基于matlab和nirfast的熒光分子斷層成像

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代碼描述

應用背景

為了解決近紅外光斷層成像圖像重建分辨率低、精度不高的問題，我們可以將其與現有成熟的醫學成像方法相結合。如將MRI 和近紅外光斷層成像結合起來組成多模態成像系統，可以有效提高重建圖像的分辨率和準確性。

關鍵技術

共軛梯度法(conjugate gradient method)的基本思想是把共軛性與最速下降法相結合，利用已知點處的梯度構造一組共軛方向，并沿這組方向進行搜索，求出目標函數的極小值。了使算法有更大的適應性，本章對搜索方向進行了重新構造，并使用一維搜索方法來確定迭代步長。減少了對 Hessian 矩陣的計算，大大地減少了計算量，提高了重建的效率。在進行共軛梯度法圖像重建過程中，梯度的計算涉及到 Jacobian 矩陣的計算，因為Jacobian矩陣的計算比較費時這直接影響到重建的效率。我們可以采用間接求解矩陣的方法來縮短時間。

代碼預覽

nirfast

digimouse1

Digimouse_Mesh_1L.mat

Surface.mat

digimouse1

digimouse1.elem

digimouse1.link

digimouse1.log

digimouse1.meas

digimouse1.node

digimouse1.paa

digimouse1.param

digimouse1.region

digimouse1.rpt.elem

digimouse1.rpt.link

digimouse1.rpt.log

digimouse1.rpt.meas

digimouse1.rpt.node

digimouse1.rpt.param

digimouse1.rpt.region

digimouse1.rpt.source

digimouse1.source

digimouse1.tmp

digimouse1_etamuaf.sol

digimouse_mesh2nirfast.m

ex1.link

ex1.meas

ex1.source

getSurface.m

src_det_generator_2D.m

src_det_generator_3D.m

tp4e0254bb_90ea_473c_9b04_d902f91489cd

digimouse2

Digimouse_Mesh_1L.mat

Surface.mat

digimouse2.elem

digimouse2.link

digimouse2.log

digimouse2.meas

digimouse2.node

digimouse2.paa

digimouse2.param

digimouse2.region

digimouse2.source

digimouse2_etamuaf.sol

digimouse_mesh2nirfast.m

getSurface.m

src_det_generator_2D.m

src_det_generator_3D.m

tutorial1

Digimouse_Mesh_1L.mat

Surface.mat

digimouse1.elem

digimouse1.link

digimouse1.meas

digimouse1.node

digimouse1.param

digimouse1.region

digimouse1.source

digimouse_mesh2nirfast.m

getSurface.m

src_det_generator_2D.m

src_det_generator_3D.m

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab模拟断层成像,基于matlab和nirfast的荧光分子断层成像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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