如何使用NIRFAST工具箱进行光学成像的图像重建，并解释其背后的物理模型和数学原理？

要使用NIRFAST进行光学成像的图像重建，首先需要对NIRFAST的物理模型和数学原理有一个基础的了解。NIRFAST采用了基于光传输模型的有限元方法来模拟光在生物组织中的传播。这一过程涉及到光的散射和吸收，可以通过求解扩散方程来近似。在使用NIRFAST之前，你应当熟悉以下步骤：

参考资源链接：[NIRFAST：交互式光学成像模型与图像重建工具](https://wenku.csdn.net/doc/34kwy086f3?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 确定光学参数：包括吸收系数（μa）和散射系数（μs'），这些参数对于重建过程至关重要。
2. 构建有限元模型：在NIRFAST中创建组织的几何模型，并在此基础上生成有限元网格。
3. 设置边界条件和源项：根据实验或模拟的实际条件，设定合适的边界条件和光源分布（q）。
4. 求解扩散方程：使用NIRFAST内置的求解器根据扩散方程计算光子密度（Φ）。
5. 图像重建：利用从组织表面测量得到的数据，通过逆问题求解技术反演内部光学性质，生成三维光学特性图像。

在学习和使用NIRFAST时，推荐查阅《NIRFAST：交互式光学成像模型与图像重建工具》这份资料，它详细介绍了NIRFAST的GUI使用方法和背后的基本原理。此外，'NIRFAST-Intro.pdf'文档为你提供了从入门到高级应用的完整教程。掌握了这些知识，你将能够在光学成像领域，尤其是在乳腺成像方面，应用NIRFAST进行精确的图像重建和分析。

参考资源链接：[NIRFAST：交互式光学成像模型与图像重建工具](https://wenku.csdn.net/doc/34kwy086f3?spm=1055.2569.3001.10343)