血管内超声/光声/OCT联合成像算法的研究

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血管内超声(intravascular ultrasound,IVUS)、血管内光学相干层析成像(intravascular optical coherence tomography,IV-OCT)和血管内光声(intravascular photoacoustic,IVPA)是诊治冠状动脉粥样硬化性疾病的三种互补介入成像手段。IVUS可以获得血管壁横截面的整体结构信息。IV-OCT的分辨率接近组织学分辨率,可以准确获得浅表层管壁组织和易损斑块的形态结构。IVPA能够获得管壁和斑块的功能成分变化情况。将两种或者三种成像方式结合起来形成多模态联合成像,可以充分发挥各成像模态的优势,对血管进行高精度和高对比度的成像,精确识别易损斑块,并对其功能成分进行定性和定量的评价。本文的主要目的是对IVUS-PA-OCT联合成像进行建模和数值仿真,对超声换能器/光电探测器在血管腔内分时接收的超声回波信号、光声信号和OCT干涉信号进行信号级的融合,得到血管横截面的双模态或三模态联合图像,全面反映血管壁和粥样硬化斑块的形态结构和功能成分。针对三种成像方式的前向仿真问题,提出了分别对近红外激光和短脉冲激光照射血管壁组织产生OCT干涉信号和光声信号的过程,以及超声波扫描血管壁产生超声回波信号的过程进行数值仿真;针对三模态信号融合的问题,提出了分别采用基于方差贡献率(Variance contribution rate,VCR)的加权融合算法和自适应(self-adaption,SA)加权融合算法,对光电探测器/超声换能器在管腔内进行周向扫描,分时接收到的OCT干涉信号、光声信号以及超声信号进行融合,得到联合成像信号,进而得到血管横截面的双模态或三模态联合图像。本文采用具有不同形态、含有不同类型粥样硬化斑块的冠状动脉血管计算机仿真模型验证联合成像算法的可行性和正确性,并结合实验结果定量评价不同融合算法的有效性。实验结果表明,采用本文方法得到的联合成像信号可较多地保留血管壁和斑块组织的形态、结构和成分信息,据此形成的组合图像具有极高的空间分辨率、对比度和灵敏度,可清晰显示血管壁和斑块组织的形态结构和位置。
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