基于非凸L_(1-2)正则子的锥束X射线发光断层成像

锥束X射线发光断层成像(CB-XLCT)是一种新型分子影像模态,对疾病的早期检测、靶向治疗以及药物研制等具有重要意义。然而,通过传统的压缩感知理论反演生物体内纳米目标的三维分布时,高维系统矩阵的强相关性会直接影响成像质量。基于非凸稀疏L_(1-2)正则子,将CB-XLCT的成像问题转化为一种新的稀疏重建模型。采用一种凸差分算法来解决非凸泛函最小化问题,在每一步凸差分子迭代中采用一种带自适应惩罚项的交替方向乘子法进行高效求解。设计了单目标数字鼠仿体、双目标数字鼠仿体以及真实在体老鼠实验验证提出算法的有效性和稳健性,并与五种常见正则子(L_(1/2),L_1,L_2,TV和L_0)进行对比和分析。实验结果表明,L_(1-2)正则子的成像性能最优,提出方法可以有效解决CB-XLCT的快速成像问题。