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適用于光聲顯微成像的合成孔徑算法研究

發(fā)布時間:2018-10-18 21:19
【摘要】:血液循環(huán)是生物機體正常新陳代謝所需營養(yǎng)物質和代謝廢物的運輸通道,血管形態(tài)結構異常會影響機體的正常新陳代謝,并最終影響組織和細胞生存。因此,實現(xiàn)在體血管形態(tài)結構和血液動力學參數(shù)的高分辨成像具有重要意義。新近出現(xiàn)的光聲成像技術有機結合了光學成像高對比度和超聲成像高空間分辨率的優(yōu)點,能夠在大成像深度下對血管結構和血液動力學參數(shù)實現(xiàn)顯微成像,然而具有高空間分辨率的光聲顯微成像系統(tǒng)(Photoacoustic Microscopy, PAM)采用的簡單時間反演圖像處理方法只能保證系統(tǒng)在有限的焦深范圍內(nèi)獲得高的空間分辨率,亟需在圖像重建算法上開展進一步的研究。因此,本文首先利用實驗室已經(jīng)搭建完成的PAM系統(tǒng)建立起在體血紅蛋白濃度和血氧飽和度成像的方法,并提出二維合成孔徑和自適應合成孔徑圖像重建算法來改善系統(tǒng)離焦情況下的空間分辨率,使系統(tǒng)能夠在成像深度范圍內(nèi)對血管結構和血液動力學參數(shù)進行三維高分辨率成像。最后將該系統(tǒng)應用于大鼠中動脈阻塞的缺血性中風過程中的血液動力學參數(shù)變化的初步研究中。其主要內(nèi)容如下: (1)針對光聲顯微成像系統(tǒng)只能在有限的焦深范圍內(nèi)獲得高空間分辨率的特點,提出了基于虛探測器的二維數(shù)值合成孔徑圖象重建算法(Two-dimensional Synthetic-Aperture Focusing Technique,2D SAFT),能同時從兩個掃描方向對光聲顯微成像的結果進行孔徑合成來提高系統(tǒng)離焦區(qū)域的空間分辨率和信噪比。實驗結果證明離焦時在以焦點為中心的1.2mm深度范圍內(nèi),用一維合成孔徑的方法計算的結果表明兩側向分辨率最大相差為145μm,運用2D SAFT計算則使差別縮小到15μm。在離焦700μm時使用2D SAFT得到的最大值投影圖的信噪比較使用一維合成孔徑的方法提高了8dB。并最終將該算法應用于在體成像中。 (2)提出并實現(xiàn)了可自動針對每個分支血管進行圖像重建的自適應合成孔徑(Adaptive Synthetic-Aperture Focusing Technique, ASAFT)圖像重建算法,解決了任意走向的血管在離焦情況下的光聲顯微成像中存在的側向分辨率不一致的問題,并通過模型實驗和在體實驗進行了驗證。實驗結果證明ASAFT適用于不同深度、不同走向的血管,相對于一維或二維合成孔徑算法,能更準確的給出血管的重建分辨率。 (3)針對大鼠中動脈阻塞(Occlusion of Middle Cerebral Artery, MCAO)模型,聯(lián)合激光散斑成像技術和光聲顯微成像技術,對缺血3小時內(nèi)的腦皮層單根動、靜脈血管中的血流速度、血紅蛋白濃度和血氧飽和度變化進行成像,并由此得到氧萃取率、氧代謂謝量的變化。結果表明缺血后40分鐘內(nèi),除了血紅蛋白濃度外,所有的血液動力學參數(shù)均表現(xiàn)為快速下降。其中血容在缺血后第15分鐘先增大到最大值,動脈血容達到初始值的112.42±36.69%、靜脈血容為130.58±31.01%,然后快速減小。缺血40分鐘后,腦血流、血容和血氧飽和度等始終處于緩慢的減小狀態(tài)。研究提示聯(lián)合PAM和激光散斑成像方法能夠用于中風過程中的多個生理參數(shù)長時間監(jiān)測成像。
[Abstract]:......
【學位授予單位】:華中科技大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:R318.0

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 楊孝全;蔡鑫;Konstantin Maslov;汪立宏;駱清銘;;High-resolution photoacoustic microscope for rat brain imaging in vivo[J];Chinese Optics Letters;2010年06期

2 劉炎炎;楊孝全;駱清銘;;滑動焦點光聲顯微成像方法[J];光學學報;2012年05期

相關博士學位論文 前4條

1 孫小麗;腦皮層功能多模式光學成像系統(tǒng)及其應用的研究[D];華中科技大學;2011年

2 蘇翼雄;二維光聲成像技術在醫(yī)學檢測中的基礎研究[D];天津大學;2006年

3 陳尚賓;大鼠皮層擴散性抑制時空動態(tài)過程的光學成像研究[D];華中科技大學;2006年

4 駱衛(wèi)華;光學成像研究大鼠皮層激活與缺血后的血流動態(tài)變化[D];華中科技大學;2007年

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本文編號:2280383

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