【24h】扩散光学脑成像的皮质约束方法

【摘要】我们开发了一种基于参数的基于形状的图像重建算法，用于使用扩散光学层析成像数据对大脑中的光吸收和扩散系数进行联合重建。具体来说，我们研究了3空间中位于二维流形（皮质）上的未知数量的二维封闭轮廓的几何形状的恢复。我们描述了一种用于大脑模型的方法，其中我们假设存在从皮质表面到平面子集的一对一映射。我们使用一种新的参数化水平集方法将平面上的形状映射到皮质上的结构。我们基于优化的重构算法可在平面上演化形状，同时在每个形状内找到吸收并减少散射值。初步的数值模拟结果表明了我们方法的前景。

【期刊名称】

【会议名称】 Advanced Signal Processing Algorithms, Architectures, and Implementations XIV

【会议地点】DenverCO (US)

【作者】Misha E. Kilmer；Eric L. Miller；Marco Enriquez；David Boas；

【作者单位】Mathmatics Department, Tufts University, Medford, MA, USA;

【授予单位】

【学科】

【学位】

【授予单位】Mathmatics Department, Tufts University, Medford, MA, USA;

【学科】

【授予学位】

【导师姓名】

【发表时间】

【会议组织】

【会议召开年】2004

【年(卷),期】2004(),

【年度】2004

【页码】P.381-391

【总页数】11

【原文格式】PDF

【正文语种】eng

【中图分类】TP391;TN911;

【关键词】体层摄影术； DOT；参数；基于形状；图像重建；吸收；扩散；