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中文摘要：
光学层析成像技术利用近红外光对生物组织的光学特性参数进行成像，在医学上具有广泛的应用前景。本项目主要研究基于波尔兹曼方程的光学层析图像的多准则重建算法。根据该成像技术有多种不同测量量的特点，提出将相应于不同测量量的误差函数以及图像先验模型作为不同的优化目标，在多目标优化框架中实现图像重建。对时域波尔兹曼方程，提出连续迭代近似的求解思路；对频域波尔兹曼方程提出将上风差分法或有限元法与SOR相结合的求解思路。为了解决重建问题的不适定性，提出将马尔科夫图像模型引入图像重建中。为了提高重建结果的可信度，首次提出对算法的统计性进行分析。该项目的研究有助于扩大OT技术的应用范围，对提高脑部成像质量具有非常重要的意义。
结论摘要：
本项目针对光学层析成像空间分辨率低，成像算法复杂、计算速度慢等挑战，研究了以下问题（1）利用有限元法和有限差分方法研究了光学层析成像前向问题的数值解法，通过Monte Carlo模拟证明了扩散方程在描述弱散射介质中光子的传播行为时存在较大的误差；（2）对于荧光层析成像问题，提出了一种精确的并行计算的方法，使得前向问题的求解速度提高了40%；（3）提出了一种树形计算策略，解决了波尔兹曼方程下图像重建中的梯度计算问题；（4）分别研究了以熵模型、广义高斯马尔可夫模型以及线过程模型为图像的先验模型的正则化重建算法，改善了图像重建中的病态特性。在线过程重建中，提出了一种耦合梯度神经网络，解决了混合优化问题；（5）以平方误差函数、图像熵函数和局部平滑函数作为重建目标，发展了光学层析图像的多准则重建算法；（6）研究了波尔兹曼方程下空洞状区域的重建问题，并提出了一种光源、探测器位置的优化放置策略；（7）结合并行计算模型，提出了荧光断层成像中雅可比矩阵的格林函数计算法；（8）提出了在结构性成像指导下，以非均匀的分辨率进行重建的算法，提高了分辨率的利用效率，在很大程度上改善了分辨空间分辨率低下的问题。
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