面向近红外脑功能成像的平板模型CW-DOT图像重建技术研究

发布时间：2017-10-15 22:40

  本文关键词：面向近红外脑功能成像的平板模型CW-DOT图像重建技术研究

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【摘要】：近红外脑功能研究利用对组织具有几个厘米穿透能力的650-900nm波长范围内的近红外光,对头骨以下约10mm大脑皮层内由脑活动引起的主要近红外吸收物质的吸收系数变化进行研究。目前多采用基于修正的朗伯-比尔定律(Modified Larmbert-Beer law,MLBL)的拓朴成像系统(optical topography,OT)。但由于MLBL-OT方式简单假设光源与探测点之间的头部组织光学参数均匀分布,且并未有效反映组织体的散射效应,所获取的重建图像空间分辨率和量化度较低。因此基于扩散光层析成像(diffuse optical tomography,DOT)理论的近红外脑功能成像系统获得越来越多的关注。针对近红外脑功能常用的平板模型,本文通过对稳态(continuous wave,CW)DOT图像重建关键技术进行研究,旨在为提高近红外脑功能图像重建质量提供可能的途径。首先,根据人体头部的解剖结构及近红外光在人脑中的传输特性,本文提出了双网格半三维图像重建算法,在正问题中采用密集网格剖分下的全三维有限元计算以提高计算精度;在逆问题中采用稀疏网格剖分,且忽略灰质内光学参数沿深度的变化,在同一脑组织层进行二维重建。结果表明,本方法能够改善传统CW-DOT逆问题欠定性,提高了重建速度并获得了高量化度和分辨率的二维重建图像。其次,在CW-DOT三维成像研究中,采用多模态技术获取先验信息是改善DOT逆问题的有效途径,但是采用多模态方式会增加测量系统的成本和算法融合以及配准方面的开销,本文提出了一种在单一光学模态下获取 功能先验‖的方法(OT-DOT),实现了MLBL-OT的 功能先验‖图像对DOT重建的自引导。即在传统Jacobian矩阵中融合由MLBL-OT图像生成的 功能先验‖模板矩阵,针对 功能先验‖区域进行重建。结果表明,在不增加测量系统成本和实验代价的基础上采用本方法可以有效获得“功能先验”信息降低逆问题的欠定性,经光学自导引后获得的三维图像在X-Y截面和X-Z截面重建质量和量化度较传统DOT方法所得图像均有所提高。再次,目前DOT模型中普遍采用离体测量的一定范围内的经验值作为背景光学参数,该值往往与个体实际背景光学参数存在一定差异,从而影响感兴趣区域(region-of-interest,ROI)图像重建质量。本文提出了一种多距离源-探组区域分步重建方法(RSRM)用于获取近红外脑功能成像中通用双层平板模型背景光学参数。即根据不同源-探距离能够探测最大深度不同的物理现象,对传统DOT重建中Newton-Raphson迭代算法同时重建的数学模型,采取合理数学近似将重建过程分割为两个数学模型,分别重建双层平板模型背景光学参数。结果表明,本方法能够分别对上下层进行重建,并且减少了上下层重建的相互影响,使模型重建背景光学参数结果优于同时重建方式结果。最后,针对近红外脑功能成像研究,搭建了稳态扩散光层析成像实验系统,完成了对两层平板仿体的测量和成像实验,进而验证了我们所提出的双网格半三维算法和OT-DOT算法的有效性。
【关键词】：扩散层析成像 稳态 平板模型 图像重构算法 近红外脑功能成像
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-6
• abstract6-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 引言11
• 1.2 脑功能成像技术11-15
• 1.2.1 功能磁共振成像12-13
• 1.2.2 正电子发射层析成像13
• 1.2.3 脑电图13-14
• 1.2.4 脑磁图14
• 1.2.5 光学成像14-15
• 1.3 近红外脑功能成像研究进展及现存问题15-20
• 1.3.1 近红外脑功能成像研究进展16-18
• 1.3.2 应用于脑功能研究的扩散光层析成像技术18
• 1.3.3 近红外脑功能成像方法现存问题18-20
• 1.4 本文的主要研究内容和组织结构20-23
• 第二章 光在生物组织体中的传输模型及近红外脑功能成像算法23-35
• 2.1 生物组织光学参数23-25
• 2.1.1 吸收系数23-24
• 2.1.2 散射系数24
• 2.1.3 各向异性因子24-25
• 2.2 光学参数测量方式25-27
• 2.3 光在生物组织中传输模型27-30
• 2.3.1 蒙特卡罗模拟27-28
• 2.3.2 扩散方程28-30
• 2.4 近红外脑功能成像算法30-33
• 2.4.1 经典方法——拓朴成像方法30-31
• 2.4.2 DOT图像重建方法31-33
• 2.5 本章小结33-35
• 第三章 双网格半三维DOT重建算法研究35-53
• 3.1 半三维DOT图像重建方法35-40
• 3.2 算法实现40-41
• 3.3 基于模拟数据的重建结果与分析41-51
• 3.3.1 重建的尺寸精度、量化度和速度分析42-47
• 3.3.2 空间分辨率与抗噪性分析47-51
• 3.4 本章小结51-53
• 第四章 基于OT先验功能图像的光学自导引DOT重建方法研究53-69
• 4.1 基本思想53-54
• 4.2 OT-DOT重建算法54-56
• 4.3 重建算法的模拟验证56-67
• 4.3.1 OT-DOT重建尺寸精度和量化度57-60
• 4.3.2 上层厚度偏差对OT-DOT重建结果的影响分析60-64
• 4.3.3 OT-DOT抗噪性分析64-67
• 4.4 本章小结67-69
• 第五章 用于重建两层组织背景光学参数的多距离源-探组区域分步重建法研究69-81
• 5.1 多距离分步重建背景光学参数方法69-72
• 5.2 模拟计算结果与分析72-78
• 5.2.1 SSDg和LSDg的选择及可行性验证72-74
• 5.2.2 上层厚度偏差对SSDg影响的验证74-75
• 5.2.3 RSRM方法与传统方法的比较75-78
• 5.3 本章小结78-81
• 第六章 稳态脑功能DOT系统及重建算法的实验验证81-95
• 6.1 稳态近红外光DOT系统81-86
• 6.1.1 扩散光测量硬件部分82-83
• 6.1.2 成像板83-84
• 6.1.3 数据采集与控制软件部分84-85
• 6.1.4 系统验证85-86
• 6.2 实验用仿体86-88
• 6.3 实验验证结果88-93
• 6.3.1 半三维双网格重建算法的验证88-89
• 6.3.2 OT-DOT重建算法验证89-91
• 6.3.3 DOT、Semi-3D、MLBL-OT和OT-DOT重建算法结果比较91-93
• 6.4 本章小节93-95
• 第七章 总结与展望95-99
• 7.1 本文的主要内容95-96
• 7.2 本文的主要创新点96-97
• 7.3 今后工作展望97-99
• 参考文献99-109
• 发表论文和参加科研情况说明109-111
• 致谢111-113

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本文编号：1039149