基于匹配追蹤的激發(fā)熒光斷層重建算法研究
發(fā)布時間:2020-12-14 11:29
光學分子影像是一種新興的分子影像技術(shù),它具有無創(chuàng)性,無放射性,靈敏度高,成像速度快,成本低等優(yōu)點,近年來在理論與實際應用方面發(fā)展都很迅速。然而,生物體內(nèi)部光源經(jīng)過組織的散射和吸收,傳播到動物體表,產(chǎn)生的二維表面熒光只能提供二維定性信息,不能反映其深度信息。因此,許多研究者致力于開發(fā)光學斷層成像系統(tǒng)和算法,用以重建出動物體內(nèi)目標光源的三維分布。與傳統(tǒng)的二維光學成像方式不同,光學斷層成像技術(shù)可以實現(xiàn)在三維空間中分子活動進行無創(chuàng)的監(jiān)測,這種低成本的實時檢測技術(shù)迅速成為光學分子影像的熱門研究領(lǐng)域之一。但是由于重建模型與重建方法方面的問題,實際問題中重建算法的魯棒性與精確度存在不足,需要在這兩個方面作進一步的探索研究。本文針對激發(fā)熒光斷層重建算法的魯棒性與精確度這個問題進行研究,充分利用了組織中熒光光源的稀疏性先驗信息,并基于貪婪策略的匹配追蹤算法框架,提出了一種新的稀疏度自適應的相關(guān)熵匹配追蹤重建算法,極大的提高了重建算法的魯棒性與精確度,并使用數(shù)值仿真實驗與在體實驗對算法做了詳細的驗證。本文工作主要包括以下幾點:1.激發(fā)熒光斷層重建前向問題求解與逆問題建立?紤]光在生物體內(nèi)的傳輸規(guī)律,根據(jù)輻...
【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-2激發(fā)熒光成像示意圖??
方式是散射。由于組織的高度非勻質(zhì)性,光在傳輸過程會產(chǎn)生嚴重的散射現(xiàn)象??(Scattering)。比如當用纖細激光束照射物體,除去激光匯聚點,周圍的組織也??被照亮,這就屬于散射現(xiàn)象,散射現(xiàn)象使得光學斷層重建問題更加困難。圖2-1??給出了光與物質(zhì)的相互作用示意圖。??散射^?f學透射光??折射??生物組織??圖2-1光在生物組織內(nèi)的作用方式示意圖[?]??在通常的光學成像過程中,為了降低問題的復雜性,僅僅考慮兩種主要的作??用的方式:散射與吸收。對于光的傳輸過程的描述,存在兩種不同的理論:解析??理論(AnalyticTheory)與輸運理論(TransportTheory)。解析理論是根據(jù)麥克斯??韋波動方程(Maxwell?Wave?Equation),全面了考慮了光的各種作用方式,具有??數(shù)學上的嚴謹性,然而在實際問題中,無法求得通用解,限制了在實際問題中的??應用。輸運理論最早在丨903年由Arthur?Schuster提出,與玻爾茲曼福射傳輸方??程等價,基本思想是將光在物質(zhì)內(nèi)的傳播看作粒子通過介質(zhì)的輸運問題,根據(jù)能??量守恒定律建立方程,在數(shù)學上缺乏嚴謹性,但因其靈活性,在各個領(lǐng)域中應用??廣泛[56>57]。下一小節(jié)詳細描述輻射傳輸方程的具體形式
圖5-1數(shù)值鼠仿真實驗模型圖。(a)數(shù)值鼠頭部三維圖像,被分割為腦,骨,肌肉三部分,紅??色圓球SI,?S2為置于腦內(nèi)的兩個重建光源。(b)z=9.5mm的軸向切片圖,該切面穿過兩光源??圓心。??4.激發(fā)過程計算與組裝模塊??本模塊利用四面體網(wǎng)格數(shù)據(jù)對擴散方程中的激發(fā)過程(2-丨8)進行離散化,并??轉(zhuǎn)化成對應的矩陣方程形式(2-22)。在離散化過程中,不同區(qū)域的不同器官對應??的四面體有對應的編號,根據(jù)編號對四面體賦予光學參數(shù),來對非均值仿體進行??模擬。本模塊輸出方程(2-22),其系統(tǒng)矩陣、為對稱正定的稀疏矩陣,&是離??散化的激發(fā)光源向量,吣表示激發(fā)光在成像物體內(nèi)的分布向量。對八組激發(fā)光源??分別激發(fā)計算,分別對其保存,供發(fā)射過程的計算使用。??5.發(fā)射過程計算與組裝模塊??發(fā)射過程的計算與激發(fā)過程的計算相類似。利用四面體網(wǎng)格對擴散方程的發(fā)??射過程(2-19)進行離散化,然后將其轉(zhuǎn)化為矩陣方程的形式。在計算過程中,??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Analysis of finite-element-based methods for reducing the ill-posedness in the reconstruction of fluorescence molecular tomography[J]. Zhun Xu, Jing Bai Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Tsinghua University, Beijing 100084, China. Progress in Natural Science. 2009(04)
[2]BIOLUMINESCENCE TOMOGRAPHY:BIOMEDICAL BACKGROUND,MATHEMATICAL THEORY,AND NUMERICAL APPROXIMATION[J]. Weimin Han Department of Mathematics,University of Iowa,Iowa City,IA 52242,USA Ge Wang Division of Biomedical Imaging,Virginia Tech-Wake Forest University School of Biomedical Engineering and Sciences,Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,Virginia 24061,USA. Journal of Computational Mathematics. 2008(03)
本文編號:2916337
【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-2激發(fā)熒光成像示意圖??
方式是散射。由于組織的高度非勻質(zhì)性,光在傳輸過程會產(chǎn)生嚴重的散射現(xiàn)象??(Scattering)。比如當用纖細激光束照射物體,除去激光匯聚點,周圍的組織也??被照亮,這就屬于散射現(xiàn)象,散射現(xiàn)象使得光學斷層重建問題更加困難。圖2-1??給出了光與物質(zhì)的相互作用示意圖。??散射^?f學透射光??折射??生物組織??圖2-1光在生物組織內(nèi)的作用方式示意圖[?]??在通常的光學成像過程中,為了降低問題的復雜性,僅僅考慮兩種主要的作??用的方式:散射與吸收。對于光的傳輸過程的描述,存在兩種不同的理論:解析??理論(AnalyticTheory)與輸運理論(TransportTheory)。解析理論是根據(jù)麥克斯??韋波動方程(Maxwell?Wave?Equation),全面了考慮了光的各種作用方式,具有??數(shù)學上的嚴謹性,然而在實際問題中,無法求得通用解,限制了在實際問題中的??應用。輸運理論最早在丨903年由Arthur?Schuster提出,與玻爾茲曼福射傳輸方??程等價,基本思想是將光在物質(zhì)內(nèi)的傳播看作粒子通過介質(zhì)的輸運問題,根據(jù)能??量守恒定律建立方程,在數(shù)學上缺乏嚴謹性,但因其靈活性,在各個領(lǐng)域中應用??廣泛[56>57]。下一小節(jié)詳細描述輻射傳輸方程的具體形式
圖5-1數(shù)值鼠仿真實驗模型圖。(a)數(shù)值鼠頭部三維圖像,被分割為腦,骨,肌肉三部分,紅??色圓球SI,?S2為置于腦內(nèi)的兩個重建光源。(b)z=9.5mm的軸向切片圖,該切面穿過兩光源??圓心。??4.激發(fā)過程計算與組裝模塊??本模塊利用四面體網(wǎng)格數(shù)據(jù)對擴散方程中的激發(fā)過程(2-丨8)進行離散化,并??轉(zhuǎn)化成對應的矩陣方程形式(2-22)。在離散化過程中,不同區(qū)域的不同器官對應??的四面體有對應的編號,根據(jù)編號對四面體賦予光學參數(shù),來對非均值仿體進行??模擬。本模塊輸出方程(2-22),其系統(tǒng)矩陣、為對稱正定的稀疏矩陣,&是離??散化的激發(fā)光源向量,吣表示激發(fā)光在成像物體內(nèi)的分布向量。對八組激發(fā)光源??分別激發(fā)計算,分別對其保存,供發(fā)射過程的計算使用。??5.發(fā)射過程計算與組裝模塊??發(fā)射過程的計算與激發(fā)過程的計算相類似。利用四面體網(wǎng)格對擴散方程的發(fā)??射過程(2-19)進行離散化,然后將其轉(zhuǎn)化為矩陣方程的形式。在計算過程中,??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Analysis of finite-element-based methods for reducing the ill-posedness in the reconstruction of fluorescence molecular tomography[J]. Zhun Xu, Jing Bai Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Tsinghua University, Beijing 100084, China. Progress in Natural Science. 2009(04)
[2]BIOLUMINESCENCE TOMOGRAPHY:BIOMEDICAL BACKGROUND,MATHEMATICAL THEORY,AND NUMERICAL APPROXIMATION[J]. Weimin Han Department of Mathematics,University of Iowa,Iowa City,IA 52242,USA Ge Wang Division of Biomedical Imaging,Virginia Tech-Wake Forest University School of Biomedical Engineering and Sciences,Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,Virginia 24061,USA. Journal of Computational Mathematics. 2008(03)
本文編號:2916337
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