基于形状的扩散光学层析成像理论与技术研究

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扩散光学层析成像技术(DOT)作为一种无创光学检测技术,因其能提供丰富的功能性信息而越来越受到人们的关注。生物组织体具有的强散射、低吸收特性,及成像的高空间分辨率需求引起实验测量数据远少于待求参量个数的现象,使基于体元的传统DOT技术的逆问题呈现出高度的病态性。本文的主要研究目标是发展一套采用边界元法实现的基于形状DOT理论与技术。与传统DOT技术相比,基于形状的DOT技术同时重建不同组织区域的边界描述参数及其光学系数,通过减小逆问题的重建规模实现逆问题性能的极大改善。本文采用扩散方程描述光在组织体中的传输过程,扩散方程是辐射传输方程的一阶球谐展开近似,可表示为简单的椭圆偏微分方程形式。作为一种有效的偏微分方程求解工具,边界元法只需要组织体边界的离散网格信息,因此非常适合用于求解基于形状DOT技术中的正向问题。边界元数值解的有效性和合理性通过与解析解和Monte-Carlo模拟结果比较获得验证,并研究了网格剖分密度对数值结果的影响。采用傅里叶级数展开法和球谐函数分解法来描述异质体的复杂边界,建立了异质体形状参数与边界测量量的映射关系。针对基于形状DOT技术的特点,选择More型Levenberg-Marquardt方法和Gauss-Newton法实现图像重建技术。并提出背景光学参数和其它参数分阶段重建的策略,该技术使重建算法同时具备较快的收敛速度和全局收敛特性。针对Jacobi矩阵的计算瓶颈问题,本文提出仅用两次正向问题计算便可实现Jacobi矩阵求解的伴随源法。考察了多种数据类型的重建效果和抗噪能力,针对实际测量中系统的标定问题,提出差分图像重建策略,该策略可部分消除实验系统对测量数据的影响。设计了4组具有不同参数的单目标和双目标数值模拟实验,分别对二维及三维的基于形状DOT技术图像重建算法进行验证,初步评估了算法的空间分辨率和抗噪能力。利用实验室的时间相关单光子计数系统(TCSPC)完成基于圆柱透射方式的实验测量,对基于差分测量数据的二维图像重建算法进行验证。测试结果表明,本文提出的图像重建算法具有很强的实用性和可靠性。
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