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Brief review on learning-based methods for optical tomography
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资源说明：Learning-based methods have been proved to perform well in a variety of areas in the biomedical field, such as biomedical image segmentation, and histopathological image analysis. Deep learning, as the most recently presented approach of learning-based methods, has attracted more and more attention. For instance, massive researches of deep learning methods for image reconstructions of computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) have been reported, indicating the great potential
光学成像技术，如弥散光学断层扫描（DOT）、荧光分子断层扫描（FMT）、生物发光断层扫描（BLT）和光声断层扫描（PAT），在生物医学领域发挥着重要作用。然而，这些技术在图像重建方面常常面临挑战，传统的数学优化方法可能无法提供最佳解决方案。近年来，学习基方法，特别是深度学习，为解决这些逆问题提供了新的思路，极大地提高了重建质量和效率。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，它能通过大量数据训练模型，自动学习特征并进行预测或决策。在CT和MRI图像重建中，深度学习已经展现出了巨大的潜力，能够处理复杂的非线性关系，提高图像的清晰度和准确性。这种成功激励了研究者将深度学习应用于光学成像的图像重建，以期望获得更好的结果。
在光学成像领域，学习基方法分为两类：基于核的方法和深度学习方法。基于核的方法可以看作是传统学习基方法的一种形式，它们利用核函数将低维特征映射到高维空间，以实现更有效的学习。而深度学习方法则进一步细分为模型驱动方法、后处理方法和端到端方法。模型驱动方法将深度学习与物理模型相结合，利用先验知识指导重建；后处理方法利用深度学习对传统算法的输出进行优化；端到端方法则是直接从原始数据输入到重建图像，全程通过深度神经网络完成。
在这篇综述中，作者详细探讨了各种学习基光学成像技术的算法和数据采集策略。他们总结了不同方法的评估结果，以展示深度学习在光学断层重建中的性能优势。这些评价包括重建质量、计算速度、模型泛化能力和对噪声的抵抗能力等方面，旨在全面理解深度学习如何改进光学成像的逆问题求解。
光学成像的深度学习研究目前仍处于快速发展阶段，随着技术的不断进步和更多数据集的可用，预计未来会取得更大的突破。这包括更精确的图像重建、更快的计算速度以及对复杂环境和个体差异的适应性增强。此外，深度学习的解释性问题也是一个重要的研究方向，理解模型如何进行决策有助于提升其在临床应用中的信任度。
学习基方法，尤其是深度学习，为光学成像技术带来了革命性的变革，有望推动光学成像在生物医学领域的应用达到新的高度。未来的研究应继续探索如何更好地融合物理模型与深度学习，以及如何优化数据采集和处理流程，以实现更高效、更准确的光学成像图像重建。
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