基于區(qū)域生長(zhǎng)的彌散光學(xué)層析成像算法.pdf

1、光學(xué)層析成像技術(shù)以近紅外光作為光源照射生物組織,對(duì)組織體的光學(xué)屬性參數(shù)進(jìn)行成像。光學(xué)層析成像技術(shù)因其安全可靠、無放射性損傷而受到人們的關(guān)注,采用這種技術(shù)的成像設(shè)備價(jià)格低廉,采集數(shù)據(jù)速度快,可對(duì)患者進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)控,具有其他成像技術(shù)所缺少的多種優(yōu)點(diǎn)。
　　本文在彌散光學(xué)層析成像模型下研究非均勻背景情況下多個(gè)異常區(qū)域的重建,提出了一種自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)的彌散光學(xué)層析成像算法,旨在提高重建質(zhì)量的同時(shí),加速重建過程。本文設(shè)定各個(gè)區(qū)域內(nèi)部的物理特

2、性和生物特性不變,在生物組織的背景參數(shù)是已知的情況下,基于區(qū)域生長(zhǎng)策略快速地進(jìn)行成像重建,這種重建是基于異常區(qū)域進(jìn)行的。重建過程中,以少數(shù)次傳統(tǒng)體素重建結(jié)果作為初始重建模型,根據(jù)該模型初始化中心點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)得到重建模型的異常區(qū)域的吸收系數(shù)圖像的重建結(jié)果,并且在此基礎(chǔ)上,引入了四個(gè)數(shù)值指標(biāo),用來更好的權(quán)衡異常區(qū)域重建的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法可以有效降低重建過程中系統(tǒng)重建的規(guī)模,克服重建過程中發(fā)生的病態(tài)性,提高了異常區(qū)域重建的圖像的精確

3、度并增強(qiáng)了對(duì)比度。
　　為了加快異常區(qū)域的重建效率,在區(qū)域生長(zhǎng)的彌散光學(xué)層析成像算法的基礎(chǔ)上,本文還提出了另外一種基于區(qū)域的異常區(qū)域重建方法,這種方法通過找鄰近節(jié)點(diǎn)確定目標(biāo)區(qū)域不斷地尋找合適的異常區(qū)域。第一步進(jìn)行傳統(tǒng)的體素重建,確定種子點(diǎn)目標(biāo)個(gè)數(shù)及其中心點(diǎn)。第二步重建中心點(diǎn)所在的區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法也能有效降低重建系統(tǒng)規(guī)模,克服重建病態(tài)性,提高重建圖像的精確性和對(duì)比度。
　　本文還研究了三維光學(xué)層析成像的重建問題。以四