【摘 要】
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介观荧光分子层析成像(Mesoscopic Fluorescence Molecular Tomography,MFMT)是一种在介观尺度下的光学分子成像技术,它填补了宏观荧光分子成像和光学显微成像在成像空间分辨率为介观尺度(10μm-1000μm)上的真空地带,且能够在几毫米深度的生物组织内获得荧光靶点的三维分布,分辨率最高可达约100μm。然而,荧光靶点的重建问题实质上是一个不适定且病态的逆问
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介观荧光分子层析成像(Mesoscopic Fluorescence Molecular Tomography,MFMT)是一种在介观尺度下的光学分子成像技术,它填补了宏观荧光分子成像和光学显微成像在成像空间分辨率为介观尺度(10μm-1000μm)上的真空地带,且能够在几毫米深度的生物组织内获得荧光靶点的三维分布,分辨率最高可达约100μm。然而,荧光靶点的重建问题实质上是一个不适定且病态的逆问题,并且易受到噪声的干扰。另外,高分辨率三维重建所需的密集空间采样和成像目标的精细离散化使敏感矩阵各列各行之间高度相关,同时也增加了测量数据的稠密度,这不仅增大了计算机内存的占用量,也增加了传统经典重建算法的重建时间。因此,本文针对上述问题,提出了两个重建方法:基于压缩感知和卷积稀疏自编码器(Sparse Net)的荧光靶点加速重建方法和基于去噪卷积自编码器(De Cnn Net)的荧光靶点高精度三维重建方法。具体研究工作主要包括:(1)针对在MFMT中,为实现高分辨率三维重建,密集的空间采样和成像生物组织的精细离散化所导致的敏感矩阵各行、列之间高度相关,同时也使通过MFMT成像系统所获得的测量数据过于稠密的问题,借助压缩感知理论的思想,设计了基于Sparse Net的荧光靶点加速重建方法。该方法利用卷积神经网络中多层卷积对敏感矩阵去相关、搭建稀疏编码器网络架构解决测量数据稠密问题以及利用传统重建算法借助Sparse Net预处理之后的测量数据和敏感矩阵对荧光靶点进行重建。经计算机数值仿真实验以及合成血管树重建实验结果表明所提出的方法可以大大提高传统重建算法的重建速度。(2)为进一步提高肿瘤介观荧光靶点(微细血管)的三维重建精度,解决MFMT中,噪声大,算法重建结果易受噪声干扰的问题,设计了基于De Cnn Net的荧光靶点高精度三维重建方法。该方法利用线性映射模块初步求解荧光靶点逆问题,设计U型架构的去噪自解码器模块对初始解去噪且稀疏化,同时为了避免神经网络在卷积时重要信息(例如,肿瘤微细血管的边缘信息、结构信息)丢失,网络中融入了数据一致层(Data Consistency Layer,DCL)和转置卷积。经计算机数值仿真实验以及合成血管树重建实验证明,此方法实现了用深度学习神经网络对荧光靶点精确直接重建的目的,对噪声具有很高的鲁棒性,相比较其他算法,重建精度得到了很大的提升。
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