面向早期乳腺癌检测的时域扩散光学方法研究

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1、中文摘要早期诊断是提高乳腺癌治愈率和降低病死率的关键。临床常用的乳腺早期检测方法一乳腺X射线摄影术和超声影像等方法在灵敏性、特异性、安全性、舒适性等方面存在缺陷，乳腺扩散光学层析成像技术(DOT)作为一种新兴的无创光学检测技术，因其可提供更丰富的功能性信息而越来越引起人们的关注。本文首先综述了早期乳腺癌的检测方法，提出了面向早期乳腺癌检测的时域扩散光学层析成像方法。该方法基于光与生理指标密切而灵敏的联系，采用时间分辨系统测量边界上多点的光子流量，可以实现对厘米级厚度的组织内部光学参数的有效重建。基于广义脉冲谱技术(GPST)的

2、时域扩散光学层析成像的正向模型的建立，简化了时域DOT正向问题的有限元法(FEM)求解过程；在扩散光学层析成像的逆向问题中，Green函数方法和修正的GPST法的引入加速了Jacobian矩阵的求解过程。针对实际测量系统的标定问题，引入相对数据类型，提出了对该数据类型的Jacobian矩阵的两种尺度标定方法，从理论上推导了两种标定方法对图像重建结果的影响，并通过模拟和实验数据验证了Jacobian矩阵的两种尺度标定方法。探讨了网格剖分对重建图像性能的影响，提出了网格的疏密程度及网格的剖分方式不仅直接影响到图像的迭代时间，更影响

3、到图像的量化度及空间分辨率等图像性能指标，并采用模拟实验进行了相关验证。为改善重建图像的性能，提出了优化探头分布位置策略和图像分割策略，并分别采用模拟数据和实验数据进行了验证。其中优化探头分布位置策略可广泛应用于已知病患位置的条件下，该策略充分利用有限个光探头携带的内部信息，降低系统的病态型，提高重建图像的质量；而二值图像分割策略则可广泛应用于乳腺的普查中，该方法的引入可缩小图像重建的区域，大量减少待求参量的个数，进而减小逆问题求解过程中Jacobian矩阵的维数，有效地降低系统的欠定性和病态性问题。基于时间分辨．锥形压缩扫描

4、方式，搭建了时域乳腺扩散光学层析成像的实验系统，依据优化探头分布位置策略测得实验数据，并通过在两种Jacobian矩阵尺度标定方式下对固体仿体的图像重建，实现了对基于GPST技术的时域乳腺扩散光学层析成像方法及图像分割技术的实验验证。关键词：时域扩散光学层析成像，乳腺，广义脉冲谱技术，优化探头分布，图像分割ABSTRACTEarlydetectionisakeymethodforimprovingthecurativeratioofbreastcancerandreducingitsmortality．TraditionalX

5、-raymammographyandultrasonicinspectionhaveshownsomedeficienciesinsensitivity，specificity，securityandcomfortableness．Asanewnoninvasiveopticalmeasurementtechnique，opticalmammographyofdiffuseopticaltomography(DOT)hasattractedalotofattentionsforprovidingaricherfunctiona

6、limage．Thisthesisgivesanoverviewofexistingearlybreastcancerinspectiontechniques，whereafter，proposesamethodoftime-domaindiffuseopticaltomographyforearlybreasttumordiagnosis．Basedonthesensitiveconnectionbetweenlightandthephysiologicalindex，time．domainDOTcanefficiently

7、reconstructthetissueopticalparameterincentimeterscalebymeasuringtheboundaryfluxwithtimeresolvedsystem．Thesolutionprocedureoffiniteelementmethod(FEM)intheforwardproblemissimpliftedsincetheforwardmodelisbuiltbytime-domainDOTbasedongeneralizedpulsespectrumtechnique(GPS

8、T)．AccordingtotheGreen’SfunctionandthemodifiedGPST,thesolutionprocedureofJacobianmatrixisacceleratedintheinverseproblemofDOT．Toavoidtheabs