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生物自发光分子成像处理平台的研究与实现
其他题名The Studies and Implementation of Bioluminescence Imaging Processing Platform
骆劼
学位类型工学硕士
导师田捷
2006-06-04
学位授予单位中国科学院研究生院
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
关键词生物自发光分子成像 Monte Carlo方法 三角面片模型 面片化简 空间定位算法 贝塞尔曲面 光源重建 Bioluminescent Imaging Monte Carlo Method 3d Mesh Model Mesh Simplification 3d Space Inclusion Test Algorithm Bezier Surface Source Reconstruction
摘要1895年伦琴发现X射线,并将其应用于医学成像领域,揭开了医学检测手段的新篇章。自此以后,医学成像技术的发展经历了两个阶段:结构成像、功能成像。大量现代医学成像设备(如:计算机断层成像CT、核磁共振成像MRI、计算机X线成像、正电子断层成像PET、单电子发射计算机断层成像SPECT)的出现,使得传统的医学诊断方式发生了革命性变化。但是随着人类基因组测序的完成和后基因组时代的到来,人们迫切需要从细胞、分子、基因水平探讨疾病(尤其是恶性疾病)发生发展的机理,在临床症状出现之前就监测到病变的产生,从而实现疾病的早期预警和治疗,提高疾病的治疗效果。 本世纪初,代表医学成像技术发展方向的全新成像模态——分子成像技术应运而生,它可以在分子水平上实现生物有机体生理、病理变化的实时、无创、动态的在体成像,为研究特定基因功能、生物体生长发育、疾病发生发展和药物作用效果及动力学变化等提供信息获取和分析处理的有效手段。其中,生物自发光分子断层成像(BLT)技术是分子成像领域新的热点研究方向,具有成本低廉、对肌体无害等优点,相关技术还处于发展的初期,是分子成像学领域面临突破的重点研究方向。 成像算法的研究一直是推动医学成像技术发展,诊断设备推陈出新的重要因素。作为一种新的成像模态,生物自发光分子成像更是急需算法上的探索与突破,相关研究主要分为两大方面:前向问题和逆向问题。 其中,前向问题主要研究从生物体内的生物自发光光源发射光子,到生物体外的探测器成像的相关问题。由于生物组织结构的复杂性及强散射性,光粒子与其相互作用会发生多种光学行为(如:吸收、反射、散射、透射等),该过程可用漫射方程进行建模。因而,研究前向问题的重点即为漫射方程的求解,这也是讨论逆向问题的基础。 逆向问题则主要解决已知探测器上的成像信息及部分实验参数,反演其余实验参数的问题。根据求取目标的不同,逆向问题可以分为两类:生物组织光学特性参数的求解和生物自发光光源的定位。自分子成像算法研究伊始,逆向问题便是该领域中最具重要性及挑战性的问题,引起了国内外信息科学、物理学、生物学、医学等多领域专家的广泛关注和兴趣,成为近几年分子成像领域的研究热点之一。 要深入探索生物自发光分子成像算法,除了基础理论的研究,成像处理平台的研发也是必不可少的。国际上许多科研机构均对高质量医学成像处理平台的开发给予了极高的重视:美国国家卫生院近年来投入巨资支持医学影像处理软件开发包ITK的研发;著名的医学成像国际会议SPIE Medical Imaging 和MICCAI都有专门的分会探讨医学成像处理平台的研究与实现问题。 通过生物自发光分子成像处理平台,我们可以实现多种相关成像算法,为研究人员提供不同算法的实验平台,便于他们进行算法性能比较及改进,从而避免重复劳动,为进一步工作提供一个良好的基础,从而大大加快成像算法的研究步伐;另一方面,成像处理平台可以实现医学影像的可视化以及基于图形用户界面(GUI)的人机交互,为生物医学研究人员提供具有真实感的生物组织三维模型,便于他们从多角度、多层次进行观察,并对感兴趣区域进行定量分析,从而大大方便生物学、医学等学科研究工作的开展。 全文共分六章,第一章引言介绍了生物自发光分子成像的背景、研究现状及研究意义;第二章是生物自发光分子成像前向问题的算法介绍;第三章叙述MOSE平台总体框架设计;第四章详细介绍了MOSE平台中主要功能的研究与实现;第五章的内容是基于MOSE平台的实验及算法研究;第六章对是工作的总结和展望。
其他摘要Modern medical imaging began with the discovery of X-ray by Professor Wilhelm Roentgen in 1895. From then on, people have experienced two stages of the medical imaging techniques development: structural imaging and functional imaging. Modern medical imaging equipments brought a significant improvement to the conventional medical diagnosis. Along with the accomplishment of human genome sequence and the coming of the post-genome era, it is urgent to develop imaging techniques for the research of diseases mechanism in molecular and gene level and for the early detection of pathological changes before clinical symptoms and the improvement of therapy effects. The molecular imaging, considered as the third generation medical imaging technique, is a powerful method for the real-time and non-invasive observation of physiological and pathological changes in vivo. It is also a data acquirement and analysis method for the research of specific genetic function, biological development and growth, medicine effect and dynamic change. Especially, the bioluminescence tomography (BLT) technique, with advantages of comparatively low price and no harm to the body, has been a new research hotspot in the field of molecular imaging. Research of imaging algorithm has always been a critical factor for the improvement of medical imaging techniques and diagnosis equipments. As a newly development imaging modality, algorithm studies of BLT is in dire need. Besides the efforts on basic theories, research and development of imaging process platform is also important to promote the study of BLT algorithm. Many research institutes have paid much attention to the development of high-quality medical imaging processing platform. Based on this bioluminescence imaging processing platform, researchers can realize many kinds of imaging algorithm, build experimental environments for the comparison and improvement of algorithms. The repetitious work can be avoided and the research of imaging algorithm can be promoted. Furthermore, BLT processing platform can realize the visualization of medical data and the GUI-based interaction, providing clinical researchers the 3D multi-view, multi-layer displaying and facilitating biological and medical study. This dissertation consists of six chapters. Background,current research status and research significance of bioluminescent imaging are presented in the first chapter. Chapter 2 is the introduction of BLT forward problem algorithm. Design of the MOSE framework is presented in Chapter3. The following chapter 4 introduces in detail the study and implementation of main functions in MOSE. The content of chapter 5 is about the experiments and algorithm research based on MOSE. Finally, the chapter 6 gives the conclusion and the future research trends.
馆藏号XWLW1029
其他标识符200328014604142
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7393
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
骆劼. 生物自发光分子成像处理平台的研究与实现[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院,2006.
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