[發(fā)明專利]一種基于迭代收縮的雙模態(tài)融合斷層成像方法

有效

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• 申請日: 2011-08-03
• 公開（公告）號: CN102334979A
• 公開（公告）日: 2012-02-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 田捷;秦承虎;吳萍;楊鑫;劉凱
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動化研究所
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 周國城

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)分子影像領(lǐng)域，涉及自發(fā)熒光斷層成像與計算機(jī)斷層成像兩種模態(tài)融合的方法，尤其是一種基于迭代收縮的雙模態(tài)融合斷層成像方法。

背景技術(shù)

自發(fā)熒光斷層成像是近年來新興的一種分子影像技術(shù)，是一種可以在細(xì)胞分子水平上實現(xiàn)生物組織內(nèi)部生物物理過程無創(chuàng)實時動態(tài)連續(xù)成像的一種技術(shù)。通過獲取到的目標(biāo)體表面出射光強(qiáng)分布，探測在目標(biāo)體內(nèi)部的光源分布則能夠?qū)δ繕?biāo)體進(jìn)行定量化研究，為熒光光源提供三維的定位信息。

目前普遍采用的斷層成像技術(shù)大多是基于梯度的傳統(tǒng)方法，由于自發(fā)熒光斷層成像的信號十分微弱，導(dǎo)致了采集的數(shù)據(jù)集噪聲較大，加之該問題的固有病態(tài)性，造成在待探測過程中對正則參數(shù)的選擇、l_p范數(shù)的選擇、初始值的選擇、可行域的選擇以及噪聲的容忍度都有著很強(qiáng)的要求。這限制了自發(fā)熒光斷層成像在實際中的應(yīng)用。尋找一種高效、魯棒、全域的探測方法一直是該領(lǐng)域的熱點、難點問題，到目前為止仍然沒有一種通用的技術(shù)能夠很好地解決這個問題。

迭代收縮法是一種新興的數(shù)值計算方法，與傳統(tǒng)的迭代優(yōu)化方法相比，它更具高效性，且近年來已被陸續(xù)應(yīng)用于圖像降噪以及逆問題求解中，推動了這些領(lǐng)域的發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于迭代收縮的雙模態(tài)融合斷層成像技術(shù)，利用高性能探測器捕捉目標(biāo)體在自發(fā)熒光斷層成像中出射的表面光強(qiáng)分布，融合計算機(jī)斷層成像中獲得的目標(biāo)體內(nèi)部幾何結(jié)構(gòu)信息，使用擴(kuò)散方程建立光子傳輸模型，采用迭代收縮法將重建中復(fù)雜的多維求優(yōu)過程轉(zhuǎn)化為對每個變量逐次進(jìn)行一維并行求優(yōu)的高效循環(huán)過程，從整體上得到對正則參數(shù)、l_p范數(shù)、噪聲、初值魯棒的精確重建結(jié)果。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明涉及的基于迭代收縮的雙模態(tài)融合斷層成像方法具體步驟如下：

步驟a，采用波爾茲曼傳輸方程的一階球諧近似得到的擴(kuò)散方程建立光子在目標(biāo)體內(nèi)部的傳輸模型，即擴(kuò)散方程傳輸模型；

步驟b，利用有限元方法將擴(kuò)散方程傳輸模型轉(zhuǎn)換成線性矩陣方程的形式；

步驟c，基于線性矩陣方程形式的擴(kuò)散方程傳輸模型，利用正則理論，建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)f(S)，其中，S為待求解的目標(biāo)體內(nèi)部光強(qiáng)分布；

步驟d，對f(S)進(jìn)行降維處理，得到一維優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；

步驟e，基于所述一維優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以迭代的方式求解得到最優(yōu)目標(biāo)體內(nèi)部光強(qiáng)分布S。

本發(fā)明的有益效果是：通過使用基于迭代收縮的雙模態(tài)融合斷層成像技術(shù)，融合自發(fā)熒光斷層成像與計算機(jī)斷層成像兩種模態(tài)的信息降低逆問題求解的病態(tài)性，由并行計算迭代收縮算子的復(fù)雜的多維求優(yōu)過程轉(zhuǎn)化為對每個變量逐次進(jìn)行一維并行求優(yōu)的高效循環(huán)過程，最終重建得到目標(biāo)體內(nèi)部光源分布的定量和定位信息。使用該方法的優(yōu)勢為，在不同正則參數(shù)、不同l_p范數(shù)、不同初值、較強(qiáng)噪聲以及全部目標(biāo)區(qū)域下均能計算得到精確的重建結(jié)果；同時，通過迭代算子的降維并行處理，使這種雙模態(tài)融合的斷層成像技術(shù)具有高于傳統(tǒng)方法的重建效率。

附圖說明

圖1為基于迭代收縮的雙模態(tài)融合斷層成像技術(shù)框架流程圖。

圖2為在體非勻質(zhì)小鼠的自發(fā)熒光斷層成像實驗的表面光強(qiáng)圖。

圖3為在體非勻質(zhì)小鼠的計算機(jī)斷層成像實驗的解剖結(jié)構(gòu)圖。

圖4為平滑算子θ(w)的參數(shù)w與其擬合對象的參數(shù)p的關(guān)系圖。

圖5為使用本技術(shù)在不同正則參數(shù)下的重建結(jié)果圖。

圖6為使用本技術(shù)在不同l_p范數(shù)下的重建結(jié)果圖。

圖7為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)值與迭代次數(shù)的演化曲線圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照附圖，對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。

下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案中所涉及的各個細(xì)節(jié)問題。應(yīng)指出的是，所描述的實例僅旨在便于對本發(fā)明的理解，而對其不起任何限定作用。