Diffuse optical tomography (DOT) is non-invasive imaging modality that uses near infrared (NIR) light, wavelength of 700 to 1000nm. The purpose of diffuse optical tomography is to reconstruct optical properties of highly scattering biological tissue when anomalies are inside tissue. However, to solve inverse scattering problems in diffuse optical tomography, there are some difficulties since the problems are non-linear. In this study, we present reconstruction method that converting given problem to compressed sensing(CS) problem using linearization approach, and estimating the position of non-zero support as well as accurate value of absorption coefficient simultaneously using M-SBL algorithm, actually SBL algorithm, after applying $Calder \acute{o} n$ pre-conditioner to reduce computational complexity of Green’s function. Simulation and real data showed that proposed approach give higher accuracy compared to iterative shrinkage thresholding (IST) method, which is compressed sensing based reconstruction.
확산 광학 단층 촬영은 700 ~ 1000nm 파장의 적외선을 활용하는 비침습적 이미징 기법이다. 확산 광학 단층 촬영의 목적은 티슈 내부에 이물질이 있는 경우의 광학적 성질을 복원해내는 것이다. 그러나 확산 광학 단층 촬영에서 역산란문제를 해결하는 것이 어려운 점은 문제가 비선형적 문제이기 때문이다. 이 논문에서는 선형화 접근을 통해 주어진 문제를 압축 센싱 문제로 바꾸고, 칼데론 전제 조건을 통해 그린 함수의 계산량을 줄인 후 M-SBL 알고리즘, 실제로는 SBL 알고리즘을 사용하여 광학적 변수의 값이 변하는 위치와 그 변한 값을 동시에 구하는 재구성 방법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실제 실험 결과는 같은 압축 센싱 기반의 IST 방법과 비교하였을 때 제안한 기법이 높은 정확도의 결과를 가져다주었음을 보여준다.
