本文關(guān)鍵詞：基于圖譜的小動(dòng)物器官分割和BLT重建

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【摘要】：飛速發(fā)展的分子影像技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)疾病的早期診斷,該技術(shù)涉及學(xué)科廣泛,能夠從生物體的細(xì)胞和分子水平對(duì)生物組織的病理和藥品的藥效進(jìn)行觀測(cè),并可以實(shí)時(shí)甚至提前觀測(cè)出組織結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。在各類分子影像技術(shù)中,生物自發(fā)光斷層成像技術(shù)(bioluminescence tomography,BLT),由于其獨(dú)特的有點(diǎn),比如高靈敏性、高安全性、低成本以及高特異性等方面的優(yōu)勢(shì),是目前研究的熱點(diǎn)。本文主要研究并改進(jìn)生物自發(fā)光斷層成像方法。在生物自發(fā)光斷層成像技術(shù)中,為了解決重建的病態(tài)性問題,通常需要融合生物體的結(jié)構(gòu)信息。但現(xiàn)有的融合結(jié)構(gòu)信息的生物自發(fā)光斷層成像方法仍存在以下問題:1、為了獲取組織的高對(duì)比度的Micro-CT數(shù)據(jù),成像時(shí)需要對(duì)小鼠注射CT造影劑,容易造成小鼠死亡,給小鼠連續(xù)觀測(cè)帶來了不便;2、在從Micro-CT數(shù)據(jù)獲取小鼠各個(gè)組織器官結(jié)構(gòu)信息的時(shí)候,需要手動(dòng)分割,耗時(shí)耗力;3、Micro-CT增加了生物自發(fā)光斷層成像系統(tǒng)的復(fù)雜度和成像成本。本文針對(duì)以上三個(gè)問題出發(fā),研究了基于CT數(shù)據(jù)的圖譜分割方法的BLT重建和基于結(jié)構(gòu)光圖譜分割方法的BLT重建兩種重建方法:首先,提出了一種基于CT數(shù)據(jù)的圖譜分割方法的BLT重建。該方法構(gòu)建了一個(gè)小鼠的CT圖譜,利用構(gòu)建的CT圖譜,通過圖像配準(zhǔn)的方法,對(duì)小鼠Micro-CT數(shù)據(jù)進(jìn)行圖譜分割,快速得到小鼠各個(gè)器官的結(jié)構(gòu)信息。為了驗(yàn)證方法的有效性,設(shè)計(jì)了兩組實(shí)驗(yàn):第一組是利用該方法和小鼠注射造影劑并手動(dòng)分割的對(duì)比;第二組是該方法直接應(yīng)用并對(duì)重建結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。通過實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,該方法能夠解決重建過程中,獲取小鼠結(jié)構(gòu)信息時(shí)需要注射CT造影劑和手動(dòng)分割Micro-CT數(shù)據(jù)耗時(shí)耗力的問題。其次,本文搭建了結(jié)構(gòu)光掃描系統(tǒng)以采集小鼠的三維結(jié)構(gòu)光數(shù)據(jù),并提出了基于結(jié)構(gòu)光圖譜分割方法的BLT重建。利用之前構(gòu)建的小鼠CT圖譜,利用薄板樣條魯邦性匹配算法,對(duì)小鼠的結(jié)構(gòu)光數(shù)據(jù)進(jìn)行圖譜分割,得到小鼠的結(jié)構(gòu)信息,并進(jìn)行光學(xué)重建。為了驗(yàn)證方法的有效性,設(shè)計(jì)了一組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過對(duì)光學(xué)重建的結(jié)果的評(píng)估,驗(yàn)證了重建方法的可行性,證明了該方法可以解決光學(xué)重建中小鼠結(jié)構(gòu)信息獲取方法存在的所有問題,但重建精度方面,仍需要進(jìn)一步提高。
【關(guān)鍵詞】：生物自發(fā)光斷層成像 圖譜分割 圖像配準(zhǔn) 結(jié)構(gòu)光三維掃描
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R814;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號(hào)對(duì)照表9-10
• 縮略語對(duì)照表10-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景和意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.1 光學(xué)斷層成像15
• 1.2.2 圖譜分割技術(shù)15-16
• 1.2.3 三維掃描技術(shù)16-17
• 1.3 本文中主要研究工作17
• 1.4 本文研究內(nèi)容安排17-19
• 第二章 圖譜分割和結(jié)構(gòu)光重建原理19-33
• 2.1 光學(xué)重建理論背景19-20
• 2.2 圖譜分割20-27
• 2.2.1 圖譜分割框架20-21
• 2.2.2 圖像配準(zhǔn)技術(shù)21-27
• 2.3 結(jié)構(gòu)光重建原理27-31
• 2.3.1 三角測(cè)量原理28-29
• 2.3.2 相機(jī)和投影儀的標(biāo)定29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第三章 基于CT數(shù)據(jù)的圖譜分割方法的BLT重建33-43
• 3.1 方法概述33
• 3.2 圖譜制作33-35
• 3.2.1 小鼠圖譜制作方法概述33-34
• 3.2.2 圖譜的制作結(jié)果34-35
• 3.3 基于CT數(shù)據(jù)的圖譜分割方法的BLT重建驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)35-41
• 3.3.1 驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)35-36
• 3.3.2 采集設(shè)備和光源36
• 3.3.3 基于CT數(shù)據(jù)的圖譜分割方法的BLT重建的定性結(jié)果36-40
• 3.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于結(jié)構(gòu)光圖譜分割方法的BLT重建43-51
• 4.1 方法概述43
• 4.2 結(jié)構(gòu)光掃描系統(tǒng)搭建43-45
• 4.3 結(jié)構(gòu)光數(shù)據(jù)的圖譜分割45-47
• 4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理45-46
• 4.3.2 數(shù)據(jù)分割46-47
• 4.4 基于結(jié)構(gòu)光圖譜配準(zhǔn)方法的BLT重建47-49
• 4.4.1 重建結(jié)果47-49
• 4.4.2 結(jié)果分析49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51-52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-59
• 作者簡介59-60

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本文編號(hào)：641879