1 重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室, 重庆 400054
2 重庆理工大学智能光纤感知技术重庆市高校工程研究中心, 重庆 400054
常规X射线荧光计算机断层扫描(XFCT)成像中,探测角度与荧光收集效率密切相关。基于MCNP5设计了多探测角度下笔束XFCT成像系统,对质量浓度为1%的金纳米溶液柱形模体进行成像仿真,并采用滤波反投影(FBP)算法、联合代数重建(SART)算法和最大似然模型期望最大化(ML-EM)算法重建元素分布。通过对比度噪声比定量分析不同角度下不同算法重建图像的效果,研究探测角度对成像质量的影响。结果表明,FBP算法在背向散射角度下有较好的成像质量,SART算法和ML-EM算法在垂直角度和背向散射角度均有较好的成像质量。
X射线荧光计算机断层扫描 散射噪声 探测角度 位置优化 对比度噪声比 激光与光电子学进展
2020, 57(16): 161103
提出了一种基于叠加散斑图的反射鬼成像方案。在散斑颗粒尺寸为1 pixel×1 pixel的散斑图上,随机插入不同尺寸的散斑颗粒,将叠加成的散斑图作为鬼成像的光源。数值模拟及实验结果表明,相对于传统的鬼成像方案,由多种不同尺寸散斑颗粒随机混合形成的叠加散斑不仅显著提高了恢复物体空间信息的衬噪比,还减少了采样次数,推动了鬼成像技术的实用化。
成像系统 反射鬼成像 叠加散斑 衬噪比 激光与光电子学进展
2019, 56(7): 071101
Author Affiliations
Abstract
Department of Biomedical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 211106, Nanjing, P. R. China
Laser speckle contrast imaging (LSCI) is an optical imaging method, which can monitor microvascular flow variation directly without addition of any ectogenous dye. All the existing laser speckle contrast analysis (LASCA) methods are a combination of spatial and temporal statistics. In this study, we have proposed a new method, Gaussian kernel laser speckle contrast analysis (gLASCA), which processes the raw images primarily with the Gaussian kernel operator along the spatial direction of blood flow. We explored the properties of gLASCA in the simulation and animal cerebral ischemia perfusion model. Compared with the other existing speckle processing methods based on spatial, temporal, spatial-temporal or anisotropic linear structure; the present gLASCA method has a high spatial-temporal resolution to respond the change of velocity especially in microvasculature. Besides, the gLASCA method obtains approximately 10.2% and 7.1% higher contrast-to-noise ratio (CNR) over the anisotropic linear method (aLASCA) in the simulation and experiment models. For these advantages, gLASCA could be a better method for local microvascular laser speckle imaging in terms of cerebral ischemia reperfusion, spreading depression and brain injury diseases.
Brain vasculature blood flow contrast imaging linear operator contrast-to-noise ratio Journal of Innovative Optical Health Sciences
2019, 12(2): 1950006
1 长春大学理学院， 吉林 长春 130022
2 长春大学材料设计与量子模拟吉林省高校重点实验室， 吉林 长春 130022
3 长春理工大学理学院， 吉林 长春 130022
提出一种基于混合散斑图的压缩计算鬼成像方法。通过对不同分辨率尺度组成的复杂物体进行自动识别，检测出物体中较大和较小分辨率区域，根据识别区域生成由不同大小尺寸散斑组成的混合散斑图进行探测，结合压缩感知对恢复图像进行处理。通过理论分析和数值仿真发现，与传统计算鬼成像方法相比，该方法克服了散斑大小选取不适当对恢复图像质量的影响，显著提高了恢复图像的衬噪比和可见度，有效降低了均方误差。该方法在提高成像质量的同时减少采样时间，有利于进一步推动计算鬼成像技术的实用化。
成像系统 计算鬼成像 压缩感知 混合散斑图 衬噪比 均方误差
北京师范大学物理系 应用光学北京市重点实验室, 北京 100875
本文实验研究毛玻璃转速对鬼成像质量的影响.毛玻璃的转速增加使得散斑的涨落增快,这时散斑场的关联时间减少,到达CCD探测器的散斑场分布开始变得模糊,相当于探测器响应速度变慢,这时不同毛玻璃转速下关联图像的衬噪比基本不变.实验结果表明,当增加毛玻璃转速,即便这时候探测器获得的散斑场分布开始变得模糊,鬼成像的质量不会随之变化.
鬼成像 毛玻璃转速 散斑 衬噪比 ghost imaging rotational speed of ground-glass speckle field contrast-to-noise ratio
