[发明专利]一种光学分辨光声显微三维层析成像的深度修正方法有效

专利信息
申请号: 201910313791.6 申请日: 2019-04-18
公开(公告)号: CN110132849B 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: 任重;刘国栋;熊志华 申请(专利权)人: 江西科技师范大学
主分类号: G01N21/17 分类号: G01N21/17;G01N29/24;G01N29/44
代理公司: 南昌大牛知识产权代理事务所(普通合伙) 36135 代理人: 喻莎
地址: 330100 江西省南昌市新*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 一种 光学 分辨 显微 三维 层析 成像 深度 修正 方法
【说明书】:

发明公开了一种光学分辨光声显微三维层析成像的深度修正方法,将第一纵深平面上获得的光声幅值平均值作为基准,将每个纵深平面上获得的光声平均值与基准比较并获得差值,然后将每个纵深平面上获得的实时光声幅值分别减去每个纵深平面上对应的差值,即可得到深度修正后的被测组织每个纵深平面上的光声幅值,最后再分别利用二维和三维图像重建算法,最终获得经过深度修正后的被测组织在某个纵深平面上的二维光声图像以及整个被测组织的三维光声图像。与现有光声成像相比,本发明提出的方法具有方便快捷、易于实现等特点。同时,本发明提出的方法适用于包括前向、后向和侧向探测模式在内的光声检测及成像系统。

技术领域

本发明属于生物医学光子学诊断技术领域,具体涉及一种光学分辨光声三维层析成像的深度修正方法。

背景技术

在生物医疗诊断中,通常需要对生物体内的组织及病变情况进行成像,以此来进行辅助治疗。目前,常用的检测方法有:X光照相术、X-CT、核磁共振和PET成像等等,但是这些检测方法中大部分采用的是具有放射性元素的光线,如果长期被这些放射性元素照射,在一定程度上会对人体等生物正常组织也带来致病性的影响。光声技术是一种新型的生物医学光子学检测技术,结合了光学和超声学的优势,利用短脉冲可见光或近红外光作为激励光源,对生物组织进行激发产生超声机械波,即:光声信号,该光声信号携带了能反映组织生物特性的信息,并且能反映生物体内不同组织对入射光的吸收差异性,相比而言,病变组织对入射光的吸收要远大于正常组织的吸收,通过获取不同组织吸收入射光产生的光声信号,再对光声信号进行预处理并通过重建算法,就可以获取被测生物组织内部的图像。这种技术不仅绿色环保、无放射性污染,并且具有高分辨率和高对比度特点。在光声成像方法中,光学分辨的光声显微成像具有高分辨率特点,可以对被测组织实现微米或纳米级别的高分辨率检测。该技术利用光学分辨技术,即:通过聚焦透镜将入射脉冲激光光束入射至被测组织内部,在生物组织内部产生微米平方量级的聚焦光斑,在光斑处的组织对入射光会有能量吸收和沉积,并产生局部快速温度变化,进而激发局部组织产生快速的膨胀或收缩,从而激发产生超声机械波。利用层析扫描方法,可以对被测生物体内的某个纵深断层面上进行二维扫描,并且也可以得到每个纵深层面的二维光声图像,然后利用三维图像重建算法得到三维光声图像。但是,在利用光学分辨的光声显微技术对生物组织进行三维光声层析成像时,由于每个纵深层面上的激发光声源与超声探头之间的距离不一样,而光声值是与光声源的探测距离成比例的,即:探测距离越小,光声信号强度越大。如果在某个与超声探头较远的纵深处存在病变组织或者损伤组织,其探测得到的光声信号或许比光声源距离超声探头较近的某个层面组织上获得的光声强度要小,使得原本想体现病变组织的光声信号被距离超声探头较近的光声信号所淹没了,这势必会严重影响被测生物内部病变或者受损组织的光声三维重建,从而无法正确地对被测病变或受损组织进行清楚地影像来辅助治疗。

发明内容

为了解决上述问题,本发明提出了一种光学分辨光声三维层析成像的深度修正方法,具体步骤和方法如下:

(1)利用光学分辨光声成像系统,将准直脉冲激光光束经过聚焦透镜后,将聚焦光束入射到被测组织中,使得在被测组织内形成聚焦光斑并激发产生光声信号。其中,被测组织和超声探测器放置于样品支架上,样品支架安装固定在三维扫描平移台上,可以在三维扫描平移台步进电机驱动下沿X、Y和Z方向上做平移扫描运动。

(2)先通过控制软件初始化三维扫描平移台,让聚焦光斑入射在被测组织的第一纵深平面(S1)上,然后,设置好三维扫描平移台在X、Y和Z方向步进电机移动的移动长度(分别为Lx、Ly和Lz)、移动步数(分别为s、k和n),即:在X、Y和Z方向上,三个步进电机的移动步数范围分别为:1,2,…,s;1,2,…,k和1,2,…,n。

(3)驱动三维扫描平移台先在第一纵深平面(S1)上做X和Y方向的逐行连续扫描,即:被测组织中的聚集光斑会在被测样品的第一纵深平面(S1)上进行一定步距的逐行二维C型扫描,得到该初始平面(S1)上每个X和Y步距下的光声幅值数据矩阵,即:

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