生物发光断层成像的系统设计与算法研究

《生物发光断层成像的系统设计与算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、西安电子科技大学博士学位论文生物发光断层成像的系统设计与算法研究作者：侯彦宾导师：田捷教授学科：模式识别与智能系统中国西安2011年1月LTheSystemDesignandAlgorithmResearchonBioluminescenceTomographyADissertationSubmittedtoXidianUniversityInCandidacyfortheDegreeofDoctorofPhilosophyInPatternRecognition&IntelligentSystemByHouYanbinXi’an，ER．ChinaJan2011独创性(或

2、创新性)声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：堡壅垒日期型!：堕关于论文使用授权的说明本人完全理解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕

3、业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩放或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。本人签名：侵艿瑰日期2011．哆导师签名：j每≥轧日期』冱盟岁一摘要分子影像是继结构成像和功能成像后的新一代医学影像技术，涉及生物、医药、物理、化学、材料、信息等多个学科，能够在细胞和分子水平观测生物的生理变化过程，为定性或定量研究基因功能、新陈代谢、发病机理、疗效评估等提供信息获取与分析处理的新方法

4、，将积极推动疾病的早期预警和靶向治疗，提高现有医疗卫生水平。分子影像的主要成像方式包括核素成像、磁共振成像和光学成像等。其中，三维光学断层成像由于在特异性、灵敏度、安全性和成本等方面的优势而成为目前的研究热点。本文的研究工作围绕生物发光断层成像而展开，集中在成像系统设计、数据采集与预处理、光源重建三个方面。通过发展多模态的成像方式，改善原始图像的信噪比，增加测量到的先验信息，开发新的生物发光断层成像重建算法，提高现有BLT问题的求解精度和计算效率。主要的工作内容包括：1．研究小动物micro．CT／BLT成像系统。设计并构建了一套用于小鼠成像的micro．CT／BLT的双

5、模态成像原型系统，实现了结构成像和光学成像的同时进行。Micro．CT的空间分辨率很高，但目前不具备特异性；BLT的检测灵敏度高，但空间分辨率较低。两种成像模态具有良好的互补性，而且在成像结构上也便于集成。根据micro．CT和BLT的成像特点，制定了一套数据采集、图像处理和可视化操作流程，提高了原始图像的信噪比。2．提出一种基于高阶FEM的BLT正问题求解方法。BLT正问题的本质就是建立与求解生物组织中的光传输数学模型。该模型可以表示为稳态的漫射方程。h．FEM是最常见自适应有限元方法，通过减小网格尺寸以提高求解精度；p-FEM是另外一种自适应有限元方法，通过提高插值基

6、函数的阶次来改善求解精度。本文提出了BLT正问题的hi,．FEM求解方法，并通过数值实验探讨了P的最佳取值。此外，对于多光谱BLT正问题，提出一种基于光源加权的光学参数等效方法，将多光谱系统方程进行了降维处理，大幅减小了多光谱BLT正问题的计算量。3．提出一种两级hybrid-FEM光源重建算法。该算法是在本实验室现有的多层自适应助．FEM光源重建算法基础上推导得出的。与多层自适应h．和hp．FEM重建算法相比，两级hybrid-FEM光源重建算法充分利用了线性Lagrange有限元的计算效率和二阶Lagrange有限元的求解精度，在第一级的线性网格上，保持网格结构不变，

7、根据重建结果不断缩小初始的光源可行区；当光源可行区不再发生变化时，在缩小后的光源可行区内，对各单元改用二阶Lagrange插值基函数，以提高求解的精度和收敛速度。从而在最小限度改变初始网格的情况下，获得更加理想的求解结果和计算效率。4．实验验证了micro—CT／BLT成像系统和光源重建新算法。为了测试本文设计的原型系统和光源重建算法，以形状复杂的非匀质小鼠作为实验对象，经过事先标定过的光源采用人工植入的方式固定在小鼠体内，精确的位置可以通过micro．CT获取。通过BLT系统拍摄自发光光源的光学图像，micro．CT负责获取