基于平板檢測模式的時域乳腺擴散光學層析先進方法研究.pdf

1、如何提高乳腺癌的早期診斷準確率是當今研究的熱點問題。臨床常用的乳腺早期檢測方法-乳腺X射線攝影術和超聲影像等方法在靈敏性、特異性、安全性、舒適性等方面存在缺陷。乳腺擴散光學層析成像技術(DOT)作為一種新興的無創(chuàng)光學檢測技術，因其可提供更豐富的功能性信息而越來越引起人們的關注。當前光學乳房成像技術的一個主要缺點是其內在的低空間分辨率和低量化性能。而一個可行的腫瘤成像方法則要求能夠檢測小于1厘米的腫瘤病變，而超過這一尺寸，死亡率將會成倍增

2、加。同時，精確地對腫瘤組織光學參數(shù)量化重建，是判斷良性腫瘤和惡性腫瘤的前提條件。鑒于此，提高空間分辨率和量化度是光學乳房成像術研究的一個中心課題。本文的主要研究目標是在業(yè)已發(fā)展成熟的擴散方程數(shù)值模型，及基于此模型的的乳腺擴散光學層析成像技術之上，提出一系列改進算法以提高光學乳腺成像技術的重建圖像質量。
　　 為解決光學乳腺成像正向問題模型規(guī)模龐大而耗時冗長甚至不能計算的問題，提出了基于Schwarz-type區(qū)域分解(Domai

3、n decomposition)算法的正向模型并行求解方法，將全域模型分解成多個交疊子域，然后將不同子域上的計算任務分配給多個處理器并行計算，因此大大提高了計算速度。
　　 提出了基于小波有限元擴散方程的DOT重建方法，采用小波尺度函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的多項式作為插值函數(shù)，使得數(shù)值求解擴散方程可以更為靈活地提升尺度，同時在保證求解精度的前提下，僅用少數(shù)的離散網格以降低計算負擔。
　　 提出了一種基于多級小波域分解的時域擴散光學層

4、析成像方法的研究。與基于全空間域離散像點的傳統(tǒng)重建算法不同，本方法采用小波函數(shù)對吸收系數(shù)和散射系數(shù)在空間域進行多尺度分解，在減少低分辨率重建中光學參數(shù)的個數(shù)、有效改善重建過程病態(tài)性的同時，通過逐級細化分解尺度，最終可相當程度地提高圖像的量化度和空間分辨率。
　　 由于基于光纖的單光子檢測系統(tǒng)，通?？臻g采樣率相對過低，硬件對其提高成本昂貴，針對此提出了一種基于測量空間樣條插值擴展的擴散光學層析圖像改善方法。針對擴散光學成像逆問題存

5、在不適定性的特點，在不增加源和探測器數(shù)量的基礎上，通過樣條插值的方法有效地擴展測量空間，由此改善了逆問題中未知量遠遠多于已知量(測量量)的問題，在一定程度上減輕了反演問題的不適定性，使得重建圖像在空間分辨率和量化度上都有相應的提高。
　　 擴散光學層析中的圖像重建是一個面向大參數(shù)集的非線性最優(yōu)化問題，其標準求解方法為牛頓類迭代法，需要對整個Jacobian矩陣進行構建、求逆和存貯，這對大規(guī)模的三維問題是不可行的，為此常采用基于逐

6、行線性逆策略的ART技術，圖像質量受到嚴重制約。采用共軛梯度算法，直接求解非線性目標函數(shù)梯度，可避免對Jacobian矩陣的操作，為有效降低步長因子求解引起的附加計算量，采用一維不精確搜索算法。此算法在重建圖像質量、收斂速度和收斂性上都較代數(shù)重建算法(ART)有所提高。
　　 由于基于“行操作”的算術迭代算法(ART)忽略了行之間的聯(lián)系，使得解往往收斂于某個局部最小點，通常重建結果并不理想。為解決此問題，提出了Jacobian矩