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基于模态融合的生物自发荧光断层成像方法研究与原型系统构建
其他题名Research on Reconstruction Methods and Prototype System of Bioluminescence Tomography Based on Hybrid Imaging
吴萍
学位类型工学博士
导师田捷
2014-05-25
学位授予单位中国科学院大学
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业计算机应用技术
关键词模态融合的光学分子影像 生物自发荧光断层成像 三维重建算法 并行迭代收缩方法 迭代重加权方法 Hybrid Molecular Imaging Bioluminescence Tomography 3d Reconstruction Parallel Iterative Shrinkage Method Iterative Reweighted Method
摘要分子影像技术是一门运用影像学手段显示组织水平、细胞和亚细胞水平的特定分子,反映活体状态下分子水平变化,对生物学行为在影像方面进行定性和定量研究的科学。它将遗传基因信息、生物化学与新的成像探针进行综合,由高灵敏的成像技术来检测,再通过一系列的图像处理技术,达到显示活体组织在分子和细胞水平上生物学过程的目的,从而为疾病病程在体检测、基因治疗在体示踪、药物在体疗效评测、功能分子在体活动规律研究提供了新的技术手段。 由于当前传统单一模态成像方式所获取的信息有一定局限性,模态融合、优势互补的光学分子影像技术已逐渐成为生物医学成像发展的最新趋势。不同模态的融合,可提供更快捷、更精确、更高时空分辨率的解剖结构与功能成像信息,不仅提高了成像质量,还实现了无创活体探测,能直观地三维定位出生物体内的病灶区深度,颠覆了传统二维平面成像只能看到表面的局限。本文围绕基于模态融合的生物自发荧光断层成像方法研究与原型系统构建,立足于解决生物医学中的实际应用问题,不仅在理论算法方面进行了深入的研究,还设计构建了一套模态融合的成像原型系统,并通过生物活体实验验证了三维重建算法与成像原型系统的实用性与有效性,为模态融合的生物自发荧光断层成像在肿瘤早期活体三维探测以及抗肿瘤药物研发领域中的应用提供了必要的理论依据和实验论证,也为多种模态、多个维度的光学分子影像技术应用奠定了基础,主要内容包括: 1.提出了一种基于并行迭代收缩的断层成像算法,能对小鼠肝脏区域微小肿瘤进行非侵入式的活体三维探测。现有的三维重建算法已经解决了部分精度和速度的问题,而开展的验证实验绝大多数还是基于数值仿真、几何仿体、或小鼠仿体。由于在实际情况中,光源信号所表征的肿瘤区域往往要弱得多,因此开展真实原位肿瘤模型的小鼠活体实验来验证算法十分必要。本方法利用了二维多角度生物自发荧光成像与微型CT成像两种模态的互补优势,融合了小鼠的三维解剖结构信息以及从体表捕捉到的来自于体内肿瘤的荧光信息,不仅能够重建出肿瘤的大小,还能反应肿瘤与体内各器官的三维位置关系。同时,采用特定的平滑算子、迭代收缩算子,以及仿射子空间等策略,本方法还能提高重建的精度、效率、鲁棒性等。通过开展肝癌模型的小鼠活体成像实验验证算法的特性。结果表明,本方法能发现微小早期原位肿瘤,定位误差小,重建速度比传统方法提高了1~3个数量级,且适用于小鼠的全身重建。 2.提出了一种基于迭代重加权的断层成像方法,能对小鼠体内多个光源区域进行三维重建。多个光源表征了小动物体内同时存在多个病灶区,以肿瘤为例,尤其是恶性肿瘤往往具有扩散与转移的特征。如果一种三维重建方法仅适用于重建单光源情况,而对常见的多光源情况无能为力,那么对于实际应用而言是不够的。本方法以信号的稀疏性作为先验知识,能通过更少的观测量重建出更逼近真实解的结果。同时,通过引入权函数和l2范数正则化方法,既能平衡各系数对最优解的影响,增加了重建算法的鲁棒性,又能有效避免矩阵求逆等复杂运算,提高了求解的计算效率。此外,通过开...
其他摘要Molecular imaging, emerging as an indispensable research tool, enhances the understanding of the physiological and pathological changes in organisms. This non-invasive technology is capable of visualizing the dynamic molecular and cellular processes taking place in vivo over a period of time, which has facilitated preclinical applications in biomedical in vivo studies, such as tumor detection at an early stage, stem cell imaging, and drug efficacy evaluation. Hybrid Imaging has recently become the new trend in the development of biomedical imaging. By combining different imaging modalities, it provides both anatomical structure and functional information, which brings together the merits of good sensitivity, high resolution, and fast speed. Hybrid imaging not only improves imaging quality, but also enables non-invasive in vivo 3D detection. This research focuses on reconstruction methods and prototype system of bioluminescence tomography based on hybrid imaging. It aims to solve biomedical problems in practical application with in-depth studies of theory and algorithms, as well as design of a hybrid imaging prototype system. In vivo experiments on small animals have been conducted to verify the feasibility of the proposed 3D reconstruction methods and the prototype system. The main contributions of this thesis include: 1.A parallel iterative shrinkage algorithm has been presented for non-invasive in vivo 3D detection of small liver tumors in the mouse. The existing 3D reconstruction algorithms have partly solved the problems of accuracy and speed, while most experiments were based on numerical simulation, geometric phantoms, or a mouse phantom. Since the signal is usually much weaker in practical application, it is necessary to validate the algorithms with in vivo experiments based on the orthotopic mouse tumor model. This method takes advantage of X-ray computed tomography and multi-view bioluminescence imaging, providing anatomical structure and bioluminescence intensity information to reconstruct the size and location of tumors. It guarantees the accuracy, efficiency and reliability for 3D reconstruction by incorporating some mathematical strategies including specific smooth convex approximation, iterative shrinkage operator and affine subspace. Finally, an in vivo experiment on an HCCLM3 orthotopic xenograft mouse model has been conducted. The findings indicate that a tiny lesion can be localized with a position bias no more than 1mm, and the co...
馆藏号XWLW2039
其他标识符201118014629092
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6606
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
吴萍. 基于模态融合的生物自发荧光断层成像方法研究与原型系统构建[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学,2014.
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