本文選題：磁感應(yīng)斷層成像 + 圖像重建　； 參考：《中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報》2015年02期

【摘要】：在磁感應(yīng)斷層成像中,圖像重建是一個典型的病態(tài)問題,其數(shù)值解存在不穩(wěn)定性。針對此問題,提出一種基于加權(quán)矩陣和L1范數(shù)正則化的改進型迭代Newton-Raphson(NR)算法。該算法通過在目標(biāo)函數(shù)的誤差項中引入加權(quán)矩陣,同時在L2范數(shù)正則化懲罰項的基礎(chǔ)上引入L1范數(shù)正則化,改善圖像重建解的病態(tài)性。設(shè)置3種典型的模型,分別對有無噪聲的數(shù)據(jù)進行分析,將本算法與Tikhonov正則化算法和迭代NR算法進行對比。在無噪聲數(shù)據(jù)分析中,所提算法相對Tikhonov正則化算法和迭代NR算法的相對圖像誤差減小0.11~0.14,相關(guān)系數(shù)提高13%~17%。在有噪聲數(shù)據(jù)中,所提算法相對于Tikhonov正則化算法和迭代NR算法的相對圖像誤差減小0.06~0.09,相關(guān)系數(shù)提高7%~10%。提出的算法成像性能較好,且抗噪性能較強,為進一步的實驗重建精確性提供理論依據(jù)。
[Abstract]:In this paper , an improved iterative Newton - Raphson ( NR ) algorithm based on weighted matrix and L1 norm regularization is proposed in the field of magnetic induction tomography . In this paper , a modified iterative Newton - Raphson ( NR ) algorithm based on weighted matrix and L1 norm regularization is proposed . The algorithm is compared with Tikhonov regularization algorithm and iterative NR algorithm .
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部;大連醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項項目(DUT13JB08) 大連市科技局科技計劃項目(2012C014)
【分類號】：TP391.41;R445.2

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1917187