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Spectrally Constrained L_1-Norm Improves Quantitative Accuracy of Diffuse Optical Tomography

机译:光谱约束的L_1-范数可提高漫射光学层析成像的定量精度

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摘要

We consider L_1-regularization of spectrally constrained DOT. Three popular algorithms are investigated: itera-tively reweighted least square algorithm (IRLS), alternating directional method of multipliers (ADMM) and fast iterative shrinkage-thresholding algorithm (FISTA). We evaluate different regularizers and algorithms on a 3D simulated multi-spectral example.
机译:我们考虑频谱约束的DOT的L_1正则化。研究了三种流行的算法:迭代加权最小二乘算法(IRLS),乘法器交替方向方法(ADMM)和快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。我们在3D模拟的多光谱示例中评估不同的正则化器和算法。

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