双网格交替策略优化的生物发光层析成像AFEM算法

"这篇研究论文提出了一种改进的自适应有限元方法(AFEM)，用于生物发光成像中的源重建，即双网格交替策略(Dual-Mesh AFEM)。该策略结合了两种不同的适应性策略，分别基于重构源的误差指示器和光子通量密度的误差指示器，在迭代过程中交替使用，以提高成像精度和效率。" 在生物医学成像领域，特别是生物发光成像中，重建内部组织的光源分布是一项关键任务。传统的有限元方法（Finite Element Method, FEM）能够提供对复杂形状和结构的有效数值模拟，但其对源分布的精确重建仍有局限。为了解决这一问题，本文引入了自适应有限元方法(AFEM)，这是一种可以根据计算结果的误差动态调整网格的方法，以优化计算效率和精度。 AFEM的核心是通过错误估计来指导网格的细化或粗化。在双网格交替策略(Dual-Mesh AFEM)中，研究者不仅考虑了源重建的误差指标，还纳入了光子通量密度的误差指标。这种双重视角使得算法能更全面地评估和调整网格，从而更准确地捕捉到生物组织内的光分布变化。通过交替使用这两种适应性策略，可以更有效地平衡计算成本与图像质量。 在实际应用中，生物发光成像通常用于监测活体组织内的生物化学反应，如肿瘤标记物的表达或药物代谢。因此，高精度的源重建对于疾病诊断和治疗效果的评估至关重要。论文中提到的改进方法有望提升成像质量，使得科学家们能更准确地解读生物体内的生物发光信号，进而推进生物医学研究的进步。 文章发布于《中国光学快报》(Chinese Optics Letters)，表明了这一研究得到了同行的认可，并可能对生物成像技术的未来发展产生积极影响。同时，作者团队来自西安电子科技大学生命科学与技术学院的生命科学研究中心，表明了他们在生物医学工程领域的专业性和研究成果的可靠性。 这篇论文提出的双网格交替策略(Dual-Mesh AFEM)为生物发光成像的源重建提供了新的优化方法，通过结合两种适应性策略，提升了AFEM在处理复杂生物组织模型时的精度和效率，有望在生物医学领域带来更为精确的成像技术和更深入的科学研究。