定量光声成像技术及在骨关节炎诊断的研究

论文摘要

骨关节炎(Osteoarthritis,简称OA),又称退行性关节炎,是一种常见的关节炎症。据世界卫生组织统计,50岁以上人群中,骨关节炎的发病率为50%。目前,虽无可以根治该病的方法,但临床研究表明,如果在骨关节炎早期及早发现并采用手术或者药物方法进行医治,就可以使患病关节的病情得到改善。本文尝试采用一种新的生物医学成像方法,即光声成像(PAT,Photoacoustic Tomography),来进行骨关节炎的早期诊断。它不仅具有光学成像各组织间高对比度的特点,而且能够提供超声成像所具有的高分辨率,更重要的是,相比于其它现有的生物医学成像方法,它对关节内的早期病变更加敏感,从而使得骨关节炎早期的诊断效率得到极大提高。光声成像的要点在于,它采用一套有效的算法,使得人体关节内不同组织按光学特性得到很好地分辨。本文提出并实现了一套以有限元和牛顿迭代法为基础的单波长和多波长非线性定量重建算法,来重建人体关节组织内的光学参数,以及如血红蛋白浓度、水含量、声速等生理或功能性参数。相比于现有的其他重建算法,这套算法在于将光声传播方程和光扩散模型相结合,所以能够提供别的重建算法所没有的光吸收系数的重建,从而给出定量的结果,这是这套算法的独特优点。此外,这套算法还消除了普通光声算法中声速均匀的假设,因此除了可以得到和组织内各种光吸收物质有关的生理或功能性参数,还可以得到声速的分布,为临床诊断多提供了一个额外的依据。本文从光声成像的原理出发,详细地推导了单波长和多波长定量重建算法,对多波长算法的最佳成像条件进行了讨论,并分别对单波长和多波长算法进行了一系列的数值模拟及实验模拟,从理论和实验上验证了这套算法的有效性和精确性。最后,将单波长和多波长算法应用于临床中,对骨关节炎患者和正常人的临床数据进行了图像重建,得到了关节中的光吸收系数、血氧浓度、水含量、声速分布等各种生理或功能性图像。临床数据表明,本文所实现的单波长和多波长算法可以有效的区分患有骨关节炎的关节和正常关节。本文首次提出了基于有限元的单波长和多波长定量光声重建算法,并且将该算法应用于骨关节炎的临床诊断中,填补了光声成像领域在人体硬组织成像的空白。临床数据重建表明,这种方法很有可能成为早期手指骨关节炎诊断的强有力工具,从而为骨关节炎诊断提供科学、定量的参考依据。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 骨关节炎
• 1.1.1 人体关节分类和结构
• 1.1.2 骨关节炎简介
• 1.1.3 骨关节炎病理及症状
• 1.1.4 骨关节炎的治疗
• 1.2 现有的骨关节炎诊断方式
• 1.2.1 临床医学诊断
• 1.2.2 常规医学影像学诊断
• 1.2.3 光学成像诊断
• 1.3 光声成像
• 1.3.1 光声成像简介
• 1.3.2 光声成像的特点
• 1.3.3 光声成像的发展
• 1.3.4 光声成像在生物医学中的应用
• 1.4 课题研究背景及内容
• 1.4.1 课题研究背景及意义
• 1.4.2 论文各部分主要内容
• 第二章 光声理论模型和成像方法
• 2.1 光声效应原理和光声方程
• 2.2 PAT成像方法简介
• 2.2.1 延迟-叠加法
• 2.2.2 统计优化法
• 2.2.3 频域反向投影法
• 2.2.4 时域反向投影法
• 2.3 总结与讨论
• 第三章 有限元方法和迭代算法
• 3.1 有限元方法基础
• 3.1.1 二维成像区域的离散化
• 3.1.2 三角形面元内的插值函数
• 3.1.3 成像区域内结点的插值函数
• 3.2 正则迭代法
• 3.2.1 迭代过程的线性化
• 3.2.2 目标函数给出的解
• 3.2.3 Tikhonov正则化方法
• 3.2.4 Levenberg-Marquardt迭代法
• 3.2.5 Marquardt-Tikhonov正则迭代法
• 3.3 总结与讨论
• 第四章 单波长定量光声成像
• 4.1 单波长定量光声成像算法
• 4.1.1 双网结构
• 4.1.2 光声方程的矩阵化
• 4.1.3 前向解
• 4.1.4 逆向解
• 4.1.5 雅克比矩阵的计算
• 4.1.6 光吸收系数的求解
• 4.2 数值模拟
• 4.2.1 模拟方法及参数设置
• 4.2.2 数值模拟结果
• 4.3 样品模拟
• 4.3.1 实验装置
• 4.3.2 实验样品
• 4.3.3 实验数据的预处理
• 4.3.4 实验结果
• 4.4 总结与讨论
• 第五章 多波长定量光声成像
• 5.1 简介
• 5.2 多波长定量光声成像算法
• 5.2.1 前向解
• 5.2.2 逆向解
• 5.2.3 光扩散方程的解
• 5.3 解的唯一性问题
• 5.4 数值模拟结果及讨论
• 5.5 总结与讨论
• 第六章 定量光声成像算法在骨关节炎中的应用
• 6.1 材料和方法
• 6.1.1 临床数据的采集
• 6.1.2 光声成像的实验装置和方法
• 6.2 实验结果及讨论
• 6.2.1 单波长重建结果
• 6.2.2 多波长重建结果
• 6.3 总结与讨论
• 第七章 总结和展望
• 7.1 总结
• 7.1.1 论文主要工作
• 7.1.2 论文主要创新点
• 7.1.3 论文存在的不足
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间主要的研究成果
• 发表的论文