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基于組稀疏先驗(yàn)知識(shí)的激發(fā)熒光斷層成像方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-06 04:21
【摘要】:分子影像(Molecular Imaging,MI)是一種新興的特異性成像技術(shù)。相比于傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像技術(shù),分子影像結(jié)合了現(xiàn)代分子生物學(xué)技術(shù),能夠在細(xì)胞分子層面上對(duì)成像對(duì)象進(jìn)行無(wú)侵入式的連續(xù)動(dòng)態(tài)觀測(cè),目前已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于疾病診療、藥物研發(fā)以及手術(shù)導(dǎo)航等多個(gè)領(lǐng)域。其中,以光作為成像媒介的光學(xué)分子影像技術(shù)由于其安全無(wú)輻射,成本低,靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)在過(guò)去十幾年中取得了飛速的發(fā)展。作為光學(xué)分子影像的重要組成部分,激發(fā)熒光斷層成像(Fluorescence Molecular Tomography,FMT)能夠?qū)ι矬w內(nèi)特定的細(xì)胞分子進(jìn)行三維空間觀測(cè)。近年來(lái),雖然FMT從算法到應(yīng)用都獲得了快速的發(fā)展,但由于重建模型及生物組織復(fù)雜性等原因,FMT的重建性能仍有待提高。本文針對(duì)如何提高FMT的成像效果及如何實(shí)現(xiàn)熒光光源形態(tài)學(xué)重建進(jìn)行了研究,提出了基于組稀疏(Group Sparsity)先驗(yàn)知識(shí)的激發(fā)熒光斷層成像重建模型,并根據(jù)該模型提出了基于L2,1范數(shù)正則化的組稀疏重建方法和基于融合LASSO的組稀疏重建方法。另一方面,為進(jìn)一步驗(yàn)證組稀疏模型相對(duì)于傳統(tǒng)稀疏模型的優(yōu)勢(shì),本文提出了基于主加速近端梯度的稀疏重建方法,進(jìn)一步提高了基于L1范數(shù)的激發(fā)熒光斷層成像方法的重建精度及魯棒性,并將該方法與基于L2,1范數(shù)正則化的組稀疏重建方法進(jìn)行比較,更進(jìn)一步的驗(yàn)證組稀疏先驗(yàn)知識(shí)在FMT重建中的效果。本文主要研究?jī)?nèi)容包含以下幾點(diǎn):1.提出了基于組稀疏(Group Sparsity)先驗(yàn)知識(shí)的激發(fā)熒光斷層成像重建模型。在FMT重建中,熒光光源具有特殊結(jié)構(gòu)特性,具體表現(xiàn)為:1.熒光光源相對(duì)于整個(gè)重建區(qū)域來(lái)說(shuō)是稀疏的;2.熒光光源內(nèi)部是緊密耦合在一起并具有相同的光強(qiáng)值。因此,我們認(rèn)為熒光光源區(qū)域可以作為一個(gè)整體參與模型的構(gòu)建,因此具有組稀疏特性。利用組稀疏先驗(yàn)知識(shí),既保證了重建結(jié)果的稀疏性,能夠精確地定位腫瘤,提高重建效率,又使重建結(jié)果具有分段常數(shù)的特性,從而可以更加準(zhǔn)確地重建出腫瘤的形態(tài)。2.提出基于L2,1范數(shù)正則化的組稀疏重建方法,該方法通過(guò)在目標(biāo)函數(shù)中引入L2,1范數(shù)正則化項(xiàng),能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)變量的組選擇能力,使重建結(jié)果不至于過(guò)度收斂,保證重建區(qū)域的邊界信息,從而實(shí)現(xiàn)FMT的形態(tài)學(xué)重建。數(shù)值仿真以及在體實(shí)驗(yàn)表明基于L2,1范數(shù)的FMT重建方法較傳統(tǒng)的基于L2范數(shù)、L1范數(shù)方法可以有效提高定位精度和魯棒性,并且在熒光光源形態(tài)學(xué)重建上有較大提升。3.提出了基于融合拉索(Fused LASSO Method,FLM)的組稀疏重建方法,該方法在目標(biāo)函數(shù)中加入融合LASSO懲罰項(xiàng),既保證了重建結(jié)果的稀疏性,能夠精確地定位腫瘤,又使重建結(jié)果具有分段常數(shù)的特性,從而可以更加準(zhǔn)確地重建出腫瘤的形態(tài)。數(shù)值仿真和肝原位瘤在體實(shí)驗(yàn)證明該方法較傳統(tǒng)Tikhonov正則化方法和迭代收縮方法具有較好的重建精度和較高的重建效率,并且在腫瘤形態(tài)學(xué)重建上較傳統(tǒng)算法有較大優(yōu)勢(shì)。4.提出了一種基于主加速近端梯度的稀疏重建方法。該方法對(duì)L1范數(shù)正則化問(wèn)題進(jìn)行求解,利用當(dāng)前及前一次的迭代結(jié)果得到搜索點(diǎn)s,然后利用L1正則化映射得到最優(yōu)解,從而更加快速、準(zhǔn)確的得到最優(yōu)解,增強(qiáng)了重建結(jié)果的魯棒性,提高了重建精度,并將該方法與基于L2,1范數(shù)正則化的組稀疏重建方法進(jìn)行比較,更進(jìn)一步的驗(yàn)證組稀疏先驗(yàn)知識(shí)在FMT重建中的效果。
【圖文】:

吸收譜線,脫氧血紅蛋白,氧合血紅蛋白,吸收譜線


波長(zhǎng)在650nm-900nm邋(即近紅外波段)時(shí),生物組織中的血紅蛋白對(duì)光的吸收較逡逑弱,因此,處于這一波段的光在生物組織中的穿透能力變強(qiáng),我們稱這一波段為逡逑生物組織光學(xué)窗[13],如圖1-1所示[14]。近紅外波段光學(xué)分子影像克服了光在生物逡逑組織中穿透力較弱的缺點(diǎn),為研究生物組織內(nèi)部信息提供了條件。除吸收作用外,逡逑光在生物組織的傳播還會(huì)產(chǎn)生較嚴(yán)重的散射效應(yīng),當(dāng)體內(nèi)很小的一個(gè)光源發(fā)出的逡逑光到達(dá)物體表面時(shí)都會(huì)形成一個(gè)比光源大得多的光斑[15]。因此,在光學(xué)分子影像逡逑的研究中,需要重點(diǎn)考慮光在生物組織內(nèi)的吸收和散射作用。逡逑相比較于其他醫(yī)學(xué)成像模態(tài),光學(xué)分子影像具有顯著優(yōu)勢(shì),首先,與X射線逡逑成像、CT和核素成像相比,光學(xué)分子影像是一種無(wú)輻射的成像技術(shù),不會(huì)對(duì)生物逡逑體造成額外損傷;其次,光學(xué)分子影像靈敏度高,可以實(shí)現(xiàn)疾病的早期檢測(cè);第逡逑三

示意圖,激發(fā)熒光,成像,示意圖


這類系統(tǒng)的特點(diǎn)是存在成像,成內(nèi)才能進(jìn)行成像。匹配液的光學(xué)特性參數(shù)要求與成像對(duì)象的光學(xué)特性參數(shù)相接近。逡逑這樣就避免了光從生物組織達(dá)到表面后發(fā)生嚴(yán)重的折射現(xiàn)象。通過(guò)加入匹配液,逡逑最終的成像對(duì)象就由原來(lái)的成像物體變?yōu)榱顺上裎矬w與匹配液整體,即整個(gè)成像逡逑腔。然后,通過(guò)光纖將激發(fā)光導(dǎo)入到成像腔內(nèi),并且將成像過(guò)程中的發(fā)射光也通逡逑過(guò)光纖導(dǎo)入到成像平板上,最后利用CCD相機(jī)對(duì)成像平板進(jìn)行成像。為了能夠增逡逑加己知數(shù)據(jù)量,降低重建誤差,通常需要在多個(gè)不同的位置激發(fā)成像物體,并采逡逑集對(duì)應(yīng)的熒光測(cè)量數(shù)據(jù)。因此光控開關(guān)用于將激光導(dǎo)入不同的光纖,從而使激光逡逑導(dǎo)向不同的激發(fā)位置,每次成像只有一路光纖內(nèi)包含激光。為了最大限度的避免逡逑激發(fā)光的千擾,,需要在成像時(shí)使用對(duì)應(yīng)熒光探針發(fā)射波長(zhǎng)的濾光片,從而增強(qiáng)熒逡逑光測(cè)量數(shù)據(jù)的信噪比。接觸式成像系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)成像腔及匹配液將成像對(duì)象逡逑的不規(guī)則表面規(guī)則化,降低了重建的復(fù)雜度。缺點(diǎn)是由于發(fā)射光本身是非常微弱逡逑的,匹配液的存在進(jìn)一步削弱了熒光強(qiáng)度,從而降低激發(fā)熒光斷層成像的重建精逡逑度,而且匹配液的存在也增加了生物體活體成像的難度。其次,接觸式系統(tǒng)光纖逡逑數(shù)量有限,因此采集的到熒光測(cè)量數(shù)據(jù)有限,也為后續(xù)的斷層成像帶來(lái)了困難。逡逑
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP391.41;Q-334

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 劉建偉;崔立鵬;羅雄麟;;組稀疏模型及其算法綜述[J];電子學(xué)報(bào);2015年04期

2 劉建偉;崔立鵬;劉澤宇;羅雄麟;;正則化稀疏模型[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年07期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 安羽;無(wú)網(wǎng)格激發(fā)熒光斷層成像方法研究[D];北京交通大學(xué);2017年



本文編號(hào):2616000

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