[发明专利]螺旋离散扫描式荧光剂药代动力学参数直接成像方法有效

专利信息
申请号: 201610137371.3 申请日: 2016-03-10
公开(公告)号: CN105717087B 公开(公告)日: 2019-05-14
发明(设计)人: 高峰;王欣;张雁琦;张丽敏;赵会娟 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G01N21/64 分类号: G01N21/64;A61B5/00
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 李丽萍
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开了一种螺旋离散扫描式荧光剂药代动力学参数直接成像方法,步骤是:根据三维螺旋离散扫描模式获取荧光剂扫描数据,建立多间室荧光剂动力学模型,药代动力学参数直接成像状态方程,基于自适应扩展卡尔曼滤波获取药代动力学参数图像,通过得到的状态矢量的最终估计值,从而得到间室浓度和中间矢量,最终得到渗透率和排泄率。本方法优点:算法每一步不需要完整数据,采用螺旋离散扫描方式获得即时测量数据,降低对数据采集设备高时间分辨率的要求;多间室动力学模型更准确地描述组织体,具有相应的生理意义;避免了间接法的中间浓度重建误差;自适应扩展卡尔曼滤波弥补了对系统初始状态先验知识缺失所带来的影响。
搜索关键词: 螺旋 离散 扫描 荧光 剂药代 动力学 参数 直接 成像 方法
【主权项】:
1.一种螺旋离散扫描式荧光剂药代动力学参数直接成像方法,其中,静脉注射荧光剂的组织体放置于一圆柱的成像腔中,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、根据三维螺旋离散扫描模式获取荧光剂扫描数据:步骤1‑1、光源经过准直后入射到成像腔表面,在成像腔的外周表面且与光源同水平面的高度上均布D个探测位置Nd个探测器以多路复用的方式测量,Nd≤D,采样间隔为△T;L次并行测量获得该光源下的所有探测位置的投影数据,L=D/Nd;然后,成像腔旋转一个角度为△Angle,同时上升一个高度为△Z,以此类推,直至完成全三维的扫描测量,在该扫描测量过程形成了S个光源位置rs,s=1,2,…,S;步骤1‑2重复P次步骤1‑1所述的全三维的扫描测量,获取所需的扫描数据M,P次扫描测量所覆盖的荧光剂的代谢时间为P×S×L×△T,式(1)中,Γ(p,s)=[Inb(p,s,1),Inb(p,s,2),...,Inb(p,s,L)]T,其中,p=1,2,…,P,s=1,2,…,S,l=1,2,…,L,p为三维扫描数据的序号,s为光源位置序号,l表示采样序号,Γ(p,s)表示第p组三维扫描数据中的第s组投影数据、且由边界测量光流量的伯恩比组成,式(2)中,Ix(rd,rs,t)和Im(rd,rs,t)分别是激发光和荧光的边界测量光流量,设Inb(p,s,l)为Inb(k),即t=k△T时的并行测量数据,k=1,2,...,K,K=P×S×L;步骤二、建立多间室荧光剂动力学模型:将成像腔内的组织体概念性的划分为Nc个间室,利用多间室荧光剂动力学模型描述不同间室之间的相互渗透以及通过代谢系统排出组织体外的过程,该多间室荧光剂动力学模型如下:式(3)中,Ci(r,k)表示第i个间室在时刻k△T时的间室浓度,i=1,2,…,Nc;K(θ(r,k))是与药代动力学渗透率相关的系统矩阵,式(4)中,ω(r,k)和是相互独立的高斯白噪声,θ(r,k)表示与药代动力学渗透率相关的中间矢量,Kij表示由第i间室向第j间室的渗透率,Kji表示由第j间室向第i间室的渗透率,Ki表示由第i间室通过代谢系统排出体外的排泄率,i=1,2,…,Nc;j=1,2,…,Nc;步骤三、药代动力学参数直接成像状态方程:结合全域内所有有限元剖分节点rn处的间室荧光剂浓度和间接药代动力学参数,n=1,2,…,N,定义待估计状态矢量X=[CT(r1),θT(r1),…,CT(rN),θT(rN)]T;引入荧光层析成像方程,得到直接成像状态方程,式(6)中,A=diag[K(r1),I,K(r2),I,…,K(rN),I],K(rn)由式(4)计算,I为单位矩阵,Λ(k)=εηln(10)W(k)E为测量矩阵,η和ε分别是荧光剂的量子效率和消光系数,E是N行列的矩阵将X转换到总浓度CT=C1+C2+L+CN,Ci=[Ci(r1),…,Ci(rN)]T,W(k)是Nd行N列的荧光层析成像方程的权重矩阵,δ(k)和γ(k)是独立的高斯白噪声,其协方差矩阵为Q和R;步骤四、自适应扩展卡尔曼滤波是通过采用遗忘因子弥补对系统初始状态先验知识缺失所带来的影响,基于自适应扩展卡尔曼滤波获取药代动力学参数图像:定义与P(k|k‑1)分别为根据k‑1步估计值预测的第k步的状态矢量和误差协方差矩阵,与P(k‑1)分别为k‑1步的状态矢量和误差协方差矩阵的估计值,和P(k)分别为k步的状态矢量和误差协方差矩阵的估计值;具体步骤如下:预测步骤:根据上一步估计的状态矢量与误差协方差矩阵P(k‑1),预测当前步的状态矢量与误差协方差矩阵P(k|k‑1),式(8)中,λ(k)为遗忘因子,J(k‑1)为第k‑1步的系统Jacobin矩阵;Kalman增益步骤:根据上述预测值计算当前步Kalman增益G(k),并根据当前步测量伯恩比Inb(k)计算新息d(k),更新步骤:根据当前步预测值与新息值更新当前步的状态矢量误差协方差矩阵P(k)以及系统的Jacobin矩阵J(k),重复上述预测‑Kalman增益‑更新过程,直至得到状态矢量X的最终估计值利用X=[CT(r1),θT(r1),…,CT(rN),θT(rN)]T得到间室浓度和中间矢量θ(r,k),利用式(4)得到渗透率Kij、渗透率Kji和排泄率Ki
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