本文主要研究内容
作者任青云（2019）在《基于混合SP3-DE模型的多光谱契伦科夫荧光断层成像方法研究》一文中研究指出：契伦科夫荧光断层成像（Cerenkov Luminescence Tomography,CLT）技术是基于契伦科夫效应的新型光学分子影像技术,由于有大量的可用于临床的放射性核素探针作为光源,为光学分子影像技术的临床转化提供了新的思路,近些年得到了大量研究人员的关注。但由于契伦科夫荧光本身十分微弱,又存在采集表面光信号匮乏、光传输模型不匹配、重建算法性能差等问题,导致CLT重建问题有着严重的病态性。本文以光传输理论和生物组织光学为理论基础,着重研究生物组织中的光传输模型和多光谱应用技术,通过构建基于混合简化球谐函数近似（Simplified Spherical Harmonics Approximation,SPN）-扩散方程（Diffusion Equation,DE）模型的多光谱契伦科夫荧光断层成像方法改善三维重建过程中光传输模型不匹配和表面光信号匮乏的问题,以此来提升CLT成像的精度和效率。本文的研究工作可概括如下:（1）混合SP3-DE模型在多光谱契伦科夫荧光断层成像前向问题中的应用研究。契伦科夫荧光的宽谱特性带来的组织光学特性差异导致传统的SPN和DE模型无法满足光传输的特异性,为了解决该问题,采用自适应混合SPN-DE（Adaptive Hybrid SPN-DE,AHSD）模型作为多光谱契伦科夫荧光断层成像的前向模型。该模型利用组织光学特性参数自适应地选择合适的方程描述光在生物组织中的传输,可以发挥传统光传输模型的优势。此外,本文通过简单规则几何实验和数字鼠实验验证所提出模型在多光谱条件下的准确性和高效性。实验结果表明,AHSD模型与SP3模型相比具有相同的准确度和更少的计算时间,与DE模型相比具有更高的准确度,与SP3和DE的简单组合模型相比具有更好的自适应能力,其适合作为多光谱CLT的前向光传输模型,可以实现准确性和效率之间的平衡。（2）基于混合SP3-DE模型的多光谱契伦科夫荧光断层成像方法。为进一步综合利用混合模型策略和多光谱策略的优势,本部分建立完整的基于混合SP3-DE模型的多光谱CLT成像方法,将AHSD模型延伸为反演过程的模型,同时将采集的多光谱表面荧光数据用于体内病灶的三维重建。简单规则几何实验和数字鼠实验的结果表明,与DE、SP3以及二者的简单组合模型相比,AHSD在精度和效率上取得了更好的平衡,基于AHSD模型的多光谱CLT成像方法可以高效的得到精确重建结果。
Abstract
qi lun ke fu ying guang duan ceng cheng xiang （Cerenkov Luminescence Tomography,CLT）ji shu shi ji yu qi lun ke fu xiao ying de xin xing guang xue fen zi ying xiang ji shu ,you yu you da liang de ke yong yu lin chuang de fang she xing he su tan zhen zuo wei guang yuan ,wei guang xue fen zi ying xiang ji shu de lin chuang zhuai hua di gong le xin de sai lu ,jin xie nian de dao le da liang yan jiu ren yuan de guan zhu 。dan you yu qi lun ke fu ying guang ben shen shi fen wei ruo ,you cun zai cai ji biao mian guang xin hao kui fa 、guang chuan shu mo xing bu pi pei 、chong jian suan fa xing neng cha deng wen ti ,dao zhi CLTchong jian wen ti you zhao yan chong de bing tai xing 。ben wen yi guang chuan shu li lun he sheng wu zu zhi guang xue wei li lun ji chu ,zhao chong yan jiu sheng wu zu zhi zhong de guang chuan shu mo xing he duo guang pu ying yong ji shu ,tong guo gou jian ji yu hun ge jian hua qiu xie han shu jin shi （Simplified Spherical Harmonics Approximation,SPN）-kuo san fang cheng （Diffusion Equation,DE）mo xing de duo guang pu qi lun ke fu ying guang duan ceng cheng xiang fang fa gai shan san wei chong jian guo cheng zhong guang chuan shu mo xing bu pi pei he biao mian guang xin hao kui fa de wen ti ,yi ci lai di sheng CLTcheng xiang de jing du he xiao lv 。ben wen de yan jiu gong zuo ke gai gua ru xia :（1）hun ge SP3-DEmo xing zai duo guang pu qi lun ke fu ying guang duan ceng cheng xiang qian xiang wen ti zhong de ying yong yan jiu 。qi lun ke fu ying guang de kuan pu te xing dai lai de zu zhi guang xue te xing cha yi dao zhi chuan tong de SPNhe DEmo xing mo fa man zu guang chuan shu de te yi xing ,wei le jie jue gai wen ti ,cai yong zi kuo ying hun ge SPN-DE（Adaptive Hybrid SPN-DE,AHSD）mo xing zuo wei duo guang pu qi lun ke fu ying guang duan ceng cheng xiang de qian xiang mo xing 。gai mo xing li yong zu zhi guang xue te xing can shu zi kuo ying de shua ze ge kuo de fang cheng miao shu guang zai sheng wu zu zhi zhong de chuan shu ,ke yi fa hui chuan tong guang chuan shu mo xing de you shi 。ci wai ,ben wen tong guo jian chan gui ze ji he shi yan he shu zi shu shi yan yan zheng suo di chu mo xing zai duo guang pu tiao jian xia de zhun que xing he gao xiao xing 。shi yan jie guo biao ming ,AHSDmo xing yu SP3mo xing xiang bi ju you xiang tong de zhun que du he geng shao de ji suan shi jian ,yu DEmo xing xiang bi ju you geng gao de zhun que du ,yu SP3he DEde jian chan zu ge mo xing xiang bi ju you geng hao de zi kuo ying neng li ,ji kuo ge zuo wei duo guang pu CLTde qian xiang guang chuan shu mo xing ,ke yi shi xian zhun que xing he xiao lv zhi jian de ping heng 。（2）ji yu hun ge SP3-DEmo xing de duo guang pu qi lun ke fu ying guang duan ceng cheng xiang fang fa 。wei jin yi bu zeng ge li yong hun ge mo xing ce lve he duo guang pu ce lve de you shi ,ben bu fen jian li wan zheng de ji yu hun ge SP3-DEmo xing de duo guang pu CLTcheng xiang fang fa ,jiang AHSDmo xing yan shen wei fan yan guo cheng de mo xing ,tong shi jiang cai ji de duo guang pu biao mian ying guang shu ju yong yu ti nei bing zao de san wei chong jian 。jian chan gui ze ji he shi yan he shu zi shu shi yan de jie guo biao ming ,yu DE、SP3yi ji er zhe de jian chan zu ge mo xing xiang bi ,AHSDzai jing du he xiao lv shang qu de le geng hao de ping heng ,ji yu AHSDmo xing de duo guang pu CLTcheng xiang fang fa ke yi gao xiao de de dao jing que chong jian jie guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西北大学的任青云，发表于刊物西北大学2019-10-11论文，是一篇关于契伦科夫荧光断层成像论文,混合光传输模型论文,多光谱论文,组织光学论文,自适应论文,西北大学2019-10-11论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西北大学2019-10-11论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：契伦科夫荧光断层成像论文; 混合光传输模型论文; 多光谱论文; 组织光学论文; 自适应论文; 西北大学2019-10-11论文;