血管内光声图像重建算法的研究

发布时间：2017-09-11 17:19

  本文关键词：血管内光声图像重建算法的研究

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【摘要】：将光声成像技术应用于血管内窥成像,即血管内光声成像(intravascular photoacoustic,IVPA)成像技术,弥补了现有的血管内介入成像技术的不足,可直接检测血管壁的结构与组织病变,能获得对血管腔的形态结构和易损斑块形态及成分的更全面的了解,具有很好的临床意义和广阔的应用前景。本文在对生物组织光声成像理论及光声信号的物理特性进行分析的基础上,针对血管内光声信号在去除探测器系统脉冲响应时遇到的反卷积病态问题,利用反卷积正则化的方法较好地还原了原始信号。对预处理后的血管内光声信号使用合适的算法实现图像重建,是IVPA成像必不可少的组成部分,算法的选择对改善图像的质量至关重要。本文借鉴现有的体外光声扫描成像的图像重建算法,针对采用单阵元探测器的IVPA成像系统,分别提出了基于滤波反投影算法和基于时间反演算法的两种IVPA二维图像重建方法,通过对血管模型进行仿真实验,验证了两种算法的正确性和有效性,对比指出了两种算法各自的优缺点。同时结合实验结果讨论了全角度下的稀疏采样和有限角度采样等因素对IVPA图像重建效果的影响,指出IVPA成像中组织边界可稳定重建的条件是该边界的法线经过探测器的采样位置。
【关键词】：血管内光声成像 重建图像 滤波反投影算法 时间反演算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;R54
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-11
• 1.1.1 光声成像的原理10
• 1.1.2 血管内光声成像的原理10-11
• 1.1.3 光声图像的重建11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 光声成像的发展简介11-12
• 1.2.2 光声图像重建的研究现状12-14
• 1.2.3 血管内光声成像的研究现状14-15
• 1.3 本文的研究目的及意义15
• 1.4 本文的研究内容15-17
• 第2章 血管内光声信号的特性分析及预处理17-26
• 2.1 血管内光声信号的物理特性分析17-21
• 2.1.1 光声信号的时域特性分析17-20
• 2.1.2 光声信号的频域特性分析20-21
• 2.2 血管内光声信号的反卷积正则化处理21-25
• 2.2.1 正则化方法21-22
• 2.2.2 仿真实验结果及讨论22-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 基于滤波反投影算法的IVPA图像重建26-37
• 3.1 血液对IVPA成像的影响26
• 3.2 滤波反投影重建算法的原理26-27
• 3.3 基于滤波反投影的IVPA图像重建27-31
• 3.4 实验结果与分析31-36
• 3.4.1 仿真血管模型31-32
• 3.4.2 重建图像质量的评价指标32
• 3.4.3 窗函数对重建图像质量的影响32-34
• 3.4.4 滤波截止频率对重建图像质量的影响34-35
• 3.4.5 一阶求导预处理对重建图像质量的影响35-36
• 3.4.6 测量位置数对图像重建质量的影响36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 基于时间反演算法的IVPA图像重建37-49
• 4.1 时间反演算法的原理37-38
• 4.2 基于时间反演算法的IVPA图像重建38-41
• 4.3 IVPA信号的插值41-42
• 4.4 实验结果与分析42-45
• 4.4.1 前向仿真42-43
• 4.4.2 测量位置数对图像重建结果的影响43
• 4.4.3 与滤波反投影重建算法的对比43-44
• 4.4.4 插值对重建图像质量的影响44-45
• 4.5 有限角度扫描对图像重建结果的影响45-48
• 4.5.1 光声重建图像的特征分析45-47
• 4.5.2 实验结果与分析47-48
• 4.6 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-51
• 5.1 结论49-50
• 5.2 展望50-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果55-56
• 致谢56

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本文编号：832049