專利名稱：自適應的熒光斷層成像重建方法
技術領域：
本發明涉及光學分子影像成像模態激發突光斷層成像(TomographicFluorescenceImaging, TFI)技術,特別涉及到一種自適應的突光斷層成像重建方法。
背景技術：
作為一種光學分子影像成像模態，激發熒光成像技術已經得到了迅速的發展和廣泛的應用。通過對感興趣區域的生物組織標記光學分子探針，并對體表的熒光信號進行采集，我們可以以一種無創的方法來獲取生物體分子細胞水平的信息。然而，由于在可見光和近紅外光范圍內，光子在生物組織內傳播時會產生嚴重的散射現象，因此傳統的二維激發熒光成像技術無法顯示熒光光源的準確位置。而激發熒光斷層成像(TFI)是一種三維重建 技術，通過采集表面熒光數據并基于特定的逆問題模型，可以實現熒光光源的三維精確定位。TFI是一種典型的不適定問題，這是因為測量數據僅是表面的熒光分布，而需要求解的是整個成像空間的熒光光源分布，在這種情況下，光源的位置重建是沒有唯一解的，并且對噪聲非常敏感。為了能得到準確而穩定的重建結果，通常的方法是在優化問題中包含正則化項，該正則化項可以看作是光源分布的先驗知識。最常見的正則化是Tikhonov正則化方法，通過在優化問題中加入L2范數約束，可以使TFI問題更加穩定。傳統TFI重建方法根據經驗值預先估計正則化參數的值，并使正則化參數在整個迭代重建過程保持不變。但不同的重建問題所要求的正則化參數通常不同，傳統重建方法很難準確預測合適的正則化參數從而完成精確重建。因此合適的正則化參數選擇仍是一項挑戰性問題。

發明內容
本發明針對TFI重建技術中的正則化選取問題，提出了一種自適應正則化參數的快速魯棒TFI重建方法。為實現上述目的，一種自適應的熒光斷層成像重建方法，包括SI利用有限元方法將擴散方程轉化為線性方程；S2建立未知的突光光源分布與表面突光測量值之間的線性關系；S3計算當前正則化參數，并將殘差相關系數中絕對值最大的元素選入支撐集合I;S4將更新后的支撐集合I中當前所有元素在矩陣A中對應的列取出，組成一個矩陣，獲得下一步的搜索方向；S5計算下一步的步長并更新支撐集合；S6根據求解的搜索方向及步長迭代獲取下一步結果，并更新正則化參數；S7判斷是否達到停止條件，若達到，則重建過程結束，否則轉到步驟S4。本發明不用提前預測正則化參數，而是在重建過程中自適應地決定正則化參數。本發明不僅通過自適應的正則化參數選取策略提高了重建技術的魯棒性，而且大大提升了重建效率。


圖I是本發明方法的流程圖；圖2是多光源仿體的三維結構圖和位于Z = O平面截面圖；圖3是4組測量數據情況下的單光源重建結果；圖4是4組測量數據情況下的雙光源重建結果；圖5是4組測量數據情況下的三光源重建結果。
具體實施例方式下面將結合附圖詳細描述本發明的重建方法，應指出的是，所描述的實施例僅旨在便于對本發明的理解，而對其不起任何限定作用。圖I是本發明的重建方法的總體流程步驟101 :本發明采用擴散方程作為TFI的成像模型，模型包括激發過程和發射過程兩個相耦合的擴散方程，通過使用有限元方法，可以將擴散方程離散化，以便于進行后續的處理；步驟102 :對于TFI逆問題而言，表面熒光分布是已知的，而內部熒光光源分布是未知的，通過對離散化后的擴散模型進行矩陣變換，可以建立表面測量數據與未知光源分布之間的線性方程。同時對于多組測量數據的情況，可以將多個線性方程組合為統一的方程;步驟103 :計算當前正則化參數，并將殘差相關系數中絕對值最大的元素選入支撐集合；步驟104 :通過求解方程獲得下一步的搜索方向；步驟105 :計算下一步的步長并更新支撐集合；步驟106 :根據求解的搜索方向及步長迭代獲取下一步結果，并更新正則化參數；步驟107 :判斷是否達到停止條件。若達到，則重建過程結束；否則轉到步驟104。下面對本發明的TFI重建方法所涉及的關鍵步驟進行逐一詳細說明，具體形式如下面所述步驟101 :利用有限元方法將擴散方程轉化為線性方程；精確描述光在非勻質生物組織中傳輸的數學模型是輻射傳輸方程，它是一個復雜的微分積分方程，求解十分困難。幸運的是，在可見光和近紅外光譜段，光子在生物組織中傳輸時具有高散射、低吸收的特點，在這種情況下，擴散方程可以很好地近似輻射傳輸方程，而擴散方程的計算復雜度較低，可以在有限時間內進行求解，所以非常適合作為TFI成像模型。當利用連續波聚焦激光器作為激發源時，可以使用如下的兩個相耦合的擴散方程對TFI的成像過程進行描述
權利要求
1.一種自適應的熒光斷層成像重建方法，包括 Si利用有限元方法將擴散方程轉化為線性方程； S2建立未知的熒光光源分布與表面熒光測量值之間的線性關系； S3計算當前正則化參數，并將殘差相關系數中絕對值最大的元素選入支撐集合I ; S4將更新后的支撐集合I中當前所有元素在矩陣A中對應的列取出，組成一個矩陣，獲得下一步的搜索方向； S5計算下一步的步長并更新支撐集合； S6根據求解的搜索方向及步長迭代獲取下一步結果，并更新正則化參數； S7判斷是否達到停止條件，若達到，則重建過程結束，否則轉到步驟S4。
2.如權利要求I所述的方法，其特征在于所述步驟S5包括 計算步長+ K =Himli-并記錄最小值出現的位置pos+ ； 計算步長f =η^· -并記錄最小值出現的位置pos-； ^ kif/ 比較《與的大小。如果<< 八，轉到步驟S4 ;否則轉到步驟S5 ； 將補集Γ中的pos+位置的元素加入到支撐集合I中，并使A = Y; 將支撐集合I中的pos-位置的元素移除到其補集Γ，并使A = Tl
3.如權利要求I所述的方法，其特征在于判斷是否達到停止條件的閾值為O. 0001-0. 01。
全文摘要
一種自適應的熒光斷層成像重建方法，利用有限元方法將擴散方程轉化為線性方程；建立未知的熒光光源分布與表面熒光測量值之間的線性關系；計算當前正則化參數，并將殘差相關系數中絕對值最大的元素選入支撐集合I；將更新后的支撐集合I中當前所有元素在矩陣A中對應的列取出，組成一個矩陣，獲得下一步的搜索方向；計算下一步的步長并更新支撐集合；根據求解的搜索方向及步長迭代獲取下一步結果，并更新正則化參數；判斷是否達到停止條件，若達到，則重建過程結束，否則轉到步驟S4。本發明不用提前預測正則化參數，而是在重建過程中自適應地決定正則化參數。本發明通過自適應的正則化參數選取策略提高了重建的魯棒性，大大提升了重建效率。
文檔編號A61B5/00GK102940482SQ20121047843
公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月22日 優先權日2012年11月22日
發明者楊鑫, 田捷, 薛貞文, 李勇保 申請人:中國科學院自動化研究所