1 西北大学 信息科学与技术学院，陕西西安7027
2 西北大学 西安市影像组学与智能感知重点实验室，陕西西安71017
3 西北大学 网络和数据中心，陕西西安710127
生物发光断层成像（Bioluminescence Tomography， BLT）是一种很有前途的在体分子成像工具，可以在细胞和分子水平上对生理和病理过程进行无创监测。BLT的重建精度受光传输模型误差和逆问题病态性影响，针对此问题，受高阶光传输模型可提高模型精度、多光谱方法可降低逆问题病态性的启发，本文将光谱差分理论和多光谱方法结合构建的光谱差分策略分别应用到基于扩散近似方程（Diffusion approximation Equation， DE）和三阶简化球谐近似方程（3rd Simplified spherical harmonic approximation equation， SP3）建立的光传输模型。首先，对这两种辐射传输方程（Radiative Transfer Equation， RTE）近似产生的误差进行分析，对比了光谱差分策略对两种光传输模型误差的衰减作用。前向仿真实验结果表明光谱差分策略能有效地减少DE和SP3的模型误差，对DE模型采用光谱差分，能够获得接近SP3模型的传输精度，并且降低高阶近似对运算时间和存储空间的高要求。在此基础上，将光谱差分策略分别应用到DE和SP3光传输模型进行光源重建。实验结果表明光谱差分策略在提高两种光传输模型精度的同时，缓解了BLT中逆问题的病态性，使光源重建的位置误差小于1 mm，在目标定位、形状恢复和图像对比度等方面取得了更准确的效果。相比于SP3模型平均耗时约1 525 s，DE模型结合光谱差分策略平均耗时仅为34 s左右，较好地兼顾了重建精度和重建速率。
生物发光断层成像 光谱差分 光传输模型 光源重建 bioluminescence tomography spectral differential optical transmission model source reconstruction 光学 精密工程
2022, 30(18): 2167
1 西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
2 军事口腔医学国家重点实验室,国家口腔疾病临床医学研究中心,陕西省口腔疾病临床研究中心,第四军医大学口腔医院正畸科, 陕西 西安 710032
锥束X射线发光断层(CB-XLCT)成像是一种可在生物体外对早期肿瘤进行有效检测的新型医学成像技术。稀疏角CB-XLCT成像加速了CB-XLCT技术的实时成像转化进程。然而,相对于传统多角度成像,稀疏角CB-XLCT成像的逆问题病态性明显加剧,这对传统成像方法的有效扩展提出了挑战。基于稀疏非凸Lp(0<p<1)模型,提出一种迭代重加权裂分增广拉格朗日收缩算法,进一步结合经典非凸算子提出一种鲁棒稳定的可行区域提取方法,进而作为优化的知识先验指导靶标的准确重建。设计了数字鼠和物理仿体实验,分别结合经典L1范数和L0范数的代表算法验证所提方法的有效性和稳健性。实验结果表明,所提方法不仅可有效求解稀疏角CB-XLCT成像逆问题,还具有良好的可扩展性。
医用光学 可行区域 知识先验 锥束X射线发光断层成像 逆问题
西北大学 信息科学与技术学院, 西安市影像组学与智能感知重点实验室 , 陕西 西安 710127
在医学多图谱配准中, 为了改善因初始位置差异较大、形状复杂和局部残缺导致的配准效率低和精度差的问题, 本文采用了先粗配准再精配准的处理策略, 在主成分分析法(PCA)实现粗配准的基础上, 提出了基于双向距离比例的迭代最近点(ICP)的精配准算法。精配准算法中, 首先采用KD-tree进行最近邻搜索以提高对应点对的搜索速度, 然后为每个点提出了双向匹配方法并计算其双向距离和比值, 为进一步提高配准精度, 引入了一个指数函数判断点对正确匹配概率, 最后运用奇异值分解法(SVD)计算最终变换矩阵。为了验证算法的可行性和有效性, 分别设计了不同缺损程度的斯坦福点云数据实验和两组CT心脏点云数据配准实验, 结果表明本文方法较经典ICP算法的平均误差减少约21%, 较TrICP算法减少约13%, 在心脏点云数据配准实验中, 本文方法较TrICP算法的15.5 s加快到1.77 s。因此本文方法在解决三维心脏点云数据的配准问题中具有良好的效率、精度和稳定性。
迭代最近点算法 主成分分析法 双向距离 多图谱配准 心脏点云数据 iterative closet point principal component analysis multi-atlas registration bidirectional distance cardiac point cloud data
1 西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
2 西安电子科技大学生命科学学院, 陕西 西安 710126
针对荧光分子断层成像数据采集方式存在的问题,提出了一种基于频率调制和空间编码的成像方法,旨在改进数据采集方案,缩短数据采集时间。在该方法中,激发光束被分成若干个子束,用作多点激发光源。这些子光束首先被调制成不同的频率,然后同时入射到目标表面的不同点上。在检测端,目标的出射光首先通过空间编码掩模,然后被引导至单光电倍增管。根据压缩感知理论,改变掩模的模式,进行稀疏重构恢复,最终得到目标表面荧光信号的分布。为了验证本文所提方法的可行性,设计了相应的仿真模拟实验,实验结果表明该方法可以较好地恢复原始图像,证明该方法的可行性。
医用光学 荧光分子断层成像 频率调制 空间编码 压缩感知理论 光电倍增管
1 西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
2 西北大学西安市影像组学与智能感知重点实验室, 陕西 西安 710127
多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。
医用光学 荧光分子断层成像 数据降维 深度学习 自编码器 图像重建
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
在面向精准医疗的分子影像领域,荧光分子断层成像(FMT)是当前的研究热点之一。由于FMT逆问题严重的病态性,背景荧光噪声会对重建结果产生严重的负面影响。在深入研究基于有限元的FMT重建方法的基础上,提出利用低秩矩阵填充技术克服背景荧光的方法。该方法将不同激发节点形成的外表面观测组成一个有元素缺失的观测矩阵,利用低秩矩阵填充算法恢复该矩阵的缺失元素,同时抑制观测矩阵含有的背景荧光噪声。利用去噪后的观测矩阵建立了新的FMT逆问题模型,并利用其对荧光目标进行重建。单荧光和双荧光目标重建实验表明:基于去噪后FMT逆问题模型的重建结果获得了显著改善。
生物光学 背景荧光抑制 低秩矩阵填充 去噪 荧光分子断层成像 光学学报
2018, 38(10): 1017003
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
切伦科夫荧光成像因具有临床上广泛可用的放射性核素探针而成为近年来光学分子影像领域的研究热点,但放射性核素在衰变过程中产生的大量高能射线会造成采集到的切伦科夫荧光图像上存在大量脉冲噪声,严重影响基于切伦科夫荧光图像的定量分析和后续的三维重建等。为了尽可能降低上述噪声,提出了一种结合模糊局部信息C-均值聚类算法和整体变分模型的切伦科夫荧光图像去噪算法。数值仿真、物理仿体以及真实动物实验结果表明:与现阶段广泛使用的中值滤波算法相比,所提去噪算法能够在有效去除噪声的同时保留切伦科夫荧光光源部位的形状细节。
图像处理 去噪方法 模糊C均值聚类算法 切伦科夫荧光成像 放射性核素成像 光学学报
2018, 38(10): 1017001
西北大学 信息科学与技术学院，陕西 西安 710127
为改善荧光分子断层成像的重建结果，本文采用联合稀疏-流形正则模型进行光源重建, 该联合稀疏-流形正则模型能同时利用重建光源聚集性和稀疏性的先验信息。为有效求解该联合稀疏-流形正则模型，本文通过重新推导变量分离近似稀疏重构算法对其进行求解。为加快变量分离近似稀疏重构算法求解联合稀疏-流形正则模型的速度，本文在光源重建过程中采用了热启动策略。实验结果表明，相比变量分离近似稀疏重构算法求解范数模型，变量分离近似稀疏重构算法求解联合稀疏-流形正则模型将重建结果的对比噪声比从6.45 提升至9.18。另外,相比没有采用热启动策略，采用热启动策略的变量分离近似稀疏重构算法求解联合稀疏-流形正则模型的时间从101.84 s减至50.10 s。本文方法显著提高了光源目标重建的精度和速度，取得了更优的重建结果。
流形正则 热启动策略 变量分离近似稀疏重构 laplacian manifold regularization warm-started strategy sparse reconstruction by separable approximation 光学 精密工程
2018, 26(10): 2592
西北大学 西安市影像组学与智能感知重点实验室, 西安 710127
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光传输模型的简化球谐函数近似和扩散方程无法兼顾准确度和效率, 为了解决该问题, 采用基于自适应混合简化球谐波近似-扩散方程的光传输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, 充分发挥传统光传输模型各自的优势, 以提供准确性和效率之间的平衡.通过简单规则几何实验和数字鼠实验验证所提出模型的准确性和效率.实验结果表明, 与简化球谐近似模型相比, 所提模型具有相同的准确度和更少的计算时间, 与扩散方程模型相比具有更高的准确度, 与简化球谐波近似-扩散方程的简单组合模型相比具有更好的自适应能力, 适合作为多光谱契伦科夫荧光断层成像的光传输模型.
契伦科夫荧光断层成像 混合光传输模型 多光谱策略 组织光学 自适应 Cerenkov luminescence tomography Hybrid light transport model Multispectral strategy Tissue optics Adaptive 光子学报
2018, 47(11): 1111001
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
荧光分子断层成像是一种高稳定性、低副作用的分子影像技术, 一直是生物光学领域的研究热点, 当激发平面位置与荧光目标位置接近时, 光源的重建结果会更好; 为了确定激发平面的位置, 提出了一种混合高斯方法, 该方法首先使用少量激发光源来获得发射光的生物体外表面分布, 再使用带剪枝策略的混合高斯模型对该分布进行拟合, 最后利用拟合后的峰值自动确定激发平面的个数和位置; 基于新激发平面的激发光源可以获得荧光分子断层成像逆问题, 进而利用该逆问题对荧光目标进行重建。实验结果表明：基于重新定位的激发平面的荧光分子断层成像光源重建结果在定位精度上显著优于原始激发平面对应的重建结果。
生物光学 激发平面定位 高斯混合分布 荧光分子断层成像 激光与光电子学进展
2018, 55(10): 101701
