穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)算法理論與實驗研究.pdf

1、熒光蛋白已經(jīng)成為研究蛋白質(zhì)之間相互作用的重要工具，對于研究生命科學(xué)中的一些關(guān)鍵問題具有重要貢獻(xiàn)。然而現(xiàn)有用于觀測熒光蛋白的成像技術(shù)，其成像深度為幾百微米左右，即只能觀測淺表組織或培養(yǎng)細(xì)胞的生物學(xué)過程。為了能夠?qū)ι顚咏M織，器官甚至整體小動物進(jìn)行成像，穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像技術(shù)（Fluorescence Molecular Tomography，F(xiàn)MT）被提了出來。由于熒光在組織內(nèi)存在多次散射的現(xiàn)象，導(dǎo)致了表面測量的熒光信號與體內(nèi)熒光參數(shù)之間

2、的關(guān)系為非線性關(guān)系，重構(gòu)問題則是一個病態(tài)問題；同時生物組織的多樣性又決定了組織光學(xué)參數(shù)的復(fù)雜多變，因此穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)理論是影響實現(xiàn)深層光學(xué)成像的關(guān)鍵問題。本文圍繞如何實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)算法這一核心問題，從三個方面研究穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)理論與實驗。
　　 基于擴(kuò)散理論，提出一種基于擴(kuò)散近似并利用有限元方法進(jìn)行重構(gòu)的熒光分子層析成像算法，并提出了一種計算雅克比矩陣的直接（Direct）方法。利用仿

3、體模型實驗驗證了該方法在正問題和逆問題中計算的準(zhǔn)確性，并證實了Direct方法計算的雅克比矩陣能夠更加準(zhǔn)確的重構(gòu)出深度方向上的熒光團(tuán)的分布。
　　 根據(jù)隨機(jī)理論提出了一種快速的基于蒙特卡洛方法（Monte Carlo，MC）的穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)算法。該方法利用顯卡處理核心(Graphic Processing Unit，GPU)集群加速MC計算速度，從而突破了將MC方法用于FMT重構(gòu)中存在的最大技術(shù)瓶頸--巨大的時間消耗。

4、仿體實驗證明了該方法在正問題和逆問題中的準(zhǔn)確性，并且該方法不僅適用于高散射介質(zhì)，在低散射介質(zhì)中同樣具有很好的重構(gòu)準(zhǔn)確性。利用該方法，對40×20×20 mm3大小的樣本進(jìn)行重構(gòu)，整個過程只需要不到10分鐘，最后在體小動物成像結(jié)果證實了該方法在實際應(yīng)用中的可行性。
　　 提出了一種適用于雙模式FMT/微型計算機(jī)層析成像（Micro-Computer tomography，Micro-CT）系統(tǒng)的重構(gòu)算法。該方法包含了一種Micro

5、-CT引導(dǎo)的非等分體素的MC方法（Non-equal voxel Monte Carlo，NVMC）和一種修正的拉普拉斯正則化方法。仿真實驗和仿體實驗證明了NVMC方法能夠在保證不規(guī)則邊界處的計算準(zhǔn)確性的同時，顯著的減少計算時間。并驗證了相對于傳統(tǒng)的拉普拉斯正則化方法，修正的拉普拉斯正則化方法能夠更加準(zhǔn)確的將非等分體素的Micro-CT結(jié)構(gòu)信息引入FMT重構(gòu)中，從而減少重構(gòu)問題的病態(tài)性。通過在體小動物實驗證明了該方法對于包含不規(guī)則的邊界