基于主成分分析的圖像重構(gòu)算法研究.pdf

1、光聲成像(Photoacoutic Imaging，PAI)，因其獨(dú)特的成像特點(diǎn)，已經(jīng)成為生物醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。光聲成像采用脈沖激光照射生物組織，激光能量設(shè)定在國(guó)際安全標(biāo)準(zhǔn)的范圍內(nèi)，相比于X射線等成像技術(shù)，其具有非電離輻射的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)楣饴暢上窠邮盏氖巧锝M織體發(fā)出的超聲信號(hào)，比純光學(xué)成像具有更強(qiáng)的穿透力和更高的空間分辨率。光聲成像將采集的超聲信號(hào)應(yīng)用一定的重構(gòu)算法反演組織的光吸收，獲取生物組織光吸收?qǐng)D像，相比于超聲成像具有更高

2、的對(duì)比度。此外，由于光聲成像探測(cè)的超聲信號(hào)攜帶生物組織信息，能夠測(cè)量血液氧飽和度和血紅蛋白的濃度，因此可用于功能成像。由于光聲成像兼具光學(xué)和超聲成像的優(yōu)點(diǎn)，使其成為生物醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域中發(fā)展最迅速的一項(xiàng)技術(shù)。
　　圖像重構(gòu)算法是光聲成像中的一個(gè)重要問題。算法的性能與數(shù)據(jù)的采集和重構(gòu)質(zhì)量密不可分。近幾年，壓縮感知(Compressed Sensing，CS)技術(shù)已被成功應(yīng)用于光聲計(jì)算層析成像(Photoacoustic Computed

3、 Tomography，PACT)，已有研究成果證明：壓縮感知方法能夠減少數(shù)據(jù)采集規(guī)模，降低成像系統(tǒng)成本。然而基于壓縮感知的光聲計(jì)算層析成像在重構(gòu)過程中需要上百次迭代計(jì)算，重構(gòu)速度慢，無法實(shí)現(xiàn)快速的光聲圖像顯示。
　　針對(duì)超聲陣列式光聲計(jì)算層析成像技術(shù)數(shù)據(jù)采集量大，成像速度慢等問題，為拓展該技術(shù)在血流動(dòng)力學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用，該課題首次提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)的快速光聲圖像

4、重構(gòu)算法。首先，通過部分全采樣數(shù)據(jù)，生成樣本圖像矩陣；然后，通過矩陣的分解構(gòu)建信號(hào)的投影矩陣；最后，基于該投影矩陣在欠采樣條件下快速重構(gòu)出高質(zhì)量三維光聲圖像。
　　根據(jù)在體人手成像實(shí)驗(yàn)表明：與傳統(tǒng)反投影(Back-Projection，BP)光聲圖像重構(gòu)方法相比，基于主成分分析的光聲圖像重構(gòu)方法可以大大降低數(shù)據(jù)采集規(guī)模，三維圖像重構(gòu)速度也得到了顯著提高。此外，在數(shù)據(jù)欠采樣條件下，克服了壓縮感知重構(gòu)過程的復(fù)雜性，能夠有效抑制圖像重構(gòu)