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1、熒光分子斷層成像是當(dāng)前分子影像技術(shù)中一種非常重要的成像方式。該成像方式采用熒光探針作為對(duì)比劑,在外部光源的激發(fā)下產(chǎn)生熒光。通過測(cè)量組織邊界處的光信號(hào),結(jié)合光子在組織中傳播的模型,可以重建出組織吸收和散射系數(shù)的分布,還可以求得熒光產(chǎn)額和壽命。熒光成像具有無放射性損傷,成本低,設(shè)備簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),在基因表達(dá)、腫瘤檢測(cè)、蛋白質(zhì)分子檢測(cè)、揭示機(jī)體功能變化等方面有著很大的應(yīng)用潛力,具有極高的研究?jī)r(jià)值。本文主要研究熒光分子斷層圖像的重建算法,主要工作和
2、貢獻(xiàn)如下:
熒光分子斷層圖像重建過程中需要不斷求解大規(guī)模的矩陣方程,計(jì)算開銷非常大。本文首先根據(jù)有限元理論建立熒光成像的正向數(shù)值模型,提出了一種基于小波的多分辨率熒光圖像重建算法,結(jié)合一種并行計(jì)算策略,在小波域內(nèi)表述正向問題和逆向問題,通過多分辨率表示,利用“細(xì)-粗-細(xì)”的求解策略,計(jì)算熒光圖像重建的正向問題和逆向問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明多分辨率小波重建算法極大地加速了重建過程,同時(shí)提高了重建精度。該算法尤其適用于當(dāng)目標(biāo)介質(zhì)和參
3、考介質(zhì)的光學(xué)參量差異較大的情況。
為了提高重建算法的收斂速度,提出了一種基于樹結(jié)構(gòu)的舒爾補(bǔ)分解方法。該方法最大的特點(diǎn)是利用舒爾補(bǔ)沿著樹結(jié)構(gòu)的兩個(gè)分支對(duì)全局系統(tǒng)進(jìn)行逐層分解,并結(jié)合雙共軛梯度法求解子系統(tǒng),通過舒爾補(bǔ)分解,所得到的子系統(tǒng)的條件數(shù)會(huì)減小,因此在給定的精度下,矩陣方程系統(tǒng)的求解速度將得到很大提高。采用正則化方法改善重建問題的病態(tài)特性,提出了一種自適應(yīng)的正則化參數(shù)確定方法。該方法由節(jié)點(diǎn)所在的空間位置和目標(biāo)函數(shù)來決定正
4、則化參數(shù)。
為減少重建問題的未知量數(shù)目,提高重建效率,提出了一種新穎的基于區(qū)域的熒光圖像重建方法。該方法將重建區(qū)域分為兩類:目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域。背景和目標(biāo)區(qū)域的光學(xué)參量分別設(shè)為不同的常數(shù),目標(biāo)區(qū)域通過尋找最近鄰點(diǎn)來確定。這使得重建時(shí)所涉及的未知量大大減少。由于未知量數(shù)目的大大減少,在重建過程中又引入了Hessian矩陣(二階導(dǎo)數(shù))加速算法收斂。另外,還提出了一種多波長(zhǎng)重建策略,輪流使用激發(fā)光和發(fā)射光波長(zhǎng)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代計(jì)
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