强吸收小体积生物组织的空间分辨漫反射研究

强吸收小体积生物组织的空间分辨漫反射研究

论文摘要

基于空间分辨漫反射的无创或微创测量技术具有广阔的应用前景,日益受到人们的关注。利用该测量技术,一方面可以通过测量组织漫反射光分布,利用解析的或数值的理论模型获得被测组织的光学特性参数,如散射系数和吸收系数。测量这些特性参数对于医学中的疾病治疗具有重要应用价值,比如在光动力学疗法中可以根据组织光学性质对光束进行控制,获得最佳治疗效果。另一方面,空间分辨漫反射测量本身可以作为一种直接的活体检测方法,用以初步判断与定性分析组织的病变状况。但是,目前利用空间分辨漫反射测量技术主要是基于漫射近似理论模型,其应用范围受到了漫射近似的限制,无法实现强吸收组织和小体积组织的测量。研究光源附近微区空间分辨漫反射测量技术对于实现许多强吸收组织或小体积组织的在体测量具有重要意义,比如皮肤组织、粘膜组织、局部组织等。本文针对强吸收小体积组织光学参数测量问题研究了光源附近微区空间分辨漫反射,主要的创新工作包括如下几点:1.研究了生物组织高阶参量对空间分辨漫反射的影响。在点光源近似下的近似漫反射基础上,推导了漫反射率的二阶参量和三阶参量灵敏度的解析表达式,对光源附近微区内漫反射复杂性从理论上进行了分析和探讨。理论研究表明,由于光源附近微区内的光子经历了较少的散射,因此漫反射光分布与表示生物组织散射特性的高阶参量有关,通过与Monte Carlo研究结果比较,说明了高阶参量可以通过有效光源项对光源附近微区内的漫反射产生影响。P32.设计了用于测量小体积生物组织空间分辨漫反射的光纤阵列探头。该探头是由12根相同规格的光纤(62.5/125um,N.A.=0.275)组成的一维光纤阵列,其中包括两根照明光纤(光源)和六根测量光纤(接收光信号),其余光纤仅起固定作用,光纤阵列的总宽度为1.5mm。利用积分球测量系统对探头进行了校准,确保了各光纤通道通光性能相同。3.设计了单光纤探头扫描测量系统和光纤阵列探头测量系统。在对系统校准和性能测试的基础上,对生物组织模拟液Intralipid的反射率进行了测量,通过与Monte Carlo模拟结果的比较,单光纤探头扫描测量系统被证实会产生较大的误差。光纤阵列探头测量系统利用光纤阵列探头、一个光电探测器和两个光开关实现了对组织微区范围0.125mm-1.25mm的多点测量,空间分辨率为0.125mm,测量的结果与Monte Carlo模拟结果符合较好,因而可以发展基于Monte Carlo数值模型的微区空间分辨漫反射测量技术,实现对强吸收小体积生物组织空间分辨漫反射的准确测量。4.研究了基于Monte Carlo数值模型的适用于强吸收小体积生物组织光学参数反演方法。基于Monte Carlo数值模型的反演方法避免了利用漫射近似理论模型反演光学参数的局限性,并且,Monte Carlo数值模型库和人工神经网络的建立有效地减少了反演运算的时间。通过测量强吸收生物组织模拟液,结果表明利用光源附近微区空间分辨漫反射测量组织光学参数的实验技术是可行的。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 激光与生物组织的相互作用
  • 1.2 生物组织光学参数测量技术及其发展
  • 1.3 空间分辨漫反射测量技术的研究现状
  • 1.4 本论文研究意义及主要工作
  • 第二章 空间分辨漫反射测量技术的理论与实验方法
  • 2.1 空间分辨漫反射
  • 2.2 空间分辨漫反射的漫射近似理论模型
  • 2.3 空间分辨漫反射的Monte Carlo 数值模型
  • 2.4 空间分辨漫反射实验测量方法
  • 2.4.1 绝对测量与相对测量
  • 2.4.2 CCD 测量方式
  • 2.4.3 单光纤扫描测量方式
  • 2.4.4 光纤阵列探头测量方式
  • 2.5 小体积组织的微区空间分辨漫反射理论与模拟研究
  • 3近似理论'>2.5.1 P3近似理论
  • 2.5.2 组织的高阶参量灵敏度
  • 2.5.3 利用Monte Carlo 方法研究光源附近微区空间分辨漫反射
  • 本章小结
  • 第三章 光源附近微区空间分辨漫反射测量系统
  • 3.1 单光纤探头扫描测量系统
  • 3.1.1 实验装置
  • 3.1.2 仪器控制和数据采集
  • 3.1.3 单探头扫描实验过程
  • 3.1.4 误差分析
  • 3.2 光纤阵列探头测量系统
  • 3.2.1 实验装置
  • 3.2.2 系统校准与性能测试
  • 3.2.3 测量过程与结果分析
  • 本章小结
  • 第四章 强吸收小体积生物组织光学参数的反演
  • 4.1 生物组织光学参数的反演方法
  • 4.2 利用微区空间分辨漫反射测量数据反演组织光学参数
  • 4.2.1 生物组织光学参数库的建立
  • 4.2.2 人工神经网络的训练
  • 4.2.3 强吸收组织模拟液光学参数的反演结果
  • 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 参考文献
  • 发表论文和科研情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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