基于形狀的擴(kuò)散光學(xué)層析成像理論與技術(shù)研究.pdf

1、擴(kuò)散光學(xué)層析成像技術(shù)(DOT)作為一種無(wú)創(chuàng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù),因其能提供豐富的功能性信息而越來(lái)越受到人們的關(guān)注。生物組織體具有的強(qiáng)散射、低吸收特性,及成像的高空間分辨率需求引起實(shí)驗(yàn)測(cè)量數(shù)據(jù)遠(yuǎn)少于待求參量個(gè)數(shù)的現(xiàn)象,使基于體元的傳統(tǒng)DOT技術(shù)的逆問(wèn)題呈現(xiàn)出高度的病態(tài)性。本文的主要研究目標(biāo)是發(fā)展一套采用邊界元法實(shí)現(xiàn)的基于形狀DOT理論與技術(shù)。與傳統(tǒng)DOT技術(shù)相比,基于形狀的DOT技術(shù)同時(shí)重建不同組織區(qū)域的邊界描述參數(shù)及其光學(xué)系數(shù),通過(guò)減小逆問(wèn)題的

2、重建規(guī)模實(shí)現(xiàn)逆問(wèn)題性能的極大改善。
　　 本文采用擴(kuò)散方程描述光在組織體中的傳輸過(guò)程,擴(kuò)散方程是輻射傳輸方程的一階球諧展開(kāi)近似,可表示為簡(jiǎn)單的橢圓偏微分方程形式。作為一種有效的偏微分方程求解工具,邊界元法只需要組織體邊界的離散網(wǎng)格信息,因此非常適合用于求解基于形狀DOT技術(shù)中的正向問(wèn)題。邊界元數(shù)值解的有效性和合理性通過(guò)與解析解和Monte-Carlo模擬結(jié)果比較獲得驗(yàn)證,并研究了網(wǎng)格剖分密度對(duì)數(shù)值結(jié)果的影響。采用傅里葉級(jí)數(shù)展開(kāi)法

3、和球諧函數(shù)分解法來(lái)描述異質(zhì)體的復(fù)雜邊界,建立了異質(zhì)體形狀參數(shù)與邊界測(cè)量量的映射關(guān)系。
　　 針對(duì)基于形狀DOT技術(shù)的特點(diǎn),選擇More型Levenberg-Marquardt方法和Gauss-Newton法實(shí)現(xiàn)圖像重建技術(shù)。并提出背景光學(xué)參數(shù)和其它參數(shù)分階段重建的策略,該技術(shù)使重建算法同時(shí)具備較快的收斂速度和全局收斂特性。針對(duì)Jacobi矩陣的計(jì)算瓶頸問(wèn)題,本文提出僅用兩次正向問(wèn)題計(jì)算便可實(shí)現(xiàn)Jacobi矩陣求解的伴隨源法?？疾?/p>

4、了多種數(shù)據(jù)類型的重建效果和抗噪能力,針對(duì)實(shí)際測(cè)量中系統(tǒng)的標(biāo)定問(wèn)題,提出差分圖像重建策略,該策略可部分消除實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)的影響。
　　 設(shè)計(jì)了4組具有不同參數(shù)的單目標(biāo)和雙目標(biāo)數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn),分別對(duì)二維及三維的基于形狀DOT技術(shù)圖像重建算法進(jìn)行驗(yàn)證,初步評(píng)估了算法的空間分辨率和抗噪能力。利用實(shí)驗(yàn)室的時(shí)間相關(guān)單光子計(jì)數(shù)系統(tǒng)(TCSPC)完成基于圓柱透射方式的實(shí)驗(yàn)測(cè)量,對(duì)基于差分測(cè)量數(shù)據(jù)的二維圖像重建算法進(jìn)行驗(yàn)證。測(cè)試結(jié)果表明,本文提