微波断层成像全局优化重建方法

本文提出了一种类似于禁忌搜索（TABU search)、但不设禁忌列表（TABUlist)的全局优化方法重建微波断层图像。微波断层成像是将微波作为入射波照射介质目标物，根据目标物周围接收器检测到的散射数据重建目标物截面的复介电率图像。它属于非线性、非适应性的逆散射问题，因而难于求其解。本文应用矩量法将积分方程转化为矩阵方程，根据最小二乘准则，视重建过程为最小化目标函数的过程迭代求解。简单 模型的数值模拟结果证明了这种方法的可行性和有效性。     

基于信赖域的微波重建算法

微波成像问题属于非线性和非适应性问题,目前很多重建算法得到的图像质量并不是最优,为了得到更好的图像,文章提出了信赖域的重建算法(TRR),该算法将断层成像问题转化为具有约束的最小二乘问题,逐步将非适应性的最小二乘问题转化为线性互补问题求解。模拟结果表明,应用该算法可以得到比L-M算法更好的重建图像。     

PET贝叶斯神经网络重建算法

从ML—EM重建算法入手，分析了贝叶斯模型的一些关键点，针对采用传统方法求解MAP问题的局限性，提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络(BNN)重建算法，为了保留边缘信息，引入了二进制的保边缘变量，并应用共轭神经网络求解，模拟的重建结果表明，应用这种算法可以得到比ML—EM算法更好的重建图像。