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文檔簡介
1、擴散光學(xué)層析成像技術(shù)(DOT)作為一種無創(chuàng)光學(xué)檢測技術(shù),因其能提供豐富的功能性信息而越來越受到人們的關(guān)注。生物組織體具有的強散射、低吸收特性,及成像的高空間分辨率需求引起實驗測量數(shù)據(jù)遠(yuǎn)少于待求參量個數(shù)的現(xiàn)象,使基于體元的傳統(tǒng)DOT技術(shù)的逆問題呈現(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),通過減小逆問題的
2、重建規(guī)模實現(xiàn)逆問題性能的極大改善。
本文采用擴散方程描述光在組織體中的傳輸過程,擴散方程是輻射傳輸方程的一階球諧展開近似,可表示為簡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)中的正向問題。邊界元數(shù)值解的有效性和合理性通過與解析解和Monte-Carlo模擬結(jié)果比較獲得驗證,并研究了網(wǎng)格剖分密度對數(shù)值結(jié)果的影響。采用傅里葉級數(shù)展開法
3、和球諧函數(shù)分解法來描述異質(zhì)體的復(fù)雜邊界,建立了異質(zhì)體形狀參數(shù)與邊界測量量的映射關(guān)系。
針對基于形狀DOT技術(shù)的特點,選擇More型Levenberg-Marquardt方法和Gauss-Newton法實現(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)使重建算法同時具備較快的收斂速度和全局收斂特性。針對Jacobi矩陣的計算瓶頸問題,本文提出僅用兩次正向問題計算便可實現(xiàn)Jacobi矩陣求解的伴隨源法。考察
4、了多種數(shù)據(jù)類型的重建效果和抗噪能力,針對實際測量中系統(tǒng)的標(biāo)定問題,提出差分圖像重建策略,該策略可部分消除實驗系統(tǒng)對測量數(shù)據(jù)的影響。
設(shè)計了4組具有不同參數(shù)的單目標(biāo)和雙目標(biāo)數(shù)值模擬實驗,分別對二維及三維的基于形狀DOT技術(shù)圖像重建算法進行驗證,初步評估了算法的空間分辨率和抗噪能力。利用實驗室的時間相關(guān)單光子計數(shù)系統(tǒng)(TCSPC)完成基于圓柱透射方式的實驗測量,對基于差分測量數(shù)據(jù)的二維圖像重建算法進行驗證。測試結(jié)果表明,本文提
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