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基于稳健统计学的光学层析成像重建局部扩散正则化方法

Local diffusion regularization method for optical tomography reconstruction by using robust statistics.

作者信息

Douiri Abdel, Schweiger Martin, Riley Jason, Arridge Simon

机构信息

Department of Computer Science, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, UK.

出版信息

Opt Lett. 2005 Sep 15;30(18):2439-41. doi: 10.1364/ol.30.002439.

DOI:10.1364/ol.30.002439
PMID:16196345
Abstract

We formulate a solution to the diffuse optical tomography (DOT) inverse problem as the minimization of an energy functional of the solution and the data. For the solution prior we introduce a local diffusion regularization potential with a threshold based on robust statistics (the Hubert function). We compare results on simulated data for the Hubert function and two other standard regularization functionals, Tikhonov and total variation.

摘要

我们将扩散光学断层扫描(DOT)逆问题的解决方案表述为求解能量泛函与数据的最小化。对于解的先验信息,我们基于稳健统计(休伯函数)引入了一个带阈值的局部扩散正则化势。我们比较了休伯函数以及另外两种标准正则化泛函(蒂霍诺夫泛函和全变差泛函)在模拟数据上的结果。

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