[發明專利]一種基于交替迭代運算的熒光分子斷層成像重建方法

有效

• 申請號: 201310367827.1
• 申請日: 2013-08-21
• 公開（公告）號: CN103393410A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發明（設計）人: 陳多芳;易黃建;朱守平;陳冬梅;李維;金征宇;梁繼民;田捷
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理事務所(普通合伙) 11368
• 代理人: 郭官厚

1.一種基于交替迭代運算的熒光分子斷層成像重建方法，其特征在于：基于光傳輸模型和有限元理論，將重建目標的光學特性參數和解剖結構信息作為先驗信息，建立表面的測量數據與重建目標內部熒光目標分布的線性關系，將該線性關系轉化為有約束條件的極小化問題，交替執行加權的代數重建技術與最速下降法來求解，從而獲得重建目標內部的熒光目標的三維分布與濃度。

2.根據權利要求1所述的基于交替迭代運算的熒光分子斷層成像重建方法，其特征在于：

包括以下步驟：

（1）獲取測量數據

a、激發光源對固定在電控旋轉臺上的重建目標進行多角度的透射式斷層掃描；

b、使用光學檢測儀器獲得測量數據，獲得光通量密度Φ_m；

（2）獲得重建目標的解剖結構信息以及光學特性參數；

（3）基于光傳輸模型和有限元理論，將重建目標的解剖結構信息和光學特性參數作為先驗信息，建立表面的測量數據與重建目標內部熒光目標分布的線性關系;

（4）將上述線性關系轉化為有約束條件的極小化問題：

min||X||₂，s.t.|AX-Φ_m|≤ε，X≥0

ε是一個非負的誤差系數，這是一個帶有約束條件的2-范數極小化問題；

（5）對步驟（4）中帶約束的極小化問題，采用加權的代數重建技術求解約束條件：|AX-Φ_m|≤ε，X≥0，而2-范數極小化問題則用最速下降法求解；加權的代數重建技術為如下形式：

X=X+βA→iΦm-A→iXA→iA→i]]>

其中是矩陣A的第i行，β是正的權值；

（6）利用步驟（5）中熒光目標分布結果計算光通量密度將測量的邊界上光通量密度值Φ_m與計算值之差作為重建程序的停止準則；若則結束重建程序，得到目標分布X；否則，執行下一步；

（7）將步驟（5）的解作為最速下降法的初始解，迭代求解2-范數極小化問題，并使解滿足非負性：

X=X-grad_dx*▿X||X||2|▿X||X||2|;]]>

其中grad_dx是迭代步長大小，是2-范數極小問題的梯度，是梯度的模值；

（8）利用步驟（7）中熒光目標分布結果計算光通量密度將測量的邊界上光通量密度值Φ_m與計算值之差作為程序的停止準則；若則結束重建程序，得到目標分布X；否則，執行步驟（9）；

（9）將步驟（7）獲得的解X反過來又作為來執行代數重建技術的初始解，轉至步驟（5）；

（10）顯示結果，將最后的重建結果和成像目標的解剖結構進行圖像融合，用Tecplot軟件進行顯示。