擴(kuò)散光學(xué)層析成像(DOT)是一種利用近紅外光來(lái)探測(cè)生物組織光學(xué)結(jié)構(gòu)的低成本、無(wú)輻射損傷、成像深度深的在體光學(xué)功能性成像技術(shù)。由于生物組織體自身需滿足強(qiáng)散射、低吸收以及成像空間分辨率高等需求,因此DOT重建的逆問(wèn)題具有嚴(yán)重的病態(tài)特性。傳統(tǒng)的逆問(wèn)題解決辦法主要是基于代數(shù)迭代的重建方法,隨著人工智能的發(fā)展及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),深度學(xué)習(xí)研究掀起了一個(gè)新高潮,基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的逆問(wèn)題解決方法逐步被用于DOT重建過(guò)程中。通過(guò)梳理傳統(tǒng)的DOT重建算法,重點(diǎn)綜述了最新深度學(xué)習(xí)用于DOT重建的研究進(jìn)展,旨在為本領(lǐng)域相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)提供參考。

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圖1SAE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

該網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)訓(xùn)練過(guò)程包含無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練兩部分。預(yù)訓(xùn)練是通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是將得到的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏差作為初始值輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行有監(jiān)督式的訓(xùn)練學(xué)習(xí)。該BP網(wǎng)絡(luò)利用前向傳導(dǎo)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用反向傳播算法進(jìn)行微調(diào)，最終....

圖2深度學(xué)習(xí)重建與傳統(tǒng)迭代重建對(duì)比

本團(tuán)隊(duì)利用一源多探的源探分布方式檢測(cè)生物組織內(nèi)異質(zhì)體的不同位置的光強(qiáng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了快速檢測(cè)異質(zhì)體位置的棧式自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖2的3幅圖分別表示真實(shí)吸收系數(shù)μa的實(shí)際分布、基于SAE網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的μa分布及利用傳統(tǒng)線性迭代方重建的μa分布，從圖中可以得出，相較傳統(tǒng)迭代法，深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)....

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