時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上穹椒ǖ哪M與實(shí)驗(yàn)研究
本文關(guān)鍵詞：時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上穹椒ǖ哪M與實(shí)驗(yàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】：目前對(duì)腦功能進(jìn)行成像的方法主要有正電子發(fā)射層析成像（Positron EmissionTomography，PET）和磁共振功能成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）。前者對(duì)診斷腦部疾病有獨(dú)特的作用，但其使用的同位素對(duì)人體損傷極大；后者只能間接測(cè)量總的血紅蛋白濃度的變化，，有禁忌癥。近紅外光學(xué)成像方法（Near-infrared Spectroscopy，NIRS）以其安全無損、非侵入、非電離輻射等優(yōu)點(diǎn)而在醫(yī)學(xué)界得到廣泛關(guān)注。選擇近紅外“治療窗口”范圍內(nèi)的波長(zhǎng)，不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)活體組織的無損傷及實(shí)時(shí)的探測(cè)和成像，還可以直接同時(shí)提供氧合血紅蛋白濃度和還原血紅蛋白的濃度變化信息。由于近紅外光在腦部組織穿透深度的限制，一般采用拓?fù)涞姆绞窖芯看竽X皮層的應(yīng)激反應(yīng)過程。 本論文設(shè)計(jì)了一種結(jié)合近紅外光成像方式和時(shí)間相關(guān)單光子計(jì)數(shù)（Time-correlated Single Photon Counting，TCSPC）技術(shù)的時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上穹椒�，利用時(shí)域擴(kuò)散方程解析解的最小二乘擬合算法和基于計(jì)算值光程的修正的Lambert-Beer定律方法計(jì)算相鄰的源點(diǎn)與探測(cè)點(diǎn)之間的待測(cè)組織吸收系數(shù)變化量，并將其和基于經(jīng)驗(yàn)值光程的修正的Lambert-Beer定律方法進(jìn)行了對(duì)比和分析。本文進(jìn)行了一系列的模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的可行性和有效性，并以基于TCSPC的多通道時(shí)間分辨測(cè)量系統(tǒng)為平臺(tái)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。 模擬和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)異質(zhì)體尺寸大于源和探測(cè)器距離時(shí)，基于經(jīng)驗(yàn)值光程的修正的Lambert-Beer方法在量化度上會(huì)出現(xiàn)過估計(jì)問題，且對(duì)于目標(biāo)體的重建形狀會(huì)出現(xiàn)中間區(qū)域估計(jì)值過高，邊緣估計(jì)過低的成像區(qū)域不均勻現(xiàn)象，此時(shí)時(shí)域測(cè)量方法對(duì)異質(zhì)體的重建值和重建形狀更為理想。該時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上穹椒ú粌H可以靈活設(shè)計(jì)源探測(cè)陣列排布，亦可采取多波長(zhǎng)測(cè)量模式，獲取生物組織更多組分信息，因而有望成為現(xiàn)有腦功能成像方法的有益補(bǔ)充。
【關(guān)鍵詞】：擴(kuò)散方程 飛行時(shí)間 TCSPC 光學(xué)拓?fù)?/strong> 腦功能成像
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R318.51
【目錄】：
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-7
- 第一章 緒論7-14
- 1.1 本課題研究背景7-9
- 1.2 本課題研究意義9
- 1.3 近紅外光學(xué)拓?fù)涑上?/span>9-12
- 1.3.1 近紅外無創(chuàng)檢測(cè)方法9-10
- 1.3.2 光學(xué)拓?fù)涑上?/span>10-11
- 1.3.3 光學(xué)拓?fù)涑上裾雇?/span>11-12
- 1.4 主要研究?jī)?nèi)容12-14
- 第二章 時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上竦睦碚摶A(chǔ)14-26
- 2.1 光與組織體的相互作用14-18
- 2.1.1 組織體的吸收效應(yīng)15-17
- 2.1.2 組織體的散射效應(yīng)17-18
- 2.2 近紅外光學(xué)測(cè)量模式18-21
- 2.2.1 連續(xù)光測(cè)量法18-19
- 2.2.2 頻域測(cè)量方法19-20
- 2.2.3 時(shí)域測(cè)量方法20-21
- 2.3 光在組織中傳播的數(shù)學(xué)模型21-25
- 2.3.1 擴(kuò)散方程21-22
- 2.3.2 時(shí)域解析解22-25
- 2.3.3 蒙特卡洛模擬25
- 2.4 本章小結(jié)25-26
- 第三章 近紅外時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上穹椒?/span>26-35
- 3.1 基于時(shí)域擴(kuò)散方程解析解的最小二乘擬合算法26-28
- 3.2 基于計(jì)算值光程的修正的 Lambert-Beer 方法28-32
- 3.3 血紅蛋白濃度確定32-33
- 3.4 本章小結(jié)33-35
- 第四章 近紅外光學(xué)拓?fù)涑上穹椒M驗(yàn)證35-48
- 4.1 源-探測(cè)陣列排布35-37
- 4.2 模擬驗(yàn)證37-47
- 4.2.1 單點(diǎn)驗(yàn)證38-43
- 4.2.2 成像驗(yàn)證43-47
- 4.3 本章小結(jié)47-48
- 第五章 近紅外光學(xué)拓?fù)浞椒▽?shí)驗(yàn)驗(yàn)證48-56
- 5.1 時(shí)間相關(guān)單光子計(jì)數(shù)原理48-50
- 5.2 多通道時(shí)間分辨測(cè)量系統(tǒng)50-52
- 5.3 實(shí)驗(yàn)仿體52-53
- 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-55
- 5.5 本章小結(jié)55-56
- 第六章 總結(jié)和展望56-58
- 6.1 本文工作總結(jié)56-57
- 6.2 今后工作展望57-58
- 參考文獻(xiàn)58-62
- 發(fā)表論文和參加科研情況說明62-63
- 致謝63
【參考文獻(xiàn)】
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本文關(guān)鍵詞：時(shí)域光學(xué)拓?fù)涑上穹椒ǖ哪M與實(shí)驗(yàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號(hào)：335919
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