本文關(guān)鍵詞：組織血氧血流監(jiān)測和宮頸癌早期篩查中的多模態(tài)光學(xué)影像技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 多模態(tài)光學(xué)影像 多光譜成像 激光散斑成像 熒光成像 RGB成像 仿體 血流 血氧 宮頸癌篩查

【摘要】：生物醫(yī)學(xué)光子學(xué)的發(fā)展為生物信息檢測和疾病診斷提供了新的手段和方法。多模態(tài)的光學(xué)影像技術(shù)能夠從不同的方面(結(jié)構(gòu)、功能、分子)對生物組織進(jìn)行準(zhǔn)確、快速、無輻射和非侵入式的成像和檢測,從而為臨床中的診斷和治療提供綜合性的依據(jù)。但是,當(dāng)前的影像系統(tǒng)多存在缺乏統(tǒng)一可溯源的標(biāo)準(zhǔn),缺乏定量化,不同影像模態(tài)之間視場不統(tǒng)一,缺乏臨床驗(yàn)證,成像速度慢、成本高等缺點(diǎn),為多模態(tài)光學(xué)影像技術(shù)在臨床上的實(shí)際應(yīng)用帶來了困難和不便。針對當(dāng)前多模態(tài)影像技術(shù)存在的主要問題,本文分別面向皮膚組織血氧血流評估和宮頸癌早期病變篩查的臨床需求,搭建了兩套多模態(tài)影像系統(tǒng),對系統(tǒng)中存在的硬件集成、軟件控制、實(shí)驗(yàn)設(shè)計、數(shù)據(jù)分析等問題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。兩套系統(tǒng)既有區(qū)別也有聯(lián)系,兩者都實(shí)現(xiàn)了多種影像模態(tài)的有機(jī)整合,都利用了光學(xué)影像對淺表生物組織結(jié)構(gòu)、功能、分子特性檢測的特點(diǎn),同時又針對各自的應(yīng)用場合,采取了不同的成像方式和研究方法。本文為多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在生物信息檢測以及臨床輔助診斷方面的應(yīng)用提供了新的思路和參考,具有重要研究價值。論文的主要研究內(nèi)容如下:(1)我們開發(fā)了一套用于皮膚組織血氧血流檢測的多模態(tài)成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)將多光譜成像和激光散斑成像技術(shù)集成在一起,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)同步的血氧血流測量。我們開發(fā)了準(zhǔn)確的多光譜血氧重建算法和激光散斑襯比分析血流算法,并且通過血氧仿體實(shí)驗(yàn)和血流模擬實(shí)驗(yàn)對其測量精度進(jìn)行了定量的標(biāo)定。在實(shí)驗(yàn)測試方面,我們設(shè)計了宏觀的和微觀的聚二甲基硅氧烷硅膠(PDMS)組織仿體來模擬血氧和血流的改變,并進(jìn)行多模態(tài)的影像采集。在實(shí)際應(yīng)用方面,我們的影像系統(tǒng)被用來動態(tài)地測量人體手臂血流阻斷后反應(yīng)性充血實(shí)驗(yàn)(PORH)過程中的血氧血流變化。進(jìn)一步地,我們建立了基于小鼠背部視窗的傷口模型,并且連續(xù)九天監(jiān)測其愈合過程中的形態(tài)和功能性參數(shù)變化,驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性和臨床價值。(2)我們開發(fā)了一套用于宮頸癌早期輔助篩查的多模態(tài)陰道鏡系統(tǒng)。該系統(tǒng)將多光譜成像技術(shù)、組織自發(fā)熒光成像技術(shù)和RGB彩色成像技術(shù)融合到同一套裝置中,其中多光譜成像可以反映宮頸組織的吸收系數(shù)以及血氧水平的變化,熒光成像體現(xiàn)了其中熒光介質(zhì)和散射特性的變化,而RGB彩色成像則類似常規(guī)的陰道鏡檢查,提供宮頸組織的顏色和形態(tài)信息。我們首先從宮頸組織隨病變演化的吸收散射特性改變和光學(xué)模型出發(fā),進(jìn)行有效的特征波長和熒光波段的篩選。然后我們設(shè)計并搭建了一套適用于臨床測試的軟硬件系統(tǒng)�；诖�,我們開發(fā)了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的宮頸影像分類算法,算法可以有效地對宮頸正常區(qū)域和病灶進(jìn)行分類。在臨床測試中,我們的系統(tǒng)采集了一定數(shù)量的臨床病例,并將影像的分類結(jié)果和病理檢查結(jié)果相對比,統(tǒng)計結(jié)果證明了本系統(tǒng)的潛在臨床價值,未來可以為醫(yī)生提供快速、準(zhǔn)確、低成本的疾病早期篩查和活檢指導(dǎo)。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R737.33;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 王曉春;黃靖;楊豐;羅蔓;;基于SVM模型參數(shù)優(yōu)化的多模態(tài)MRI圖像腫瘤分割方法[J];南方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報;2014年05期

2 齊守良;岳勇;辛軍;康雁;;面向臨床腫瘤診療決策的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像融合[J];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報;2013年03期

3 徐鵬,堯德中,羅h，

本文編號：1276336