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基于深度学习的扩散光学层析成像重建综述

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摘要

扩散光学层析成像(Diffuse Optical Tomography, DOT)是一种利用近红外光来探测生物组织光学结构的低成本、无辐射损伤、成像深度深的在体光学功能性成像技术。由于生物组织体自身所具有的强散射、低吸收特性以及成像空间分辨率高需求使得DOT重建的逆问题具有严重病态特性。传统的逆问题解决办法主要是基于代数迭代的重建方法,随着人工智能的发展及大数据时代的到来,深度学习研究掀起了又一个新高潮,基于深度学习网络模型的逆问题解决方法逐步用于DOT重建过程中。本文在梳理传统的DOT重建算法基础上,重点综述了最新的深度学习用于DOT重建的研究进展,为本领域相关研究团队提供参考。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.040002

作者单位:

    天津工业大学
    天津工业大学
    天津工业大学
    天津工业大学
    天津工业大学

引用该论文

王慧泉,吴念,赵喆,韩广,王金. 基于深度学习的扩散光学层析成像重建综述[J].激光与光电子学进展,2020,57(04):040002.