微波断层成象重建算法研究

发布时间：2023-11-09 18:30

　　微波断层成象是一种无损探测技术，它采用微波照射被测物体，利用置于 被测物体外部的检测器得到的散射数据，重建被测物体内部的复介电常数图象。 复介电常数包含了丰富的信息，其实部即为介电率，虚部与导电率成比例；并 且介电常数与很多生理参数有关，例如温度、含水量、血量、血氧浓度等。因 此，微波断层成象不仅能够得到人体内部的形态结构信息，还能得到相应的生 理信息，是一种非常有潜力的诊断成象技术。它既可以独立应用于诊断，也可 以作为其他成象系统的一种补充。 微波断层成象隶属于电磁逆散射问题，这里的散射是一个广义的概念，包 含了透射、反射、折射、衍射和散射等等。这样的问题具有非线性和非适应性， 一般难于求解。利用Born或Rytov近似，可以将问题线性化，然后应用与X-CT 类似的算法利用傅立叶变换对被测物体成象。但是此方法只适用于弱散射体， 而在生物医学领域中，大多数介质或组织介电常数的对比度较高，这种方法就 无能为力了。采用空域重建算法，可以将此问题视为优化问题迭代求解，并且 通过引入某些先验知识，如物体的外部形状、介电常数的上下限等，改善问题 的非适应性，因而可以应用于生物医学领域，进...

【文章页数】：101 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
中英文摘要
第一章 绪论
    1.1 微波断层成象的特点
    1.2 发展概论
    1.3 本论文的意义和结构
第二章 基本原理
    2.1 生理原理
        2.1.1 微波对生物组织的作用
        2.1.2 复介电常数与其他生理特性的关系
    2.2 算法原理
        2.2.1 亥姆霍兹方程
        2.2.2 格林函数
        2.2.3 逆散射理论
        2.2.4 Born近似和Rytov近似
第三章 基本重建算法
    3.1 频域重建算法：衍射成象
        3.1.1 衍射成象原理
        3.1.2 直接傅立叶算法
        3.1.3 滤波反传播算法
        3.1.4 衍射成象重建算法的缺陷
    3.2 空域重建算法
        3.2.1 矩量法
        3.2.2 算法原理
        3.2.3 基本空域重建算法
第四章 扩展局部搜索重建算法
    4.1 正则化总体最小二乘法
    4.2 组合优化算法
    4.3 扩展局部搜索重建算法
    4.4 重建模型及参数
    4.5 数值模拟及讨论
第五章 神经网络重建算法
    5.1 Markov随机场模型
    5.2 Hopfield网络
    5.3 神经网络重建算法
        5.3.1 耦合Hopfield神经网络
        5.3.2 增广Hopfield神经网络
    5.4 重建结果及讨论
第六章 信赖域重建算法
    6.1 数学基础
        6.1.1 信赖域方法
        6.1.2 互补问题
    6.2 广义的L-M重建算法
    6.3 信赖域重建算法
    6.4 重建结果及讨论
第七章 结论与展望
参考文献



本文编号：3861788