Core Concepts
확산 광학 단층촬영에서 노이즈가 있는 경계 데이터로부터 분할 상수 흡수 및 확산 계수를 동시에 복원하는 비모수 베이지안 레벨셋 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문에서는 확산 광학 단층촬영(DOT)에서 노이즈가 있는 경계 데이터로부터 분할 상수 흡수 및 확산 계수를 동시에 복원하는 비모수 베이지안 레벨셋 방법을 제안한다.
베이지안 레벨셋 방법을 사용하여 분할 상수 확산 및 흡수 계수를 동시에 재구성한다.
베이지안 역문제 설정의 잘 정의성을 보여준다(정리 5.2).
레벨셋 사전 분포와 pCN 샘플러를 사용하여 수치 재구성을 수행하고, 두 가지 방법으로 관심 매개변수를 재구성하며 재구성의 불확실성을 정량화한다. 또한 데이터의 작은 섭동에 대한 강건성을 보인다.
Stats
확산 계수 a(x)와 흡수 계수 b(x)는 0 < m ≤ a, b ≤ M < ∞의 범위에 있다.
경계 데이터 y는 y = G(u1, u2) + η와 같이 모델링되며, η는 평균 0, 공분산 Γ의 가우시안 잡음이다.
Quotes
"확산 광학 단층촬영(DOT)은 의료 영상 분야에서 점점 더 실용적인 대안이 되고 있다."
"분할 상수 a(x)와 b(x)를 동시에 복원하는 것은 매우 어려운 문제이다."