2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、血液循環(huán)是生物機(jī)體正常新陳代謝所需營養(yǎng)物質(zhì)和代謝廢物的運(yùn)輸通道,血管形態(tài)結(jié)構(gòu)異常會(huì)影響機(jī)體的正常新陳代謝,并最終影響組織和細(xì)胞生存。因此,實(shí)現(xiàn)在體血管形態(tài)結(jié)構(gòu)和血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)的高分辨成像具有重要意義。新近出現(xiàn)的光聲成像技術(shù)有機(jī)結(jié)合了光學(xué)成像高對(duì)比度和超聲成像高空間分辨率的優(yōu)點(diǎn),能夠在大成像深度下對(duì)血管結(jié)構(gòu)和血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)實(shí)現(xiàn)顯微成像,然而具有高空間分辨率的光聲顯微成像系統(tǒng)(Photoacoustic Microscopy,PAM)采用的

2、簡單時(shí)間反演圖像處理方法只能保證系統(tǒng)在有限的焦深范圍內(nèi)獲得高的空間分辨率,亟需在圖像重建算法上開展進(jìn)一步的研究。因此,本文首先利用實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)搭建完成的PAM系統(tǒng)建立起在體血紅蛋白濃度和血氧飽和度成像的方法,并提出二維合成孔徑和自適應(yīng)合成孔徑圖像重建算法來改善系統(tǒng)離焦情況下的空間分辨率,使系統(tǒng)能夠在成像深度范圍內(nèi)對(duì)血管結(jié)構(gòu)和血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行三維高分辨率成像。最后將該系統(tǒng)應(yīng)用于大鼠中動(dòng)脈阻塞的缺血性中風(fēng)過程中的血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)變化的初步研究

3、中。其主要內(nèi)容如下:
  (1)針對(duì)光聲顯微成像系統(tǒng)只能在有限的焦深范圍內(nèi)獲得高空間分辨率的特點(diǎn),提出了基于虛探測器的二維數(shù)值合成孔徑圖象重建算法(Two-dimensional Synthetic-Aperture Focusing Technique,2D SAFT),能同時(shí)從兩個(gè)掃描方向?qū)饴曪@微成像的結(jié)果進(jìn)行孔徑合成來提高系統(tǒng)離焦區(qū)域的空間分辨率和信噪比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明離焦時(shí)在以焦點(diǎn)為中心的1.2mm深度范圍內(nèi),用一維合成孔

4、徑的方法計(jì)算的結(jié)果表明兩側(cè)向分辨率最大相差為145μm,運(yùn)用2D SAFT計(jì)算則使差別縮小到15μm。在離焦700μm時(shí)使用2D SAFT得到的最大值投影圖的信噪比較使用一維合成孔徑的方法提高了8dB。并最終將該算法應(yīng)用于在體成像中。
  (2)提出并實(shí)現(xiàn)了可自動(dòng)針對(duì)每個(gè)分支血管進(jìn)行圖像重建的自適應(yīng)合成孔徑(Adaptive Synthetic-Aperture Focusing Technique, ASAFT)圖像重建算法,解

5、決了任意走向的血管在離焦情況下的光聲顯微成像中存在的側(cè)向分辨率不一致的問題,并通過模型實(shí)驗(yàn)和在體實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明ASAFT適用于不同深度、不同走向的血管,相對(duì)于一維或二維合成孔徑算法,能更準(zhǔn)確的給出血管的重建分辨率。
  (3)針對(duì)大鼠中動(dòng)脈阻塞(Occlusion of Middle Cerebral Artery, MCAO)模型,聯(lián)合激光散斑成像技術(shù)和光聲顯微成像技術(shù),對(duì)缺血3小時(shí)內(nèi)的腦皮層單根動(dòng)、靜脈血管中的血

6、流速度、血紅蛋白濃度和血氧飽和度變化進(jìn)行成像,并由此得到氧萃取率、氧代謝量的變化。結(jié)果表明缺血后40分鐘內(nèi),除了血紅蛋白濃度外,所有的血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)均表現(xiàn)為快速下降。其中血容在缺血后第15分鐘先增大到最大值,動(dòng)脈血容達(dá)到初始值的112.42±36.69%、靜脈血容為130.58±31.01%,然后快速減小。缺血40分鐘后,腦血流、血容和血氧飽和度等始終處于緩慢的減小狀態(tài)。研究提示聯(lián)合PAM和激光散斑成像方法能夠用于中風(fēng)過程中的多個(gè)生理參

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