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[硕士论文] 高学远
生物医学工程 西安电子科技大学 2015(学位年度)
摘要:飞速发展的分子影像技术,可以实现疾病的早期诊断,该技术涉及学科广泛,能够从生物体的细胞和分子水平对生物组织的病理和药品的药效进行观测,并可以实时甚至提前观测出组织结构的变化趋势。在各类分子影像技术中,生物自发光断层成像技术(bioluminescence tomography,BLT),由于其独特的有点,比如高灵敏性、高安全性、低成本以及高特异性等方面的优势,是目前研究的热点。本文主要研究并改进生物自发光断层成像方法。在生物自发光断层成像技术中,为了解决重建的病态性问题,通常需要融合生物体的结构信息。但现有的融合结构信息的生物自发光断层成像方法仍存在以下问题:为了获取组织的高对比度的Micro-CT数据,成像时需要对小鼠注射 CT造影剂,容易造成小鼠死亡,给小鼠连续观测带来了不便;在从Micro-CT数据获取小鼠各个组织器官结构信息的时候,需要手动分割,耗时耗力;Micro-CT增加了生物自发光断层成像系统的复杂度和成像成本。
  本文针对以上三个问题出发,研究了基于CT数据的图谱分割方法的BLT重建和基于结构光图谱分割方法的BLT重建方法。首先提出了一种基于CT数据的图谱分割方法的BLT重建。该方法构建了一个小鼠的CT图谱,利用构建的CT图谱,通过图像配准的方法,对小鼠Micro-CT数据进行图谱分割,快速得到小鼠各个器官的结构信息。为了验证方法的有效性,设计了两组实验:第一组是利用该方法和小鼠注射造影剂并手动分割的对比;第二组是该方法直接应用并对重建结果进行评估。通过实验的结果表明,该方法能够解决重建过程中,获取小鼠结构信息时需要注射CT造影剂和手动分割Micro-CT数据耗时耗力的问题。其次,搭建了结构光扫描系统以采集小鼠的三维结构光数据,并提出了基于结构光图谱分割方法的BLT重建。利用之前构建的小鼠CT图谱,利用薄板样条鲁邦性匹配算法,对小鼠的结构光数据进行图谱分割,得到小鼠的结构信息,并进行光学重建。为了验证方法的有效性,设计了一组实验验证。通过对光学重建的结果的评估,验证了重建方法的可行性,证明了该方法可以解决光学重建中小鼠结构信息获取方法存在的所有问题,但重建精度方面,仍需要进一步提高。
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