[发明专利]一种荧光分子断层成像目标可行域选取方法

说明书

本发明属于分子影像技术领域，公开了一种荧光分子断层成像目标可行域选取方法，其内容包括：全域重建；使用迭代自组织数据分析技术算法选取可行域；在可行域上重建荧光目标，若重建质量不满足要求，跳转到迭代自组织数据分析技术算法选取可行域，否则显示最终重建结果并结束重建。本发明适用于重建多目标荧光源的光学分子断层成像系统，需要的荧光测量数据少，采用迭代自组织数据分析技术算法分区选择可行域，提高了多目标重建中可行域选取的准确性。本发明通过多阶段重建，降低了重建问题的病态性，有效提高了荧光分子断层成像的重建质量，在光学断层三维重建算法等领域有重要的应用价值。

技术领域

本发明属于光学分子影像技术领域，尤其涉及一种荧光分子断层成像目标可行域选取方法。

背景技术

激发荧光分子断层成像(FMT)和生物发光断层成像(BLT)是近年来发展起来的新型的光学分子成像模态。激发荧光分子断层成像(FMT)用外部光源激发荧光探针(荧光蛋白、荧光染料等)使其发射光子；生物发光断层成像(BLT)使用生物体内的储能-催化物质(例如荧光素和荧光素酶)相互作用产生自体荧光，然后利用荧光采集装置(高灵敏度的CCD相机)收集荧光信号，结合数学模型，可以获得重建目标内部荧光源的位置和浓度，以此实现对活体状态下的生物过程进行细胞和分子水平的定性和定量的研究，并具有良好的特异性，被广泛用于疾病早期诊断、疗效监测、新药研发等领域。激发荧光分子断层成像(FMT)和生物发光断层成像(BLT)三维重建属于欠定的逆向求解问题，具有严重的病态性。由于生物组织的强散射特性，使得光子在其内部的传输不再沿直线传播，而是经过大量无规则的散射过程。另外，采集的荧光数据局限于成像目标的表面，数量有限，这使得逆问题是一个未知数远远大于方程数的数学问题，进一步增加了求解问题的不适定性。同时由于重建问题的不适定性导致在多目标重建时，各目标的重建浓度存在较大差异，使得重建结果的处理以及可行域的选取都存在困难。为了缓解重建问题的不适定性，对于激发荧光分子断层成像(FMT)需要多点激发和多角度投影增加测量数据；对于生物发光断层成像(BLT)，则使用多光谱测量采集更多的数据，但是这样会大大增加数据采集、存储以及处理的时间，对成像系统的计算能力提出了更高的要求，带来了荧光分子断层成像系统无法实时成像和快速重建以及成本高的新问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前的激发荧光分子断层成像(FMT)和生物发光断层成像(BLT)三维重建具有严重的病态性；多目标重建时各目标的重建浓度存在较大差异，重建结果的处理以及可行域的选取存在困难；为了成像准确需要采集大量的数据，耗费了大量的数据采集和存储处理的时间，不利于荧光分子断层成像的实时成像和快速重建。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种荧光分子断层成像目标可行域选取方法。

本发明是这样实现的，一种荧光分子断层成像目标可行域选取方法，所述荧光分子断层成像目标可行域选取方法包括：在全域上重建荧光目标；利用迭代自组织数据分析技术算法处理重建结果，分离重建目标后分区选取可行域；在可行域上重建荧光目标，若重建质量不满足要求则再次转到利用迭代自组织数据分析算法处理重建结果，分离重建目标后分区选取可行域的步骤，否则显示最终重建结果并结束重建。

进一步，所述确定可行域，重建荧光目标具体包括：

(1)利用有限元和正则化，将重建问题转化为拉普拉斯正则化的L2范数极小化问题：

λ是正则化参数，L为有限元网格的拉普拉斯矩阵。

(2)通过牛顿法，共轭梯度法，求二次函数极值等方法求解，重建荧光目标的三维分布。

进一步，所述利用迭代自组织数据分析处理重建结果，分离重建目标后分区选取可行域包括：