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面向宫颈癌诊断的频域内窥式扩散光学层析成像技术

2020-12-28阅读(320)

面向宫颈癌诊断的频域内窥式扩散光学层析成像技术

论文摘要

内窥式扩散光学层析成像（endoscopic diffuse optical tomography, EDOT）是扩散光学层析成像（diffuse optical tomography, DOT）应用的一个延伸，是一种无创的、功能型成像的、可准确地检测内部器官的一门新技术。该技术包括成像系统、内窥探头、EDOT图像重构算法三部分。针对宫颈癌的早期诊断，本文研究了内窥式旋转探头和EDOT图像重构算法。首先研究了适用于宫颈管内诊断的、同时利用幅值和相位信息的、基于全域测量的频域EDOT图像重构算法。正问题采用有限元法求解，逆问题采用高斯牛顿法求解。其中，雅可比矩阵的构建同时采用了伴随源法和修正的广义脉冲谱技术，可节约计算时间，简化构造步骤；迭代更新因子采用GMRES Krylov迭代方法求解，可节省计算机内存空间，减少计算时间。模拟验证结果表明重构算法的量化率可达到80%以上，可消除目标定位精度受目标深度影响的问题。其次，为了减少计算机存储量和计算时间，针对光在管状组织内的传播特性，提出了有效探测区域（effective detection range, EDR）概念，并建立了相应的图像重构算法。研究了EDR的存在性，提出了EDR计算公式，通过管状组织的直径，可提前预测EDR的大小，从而合理安排源-探分布；发展的基于EDR图像重构算法的模拟验证结果表明，基于EDR重构算法的重构结果精度可与利用全部探测点的重构结果精度相媲美，同时证明了该算法的有效性和普遍适用性。再次，研究了适合EDR测量的内窥式频域系统。为在管状组织内实现多源点激励多探测点探测，且光路实现90度折返的目的，将头部切成45度的两根光纤采用相互旋转的模式设计构造内窥探头。固体仿体和管状生物组织的实验验证结果表明，基于EDR的检测系统和图像重构算法可获得较高的成像质量，证明了系统和重构算法的有效性。最后研究了改进EDR图像重构算法的方法，通过采用多调制频率、双点源扩散方程近似、ROI技术使图像重构质量得到了提高。模拟验证结果表明，双点源扩散方程近似在近源区比单点源扩散方程近似更能准确表达光在组织中的传播；采用双调制频率足可提高成像质量；基于ROI的图像重构算法可进一步提高成像质量。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 宫颈癌前病变及宫颈癌
  • 1.2 宫颈癌检测方法
  • 1.2.1 现行临床宫颈癌检测方法
  • 1.2.2 光学在体检查方法的新进展
  • 1.3 EDOT 的研究现状及有效探测区域的提出
  • 1.4 本文的主要研究内容和结构
  • 第二章 基于全域测量的 EDOT 图像重构算法研究
  • 2.1 光在生物组织中传输的理论
  • 2.1.1 生物组织体的基本光学参数
  • 2.1.2 光在组织中的传输模型
  • 2.2 EDOT 的测量模式
  • 2.3 基于全域测量的 EDOT 图像重构算法及模拟验证
  • 2.3.1 正问题
  • 2.3.2 EDOT 的图像重构算法
  • 2.3.3 基于全域测量的 EDOT 图像重构算法模拟验证
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 基于有效探测区域的图像重构算法及模拟验证
  • 3.1 有效探测区域的存在性研究
  • 3.1.1 针对环状无限组织体的蒙特卡洛模拟算法
  • 3.1.2 有效探测区域存在性的验证
  • 3.2 基于 EDR 的 EDOT 图像重构算法研究
  • 3.3 基于有效探测区域的 EDOT 图像重构算法的模拟验证
  • 3.3.1 不同内直径模型下的图像重构结果
  • 3.3.2 不同背景光学参数对重构结果的影响
  • 3.3.3 异质体结构及参数对重构结果的影响
  • 3.3.4 不同噪声水平对重构结果的影响
  • 3.3.5 重构的光学参数图像之间串扰问题
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 频域 EDOT 系统及基于 EDR 重构算法的实验验证
  • 4.1 频域 EDOT 检测系统
  • 4.2 适用于 EDR 探测的内窥探头的研究
  • 4.3 固体仿宫颈体的实验验证
  • 4.3.1 仿体的制作
  • 4.3.2 实验结果分析
  • 4.4 管状生物组织的实验验证
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 提高 EDOT 图像重构质量的技术研究
  • 5.1 提高图像质量的可能途径分析
  • 5.2 双点源 DE 近似与单点源 DE 近似的比较
  • 5.3 改进的 EDR 图像重构算法
  • 5.4 改进的 EDR 图像重构算法的模拟验证
  • 5.4.1 成像模型
  • 5.4.2 最优的调制频率组合
  • 5.4.3 基于双调制频率、双点源 DE 近似的图像重构算法的模拟验证
  • 5.4.4 基于 ROI 的图像重构算法的模拟验证
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 本文工作总结
  • 6.2 本文的主要创新
  • 6.3 今后工作展望
  • 参考文献
  • 发表论文和参加科研情况说明
  • 致谢

    • 相关论文文献

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    • [3].分布式压缩感知联合重构算法（英文）[J]. 红外与激光工程 2015(12)
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    • [5].快照成像光谱仪快速光谱重构算法[J]. 哈尔滨工业大学学报 2017(03)
    • [6].基于稀疏压缩感知的医学图像重构算法的研究[J]. 科技通报 2015(05)
    • [7].面向数据重构算法[J]. 计算机应用与软件 2011(08)
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