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Towards improved image reconstruction in breast diffuse optical tomography using compressed sensing: a comparative study among Lp (0≤p≤2) sparsity regularizations
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资源说明：### 关于利用压缩感知改进乳腺扩散光学断层成像中的图像重建：一项关于 Lp (0≤p≤2) 稀疏正则化的比较研究
#### 摘要概览与研究背景
该研究主要关注如何通过压缩感知理论来改进乳腺扩散光学断层成像（Diffuse Optical Tomography, DOT）中的图像重建问题。乳腺扩散光学断层成像是一种非侵入性的成像技术，可以重建人体组织内的光学性质（如散射和吸收系数）的空间分布。在检测乳腺癌时，由于需要重建的变量较多，DOT面临严重欠定问题，再加上光传播的扩散特性导致的问题病态性，使得图像重建变得极为困难。
#### 压缩感知理论的应用
从解剖学角度来看，乳腺癌通常是局部分布且仅占整个乳腺的一小部分。这一特性使得研究人员能够利用压缩感知理论来缓解病态问题。基于重建信号的稀疏性先验知识，压缩感知理论可以应用于DOT中，通过稀疏正则化方法来改善图像重建质量，而无需增加额外的测量数量。
#### Lp 规范稀疏正则化的比较分析
本文着重比较了不同类型的基于 Lp 规范的稀疏正则化方法在理论和实际效果上的表现。这些方法包括但不限于L1、L2等规范以及介于两者之间的Lp规范（0
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