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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Medical Imaging >Model-Resolution-Based Basis Pursuit Deconvolution Improves Diffuse Optical Tomographic Imaging
【24h】

Model-Resolution-Based Basis Pursuit Deconvolution Improves Diffuse Optical Tomographic Imaging

机译：基于模型分辨率的基本追踪反卷积可改善漫射光学层析成像

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The image reconstruction problem encountered in diffuse optical tomographic imaging is ill-posed in nature, necessitating the usage of regularization to result in stable solutions. This regularization also results in loss of resolution in the reconstructed images. A frame work, that is attributed by model-resolution, to improve the reconstructed image characteristics using the basis pursuit deconvolution method is proposed here. The proposed method performs this deconvolution as an additional step in the image reconstruction scheme. It is shown, both in numerical and experimental gelatin phantom cases, that the proposed method yields better recovery of the target shapes compared to traditional method, without the loss of quantitativeness of the results.
机译：本质上，在漫射光学层析成像中遇到的图像重建问题是不适当的，因此必须使用正则化来获得稳定的解决方案。这种正则化还导致重建图像的分辨率损失。本文提出了一种基于模型分辨率的框架，该框架使用基本追踪反卷积方法来改善重建的图像特征。所提出的方法将这种去卷积作为图像重建方案中的附加步骤。在数值和实验明胶幻象情况下都表明，与传统方法相比，该方法可更好地恢复目标形状，而不会损失结果的定量性。

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