[发明专利]一种基于自适应体素细分的光学断层成像方法

权利要求书

1.一种基于自适应体素细分的光学断层成像方法，其特征在于，所述基于自适应体素细分的光学断层成像方法通过多模态分子影像系统获取投影数据和3DMED软件分割器官获得的解剖结构得到生物体表面的三维荧光数据分布，利用获得的三维荧光数据分布的图像进行体素的自适应细分；基于自适应细分的离散体素结构和表面映射的荧光分布，建立系统方程，求解目标函数，实现对生物体内靶向目标的重建；

所述基于自适应体素细分的光学断层成像方法包括以下步骤：

步骤一，采集数据，利用分子影像系统，依次采集用于光学三维成像的多角度荧光数据、用于光学特性参数重建的多角度激光数据和用于获取生物体解剖结构的计算机断层成像投影数据；

步骤二，图像预处理和分割，采用3DMED软件对预处理后的计算机断层成像投影数据进行三维能量重建技术，获得生物体三维体数据；应用3DMED软件中的人机交互式分割方法对获得的生物体三维体数据进行器官分割，获取生物体解剖结构；

步骤三，光学数据三维表面映射，利用步骤二获取的生物体解剖结构和步骤一获取的荧光数据，应用非接触式光学断层成像方法利用生物体表面三维能量重建技术获取生物体表面的三维荧光数据分布；

步骤四，对组织进行自适应体素划分；

步骤五，建立系统方程，经过步骤四自适应体素细分，在第k个离散体素上，利用多级自适应有限元方法组装每个离散点上的子系统方程建立总的系统方程：

A_kS_k＝Φ_k；

其中，A_k是第k个离散体素上的系统矩阵，由离散化的体素结构和生物组织的光学特性参数决定；

S_k是第k个离散体素上的靶向目标能量密度分布；

Φ_k是第k个离散体素边界节点上的光通量密度；

步骤六，建立目标函数，根据第k个离散体素边界节点上的光通量密度计算值和测量值之间的误差，结合靶向目标的稀疏分布约束，建立下列目标函数：

其中，Θ(S_k)是第k个离散体素上的目标函数；

是第k个离散体素上的靶向目标能量密度的下限；

是第k个离散体素上的靶向目标能量密度的上限；

是第k个离散体素边界节点上的光通量密度的测量值；

||F||₁定义为求解矩阵F的1范数；

λ_k是第k个离散体素上的正则化因子；

步骤七，求解目标函数。

2.如权利要求1所述的基于自适应体素细分的光学断层成像方法，其特征在于，所述步骤一中多角度荧光数据的采集，控制成像体等间隔旋转，不大于90°，利用多模态分子影像系统中的CCD相机采集不少于四个角度的荧光数据；继续旋转，使成像体转回到荧光数据初始采集的位置；多角度计算机断层成像投影数据的采集，控制成像体等间隔旋转不大于1°，采集不少于360个角度的投影数据。

3.如权利要求1所述的基于自适应体素细分的光学断层成像方法，其特征在于，所述步骤四具体包括：

首先，对组织进行初级体素离散化，遍历每个体素，并对每个体素所在组织进行编号标记并标记出边界体素；

将标记的边界体素利用八叉树的方法进行细分，判断细分后的次级体素是否是边界体素，如果是边界体素，则对次级体素继续进行细分；如果不是边界体素或者已经达到最小的分辨率，则停止细分。

4.如权利要求1所述的基于自适应体素细分的光学断层成像方法，其特征在于，所述步骤七具体包括：

第一步，采用基于体素的方法求解建立的目标函数，根据第k个离散体素上形成的系统矩阵的大小选择合适的优化方法，获得第k个离散体素上的靶向目标能量密度分布；

第二步，利用靶向目标能量密度分布计算第k个离散体素边界节点上的光通量密度；

第三步，判断第k个离散体素边界节点上的光通量密度的测量值和计算值之差，如果小于给定阈值，则目标函数求解过程结束，获得光学三维成像的靶向目标重建结果；否则，转向第一步。