專利名稱：基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及光學(xué)分子成像技術(shù)領(lǐng)域中的基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法。該方法可應(yīng)用于基因表達(dá)、腫瘤檢測(cè)、藥物研發(fā)與療效評(píng)價(jià)等小動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和預(yù)臨床實(shí)驗(yàn)中獲取靶向目標(biāo)的位置和強(qiáng)度信息。
背景技術(shù)：
作為一種新興的光學(xué)成像技術(shù)，光學(xué)三維成像是通過(guò)融合生物體體表測(cè)量的多角度光學(xué)信號(hào)、生物體的解剖結(jié)構(gòu)和組織光學(xué)參數(shù)信息，基于精確的生物組織中的光傳輸模型重建活體生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的位置和強(qiáng)度分布信息，其中，生物組織中光傳輸過(guò)程的精確描述和靶向目標(biāo)的準(zhǔn)確快速重建是光學(xué)三維成像方法實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。在光學(xué)三維成像技術(shù)中，激發(fā)熒光斷層成像、擴(kuò)散光學(xué)層析斷層成像和自發(fā)熒光斷層成像是三種主要的成像模態(tài)?；谧园l(fā)熒光斷層成像模態(tài)，北京工業(yè)大學(xué)在其專利申請(qǐng)文件“基于單視圖的多光譜自發(fā)熒光斷層成像重建方法”(申請(qǐng)?zhí)?00810116818.4，申請(qǐng)日2008. 7. 18，授權(quán)號(hào) ZL200810116818.4，授權(quán)日2010.6.2)中提出了一種基于單幅視圖的多光譜自發(fā)熒光斷層成像重建方法。該專利技術(shù)基于擴(kuò)散近似方程，考慮生物體的非勻質(zhì)特性和自發(fā)熒光光源的光譜特點(diǎn)，利用在單個(gè)角度測(cè)量的多個(gè)譜段熒光數(shù)據(jù)，重建生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的位置和強(qiáng)度分布信息。但是，由于擴(kuò)散近似方程只適用于描述高散射特性組織中的光傳輸過(guò)程， 對(duì)于低散射特性和空腔組織，它的求解精度很低。因此，該專利技術(shù)對(duì)于具有多種散射特性組織的生物體求解精度差，很難準(zhǔn)確地獲得生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的位置和強(qiáng)度分布信息。為了解決基于擴(kuò)散近似方程的光學(xué)三維成像方法的局限性，研究人員還提出了基于輻射傳輸方程的高階近似方程的光學(xué)三維成像方法，參見(jiàn)Alexander D. Klose, "The inverse source problem based on the radiative transfer equation in optical molecular imaging，” Journal of Computational Physics 202，323-345 (2005) ；Yujie Lu，“Spectrally resolved bioluminescence tomography with the third-order simplified spherical harmonics approximation，，，Physics in Medicine and Biology 54，6477-6493 (2009) ；Wengxiang Cong，"Bioluminescence tomography based on the phase approximation model，，，Journal of Optics Society of America A 27， 174-179(2010)。該類方法可以對(duì)同時(shí)存在高散射特性和低散射特性組織的生物體進(jìn)行準(zhǔn)確成像。但是，由于輻射傳輸方程的高階近似方程求解難度非常大，對(duì)于具有不規(guī)則解剖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜生物體，這些方法的計(jì)算復(fù)雜度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)實(shí)際應(yīng)用的承受能力。此外，這些方法也不能對(duì)存在空腔組織的情況進(jìn)行準(zhǔn)確的三維成像，如動(dòng)物體的胃、膀胱等。為了對(duì)存在空腔組織的情況進(jìn)行準(zhǔn)確的三維成像，研究人員又提出了一種基于混合光傳輸方程的光學(xué)三維成像方法，參見(jiàn)Hamid Dehghani, "Optical tomography in the presence of void regions,，，Journal of Optics Society of America A 17, 1659-1670(2000)。該方法基于擴(kuò)散近似方程和朗伯源特性方程，可以對(duì)同時(shí)存在高散射特性和空腔組織的生物體進(jìn)行準(zhǔn)確成像，但是由于擴(kuò)散近似方程的局限性，這種方法對(duì)于具有多種散射特性組織的生物體仍然不能進(jìn)行準(zhǔn)確的成像。此外，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所在其專利申請(qǐng)文件“激發(fā)熒光斷層成像的快速稀疏重建方法和設(shè)備”(公開(kāi)號(hào)CN102034266A,申請(qǐng)?zhí)?01010573795. 7，申請(qǐng)日2010. 11. 30) 中提出了一種基于稀疏正則化策略的快速激發(fā)熒光斷層成像重建方法。該方法考慮了靶向目標(biāo)的稀疏分布特性，建立了基于I1范數(shù)的稀疏正則化目標(biāo)函數(shù)，能夠很好地改善光學(xué)三維成像的準(zhǔn)確性和分辨率。但是該方法僅采用了單一的優(yōu)化策略對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，無(wú)法實(shí)現(xiàn)不同問(wèn)題規(guī)模下，成像準(zhǔn)確度和成像速度的最優(yōu)平衡。此外，該方法還沒(méi)有考慮測(cè)量數(shù)據(jù)相對(duì)于生物體區(qū)域的稀疏特性。綜上所述，對(duì)于具有不規(guī)則解剖結(jié)構(gòu)和多種散射特性組織的復(fù)雜生物體，已有技術(shù)中的基于單一近似方程或混合光傳輸方程的光學(xué)三維成像方法和基于單一優(yōu)化策略的光學(xué)三維成像方法，都無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的準(zhǔn)確、快速、高分辨的重建。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有光學(xué)三維成像技術(shù)存在的不足，提出一種基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)具有不規(guī)則解剖結(jié)構(gòu)和多種散射特性組織的復(fù)雜生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的準(zhǔn)確、快速、高分辨率重建。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明方法的主要思路是根據(jù)生物體在解剖結(jié)構(gòu)和組織光學(xué)特性參數(shù)方面的特征差異，利用外推邊界和折射率不匹配邊界條件，建立生物組織特異性光傳輸混合數(shù)學(xué)模型。在該模型基礎(chǔ)上，利用多級(jí)自適應(yīng)有限元方法，結(jié)合生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的稀疏分布特性和測(cè)量數(shù)據(jù)相對(duì)于生物體區(qū)域的稀疏特性，建立完全稀疏正則化目標(biāo)函數(shù)。采用基于任務(wù)導(dǎo)向的混合優(yōu)化方法求解目標(biāo)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)生物體體內(nèi)靶向目標(biāo)的準(zhǔn)確、快速、高分辨率重建。根據(jù)上述主要思路，本發(fā)明方法的具體實(shí)現(xiàn)包括如下步驟⑴采集數(shù)據(jù)利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)，依次采集用于光學(xué)三維成像的多角度熒光數(shù)據(jù)、用于光學(xué)特性參數(shù)重建的多角度激光數(shù)據(jù)和用于獲取生物體解剖結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)。(2)預(yù)處理2a)利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)中的預(yù)處理軟件對(duì)采集的多角度激光數(shù)據(jù)和熒光數(shù)據(jù)進(jìn)行去除背景噪聲、提取感興趣區(qū)域、補(bǔ)償壞點(diǎn)預(yù)處理；2b)利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)中的預(yù)處理軟件對(duì)計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償壞點(diǎn)壞線、亮場(chǎng)校正、幾何校正預(yù)處理。(3)獲取解剖結(jié)構(gòu)利用3DMED軟件對(duì)預(yù)處理后的計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，獲得生物體三維體數(shù)據(jù)；利用3DMED軟件中的人機(jī)交互式分割方法對(duì)獲得的生物體三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行器官分割，獲取生物體解剖結(jié)構(gòu)。(4)獲取表面光學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)步驟C3)獲取的生物體解剖結(jié)構(gòu)和步驟( 獲取的熒光和激光數(shù)據(jù)，應(yīng)用非接觸式光學(xué)斷層成像方法中的生物體表面三維能量重建技術(shù)獲取生物體表面的三維熒光和激光數(shù)據(jù)分布。(5)重建光學(xué)特性參數(shù)對(duì)步驟( 獲取的生物體解剖結(jié)構(gòu)和步驟(4)獲取的生物體表面三維激光數(shù)據(jù)分布，應(yīng)用基于區(qū)域的擴(kuò)散光學(xué)層析成像方法重建生物體各個(gè)組織的光學(xué)特性參數(shù)。(6)建立光傳輸模型6a)根據(jù)生物體在解剖結(jié)構(gòu)和組織光學(xué)特性參數(shù)方面的差異，將生物組織劃分為高散射特性組織、低散射特性組織、空腔組織三大類；6b)根據(jù)擴(kuò)散近似方程、簡(jiǎn)化球諧波近似方程、朗伯源特性方程的適用范圍，采用相應(yīng)的方程描述不同特性生物組織中的光傳輸過(guò)程；6c)構(gòu)造外推邊界和折射率不匹配邊界條件耦合不同特性生物組織的光傳輸方程，建立統(tǒng)一的、描述光在整個(gè)生物體中傳輸過(guò)程的混合數(shù)學(xué)模型。(7)建立系統(tǒng)方程7a)如果是在第一級(jí)離散網(wǎng)格上建立系統(tǒng)方程，利用Amira軟件對(duì)生物體的高散射特性和低散射特性組織進(jìn)行初始離散；否則，利用編寫(xiě)的程序?qū)ι弦患?jí)離散網(wǎng)格進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整；7b)在第k級(jí)離散網(wǎng)格上，利用多級(jí)自適應(yīng)有限元方法對(duì)步驟6c)建立的混合數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化，組裝每個(gè)離散點(diǎn)上的子系統(tǒng)方程建立總的系統(tǒng)方程AkSk = Φ,其中，Ak是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的系統(tǒng)矩陣，依賴于生物體內(nèi)三類特性生物組織的分布和生物組織的光學(xué)特性參數(shù)；Sk是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的靶向目標(biāo)能量密度分布；C^k是第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度。(8)建立目標(biāo)函數(shù)根據(jù)第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度計(jì)算值和測(cè)量值之間的誤差，結(jié)合靶向目標(biāo)的稀疏分布約束，建立下列目標(biāo)函數(shù)
權(quán)利要求
1.基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，包括(1)采集數(shù)據(jù)利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)，依次采集用于光學(xué)三維成像的多角度熒光數(shù)據(jù)、用于光學(xué)特性參數(shù)重建的多角度激光數(shù)據(jù)和用于獲取生物體解剖結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)；(2)預(yù)處理2a)利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)中的預(yù)處理軟件對(duì)采集的多角度激光數(shù)據(jù)和熒光數(shù)據(jù)進(jìn)行去除背景噪聲、提取感興趣區(qū)域、補(bǔ)償壞點(diǎn)預(yù)處理；2b)利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)中的預(yù)處理軟件對(duì)計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償壞點(diǎn)壞線、亮場(chǎng)校正、幾何校正預(yù)處理；(3)獲取解剖結(jié)構(gòu)利用3DMED軟件對(duì)預(yù)處理后的計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，獲得生物體三維體數(shù)據(jù)；利用3DMED軟件中的人機(jī)交互式分割方法對(duì)獲得的生物體三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行器官分割，獲取生物體解剖結(jié)構(gòu)；(4)獲取表面光學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)步驟C3)獲取的生物體解剖結(jié)構(gòu)和步驟( 獲取的熒光和激光數(shù)據(jù)，應(yīng)用非接觸式光學(xué)斷層成像方法中的生物體表面三維能量重建技術(shù)獲取生物體表面的三維熒光和激光數(shù)據(jù)分布；(5)重建光學(xué)特性參數(shù)對(duì)步驟C3)獲取的生物體解剖結(jié)構(gòu)和步驟(4)獲取的生物體表面三維激光數(shù)據(jù)分布， 應(yīng)用基于區(qū)域的擴(kuò)散光學(xué)層析成像方法重建生物體各個(gè)組織的光學(xué)特性參數(shù)；(6)建立光傳輸模型6a)根據(jù)生物體在解剖結(jié)構(gòu)和組織光學(xué)特性參數(shù)方面的差異，將生物組織劃分為高散射特性組織、低散射特性組織、空腔組織三大類；6b)根據(jù)擴(kuò)散近似方程、簡(jiǎn)化球諧波近似方程、朗伯源特性方程的適用范圍，采用相應(yīng)的方程描述不同特性生物組織中的光傳輸過(guò)程；6c)構(gòu)造外推邊界和折射率不匹配邊界條件耦合不同特性生物組織的光傳輸方程，建立統(tǒng)一的、描述光在整個(gè)生物體中傳輸過(guò)程的混合數(shù)學(xué)模型；(7)建立系統(tǒng)方程7a)如果是在第一級(jí)離散網(wǎng)格上建立系統(tǒng)方程，利用Amira軟件對(duì)生物體的高散射特性和低散射特性組織進(jìn)行初始離散；否則，利用編寫(xiě)的程序?qū)ι弦患?jí)離散網(wǎng)格進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整；7b)在第k級(jí)離散網(wǎng)格上，利用多級(jí)自適應(yīng)有限元方法對(duì)步驟6c)建立的混合數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化，組裝每個(gè)離散點(diǎn)上的子系統(tǒng)方程建立總的系統(tǒng)方程AkSk = Φ,其中，Ak是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的系統(tǒng)矩陣，依賴于生物體內(nèi)三類特性生物組織的分布和生物組織的光學(xué)特性參數(shù)；Sk是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的靶向目標(biāo)能量密度分布；Ok是第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度；(8)建立目標(biāo)函數(shù)根據(jù)第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度計(jì)算值和測(cè)量值之間的誤差，結(jié)合靶向目標(biāo)的稀疏分布約束，建立下列目標(biāo)函數(shù)min Q(Sk) =-ΦΓ|11I其中， (Sk)是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的目標(biāo)函數(shù)； ^Sf是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的靶向目標(biāo)能量密度的下限； 是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的靶向目標(biāo)能量密度的上限； ΦΓ是第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度的測(cè)量值； IIFlI1定義為求解矩陣F的I1范數(shù)； λ k是第k級(jí)離散網(wǎng)格上的正則化因子；(9)求解目標(biāo)函數(shù)9a)采用基于任務(wù)導(dǎo)向的混合優(yōu)化方法求解建立的目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)第k級(jí)離散網(wǎng)格上形成的系統(tǒng)矩陣的大小選擇合適的優(yōu)化方法，獲得第k級(jí)離散網(wǎng)格上的靶向目標(biāo)能量密度分布；9b)利用靶向目標(biāo)能量密度分布計(jì)算第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度； 9c)判斷第k級(jí)離散網(wǎng)格邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度的測(cè)量值和計(jì)算值之差，如果小于給定閾值，則目標(biāo)函數(shù)求解過(guò)程結(jié)束，獲得光學(xué)三維成像的靶向目標(biāo)重建結(jié)果，轉(zhuǎn)向步驟 (10)；否則，轉(zhuǎn)向步驟9d)；9d)根據(jù)步驟9a)獲得的靶向目標(biāo)能量密度分布和步驟9b)獲得的邊界節(jié)點(diǎn)上的光通量密度計(jì)算值，調(diào)整第k+Ι級(jí)離散網(wǎng)格，轉(zhuǎn)向步驟(7)；(10)顯示結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，其特征在于所述步驟(1)中數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)是利用多模態(tài)分子影像系統(tǒng)等間隔采集不少于四個(gè)角度的熒光數(shù)據(jù)、不少于四個(gè)角度的激光數(shù)據(jù)、不少于360個(gè)角度的計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，其特征在于所述步驟(1)中的熒光數(shù)據(jù)、激光數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)斷層成像投影數(shù)據(jù)的初始采集角度相同。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，其特征在于所述步驟6b)中光傳輸過(guò)程是采用擴(kuò)散近似方程描述光在高散射特性生物組織中的傳輸過(guò)程，采用簡(jiǎn)化球諧波近似方程描述光在低散射特性生物組織中的傳輸過(guò)程，以及采用朗伯源特性方程描述光在空腔組織中的傳輸過(guò)程。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，其特征在于所述步驟9a)中根據(jù)系統(tǒng)矩陣的大小選擇合適的優(yōu)化方法是通過(guò)采用如下規(guī)則實(shí)現(xiàn)的對(duì)于小系統(tǒng)矩陣，采用求解速度較快的奇異值分解法進(jìn)行求解；對(duì)于大系統(tǒng)矩陣，采用基于預(yù)處理系統(tǒng)矩陣的混合迭代法進(jìn)行求解。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生物組織特異性的光學(xué)三維成像方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)具有不規(guī)則解剖結(jié)構(gòu)和多種散射特性組織的復(fù)雜生物體進(jìn)行準(zhǔn)確快速的光學(xué)三維成像的問(wèn)題。該方法基于生物組織特異性光傳輸混合數(shù)學(xué)模型和完全稀疏正則化方法建立目標(biāo)函數(shù)，采用基于任務(wù)導(dǎo)向的混合優(yōu)化方法進(jìn)行求解，以實(shí)現(xiàn)體內(nèi)靶向目標(biāo)的光學(xué)三維成像。具體實(shí)現(xiàn)步驟包括采集數(shù)據(jù)、預(yù)處理、獲取解剖結(jié)構(gòu)、獲取表面光學(xué)數(shù)據(jù)、重建光學(xué)特性參數(shù)、建立光傳輸模型、建立系統(tǒng)方程、建立目標(biāo)函數(shù)、求解目標(biāo)函數(shù)和顯示結(jié)果。本發(fā)明具有能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜生物體中光源的準(zhǔn)確、快速、高分辨重建的優(yōu)點(diǎn)，可以用于在體光學(xué)三維成像領(lǐng)域。
文檔編號(hào)G06T17/00GK102393969SQ201110148500
公開(kāi)日2012年3月28日 申請(qǐng)日期2011年6月2日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月2日
發(fā)明者屈曉超, 朱守平, 梁繼民, 田捷, 趙恒 , 陳多芳, 陳雪利 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)