PET-DOT混合成像關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、正電子斷層發(fā)射成像(Positron Emission Tomography,PET)和彌散光學(xué)層析成像(Diffuse Optical Tomography,DOT)都是能夠?qū)ι锝M織進(jìn)行定量功能成像的醫(yī)學(xué)成像方式。前者借助放射性核素標(biāo)記的分子探針對(duì)活體生物體內(nèi)的生化過(guò)程進(jìn)行顯像;后者則利用人體對(duì)近紅外光的透射窗,通過(guò)內(nèi)在生色團(tuán)獲取組織光學(xué)參數(shù)的分布進(jìn)而得到血氧代謝情況。
   混合成像是當(dāng)前醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域發(fā)展的熱點(diǎn),不同成像方

2、式的組合為科研和臨床應(yīng)用帶來(lái)諸多益處。PET和DOT硬件系統(tǒng)能夠較為方便的結(jié)合,圖像可互相驗(yàn)證,互相補(bǔ)充,PET高分辨圖像還可作為DOT先驗(yàn)信息。本文在對(duì)這兩種成像方法分別研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合混合成像前沿研究方向,分別在硬件構(gòu)建和圖像重建算法方面的一些關(guān)鍵問(wèn)題做了研究工作,主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下。
   硬件構(gòu)建方面:
   1.構(gòu)建了適用于PET/DOT混合成像的小型平板PET系統(tǒng),利用鍺酸鉍晶體配合新型位置靈敏型光電倍增管

3、作為探測(cè)單元,給出了點(diǎn)源、線源等性能測(cè)試結(jié)果,還對(duì)小鼠進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)成像實(shí)驗(yàn)。
   2.開(kāi)發(fā)適用于混合成像的高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng):利用現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)技術(shù)處理位置分析電路輸出的數(shù)字信號(hào),進(jìn)行各種控制和判斷;利用光纖和標(biāo)準(zhǔn)并化、串化模塊實(shí)現(xiàn)FPGA模塊之間的高速通信;充分利用FPGA和光纖通信技術(shù)帶來(lái)的性能提高,研究了適合特定系統(tǒng)的環(huán)狀符合判斷系統(tǒng)架構(gòu);研究了

4、適用于特定系統(tǒng)的時(shí)鐘同步方式。
   3.對(duì)于DOT,根據(jù)混合成像需要,實(shí)現(xiàn)了時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域并進(jìn)行校正的過(guò)程,制作固體體模進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。提供了一種新的實(shí)驗(yàn)方案,為方便的進(jìn)行多頻率成像提供了工作基礎(chǔ)。
   圖像重建算法方面:
   4.傳統(tǒng)PET圖像重建方法中都沒(méi)有考慮系統(tǒng)矩陣的不確定性,不符合實(shí)際應(yīng)用情況,影響了重建圖像的質(zhì)量。本文開(kāi)創(chuàng)性的在PET圖像重建過(guò)程中針對(duì)系統(tǒng)矩陣和采集過(guò)程中的不確定性,建立不確定性懲

5、罰加權(quán)最小二乘估計(jì)框架,使用最小最大誤差方法求解狀態(tài)空間體系中的目標(biāo)函數(shù),得到系統(tǒng)擾動(dòng)下的穩(wěn)定解。在優(yōu)化PET重建圖像質(zhì)量的同時(shí),也能為DOT提供更加精確的先驗(yàn)信息。
   5.在DOT圖像重建中,為模擬光子在任意形狀組織內(nèi)的傳輸,傳統(tǒng)上使用有限元方法將成像區(qū)域離散表達(dá)為節(jié)點(diǎn)和單元的組合來(lái)計(jì)算。本文引入無(wú)網(wǎng)格方法中的無(wú)網(wǎng)格伽遼金法,僅僅用節(jié)點(diǎn)來(lái)表達(dá)成像區(qū)域,避免了有限元方法繁雜的網(wǎng)格劃分和調(diào)整過(guò)程,且方便根據(jù)需要隨時(shí)調(diào)整節(jié)點(diǎn)分布

6、。計(jì)算結(jié)果也表明該方法能夠得到更精確的正問(wèn)題解。
   6.在利用無(wú)網(wǎng)格方法精確求解正問(wèn)題的基礎(chǔ)上,使用第二重自適應(yīng)稀疏節(jié)點(diǎn)陣列作為重建基,求解DOT逆問(wèn)題。給出了狀態(tài)空間體系下優(yōu)化表達(dá)式和重建策略。同時(shí)引入自適應(yīng)算法,根據(jù)迭代過(guò)程中圖像更新變化量自動(dòng)調(diào)整稀疏節(jié)點(diǎn)陣列分布,在保證重建圖像質(zhì)量的同時(shí),盡量減少了計(jì)算量,以適應(yīng)當(dāng)前計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。給出了無(wú)網(wǎng)格方法應(yīng)用于DOT圖像重建的表達(dá)式和參數(shù)的選擇方式和具體結(jié)果,以仿真模型和實(shí)

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