光學(xué)分子影像中的小鼠實驗及三維網(wǎng)格配準(zhǔn)算法的優(yōu)化.pdf

1、分子影像是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像學(xué)的一個新興分支，是在活體狀態(tài)下應(yīng)用影像學(xué)方法從細胞和分子水平對生物過程進行定性和定量研究。光學(xué)分子影像（OMI，Optical Molecular Imaging）是一種快速發(fā)展的分子影像技術(shù)，將光學(xué)過程與一定的分子性質(zhì)相結(jié)合，對目標(biāo)物體的生物自發(fā)光或激發(fā)熒光進行測量和處理，它主要用于組織病理變化的早期研究。相對于其他幾種分子影像技術(shù)如: 核磁共振(MRI，Magnetic ResonanceImaging)分子

2、成像，正電子發(fā)射斷層成像技術(shù)(PET，Positron EmissionTomography)，單光子發(fā)射斷層成像（SPECT(Single Photon EmissionComputed Tomography）等，光學(xué)分子影像技術(shù)具有價格低廉，分辨率高，靈敏度高等優(yōu)點。因此在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和藥學(xué)研究中得到了廣泛的應(yīng)用。 但是，由于光在生物組織內(nèi)傳播時會受到散射作用和吸收作用，僅從生物體表面邊界處采集光信息，很難對體內(nèi)的發(fā)光位點進

3、行精確定位，因此各種重建算法在光學(xué)分子影像學(xué)中得到了廣泛地應(yīng)用和研究；例如，解決前向問題的有限差分法和有限元法以及解決偏微分方程的反演法。 本文在一種基于有限元的重建算法的基礎(chǔ)上，首先設(shè)計了一個小鼠模型，并開展了基于小鼠模型的實驗：采集10個角度X 光圖像，以及對應(yīng)的熒光圖像，重建結(jié)果驗證了算法的有效性和正確性。 然而當(dāng)采用有限元法對真實小鼠實驗數(shù)據(jù)進行重建時，很難得到生物體內(nèi)部組織的三維網(wǎng)格理想的劃分，因而網(wǎng)格劃分成為

4、基于有限元的重建算法的一個關(guān)鍵問題。為了解決這一問題，本文引入了數(shù)字老鼠Atlas網(wǎng)格劃分數(shù)據(jù)，設(shè)計和實現(xiàn)了X光投影算法——將數(shù)字老鼠的三維網(wǎng)格投影成二維X光圖像，然后針對從多個角度得到的二維X光投影圖像與真實小鼠實驗的X光圖像進行配準(zhǔn)，進而在真實小鼠內(nèi)部組織中重構(gòu)數(shù)字老鼠的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，達到三維配準(zhǔn)的目的。為了解決了三維配準(zhǔn)中出現(xiàn)的四面體翻轉(zhuǎn)的問題，本文引入彈性策略，對三維配準(zhǔn)算法進行了有效改進。最終，解決了基于真實小鼠的有限元重建算法中