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公开(公告)号：CN102753962B
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201080060033.5
申请日：2010-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: A61B6/032 , A61B5/0035 , A61B5/0073 , A61B6/0407 , A61B6/5247 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: 公开了一种基于特异性的多模态三维光学断层成像系统及其方法。所述基于特异性的多模态三维光学断层成像系统包括光学成像子模块、CT成像子模块、平移台(102)、转台(103)、电子控制系统(106)、转动控制和处理软件平台(107)。所述电子控制系统(106)用于控制平移台(102)和转台(103)，所述转动控制和处理软件平台(107)用于建立获取的目标表面的光学信号强度分布、获取的CT离散网格数据和未知内部自发光光源分布之间的线性关系的方程，对所述方程建立每步迭代中的动态稀疏正则化的目标函数，重建断层图像。此外，所述基于特异性的多模态三维光学断层成像方法包括以下步骤：进行光学成像，获取成像目标体表光学信号光强；进行CT成像，获取结构体数据；建立获取的目标表面的光学信号强度分布、获取的CT离散网格数据和未知内部自发光光源分布线性关系的方程；对所述方程建立每步迭代中的动态稀疏正则化的目标函数；以及重建断层图像。本发明的断层成像系统和方法可以实现待成像物体的整体三维断层成像，避免了对大体分布位置的先验知识的依赖，提高了图像重建的鲁棒性，降低了对正则化参数选择的依赖性。
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公开(公告)号：CN102753962A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201080060033.5
申请日：2010-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: A61B6/032 , A61B5/0035 , A61B5/0073 , A61B6/0407 , A61B6/5247 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: 公开了一种基于特异性的多模态三维光学断层成像系统及其方法。所述基于特异性的多模态三维光学断层成像系统包括光学成像子模块、CT成像子模块、平移台(102)、转台(103)、电子控制系统(106)、转动控制和处理软件平台(107)。所述电子控制系统(106)用于控制平移台(102)和转台(103)，所述转动控制和处理软件平台(107)用于建立获取的目标表面的光学信号强度分布、获取的CT离散网格数据和未知内部自发光光源分布之间的线性关系的方程，对所述方程建立每步迭代中的动态稀疏正则化的目标函数，重建断层图像。此外，所述基于特异性的多模态三维光学断层成像方法包括以下步骤：进行光学成像，获取成像目标体表光学信号光强；进行CT成像，获取结构体数据；建立获取的目标表面的光学信号强度分布、获取的CT离散网格数据和未知内部自发光光源分布线性关系的方程；对所述方程建立每步迭代中的动态稀疏正则化的目标函数；以及重建断层图像。本发明的断层成像系统和方法可以实现待成像物体的整体三维断层成像，避免了对大体分布位置的先验知识的依赖，提高了图像重建的鲁棒性，降低了对正则化参数选择的依赖性。
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公开(公告)号：CN102034266B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201010573795.7
申请日：2010-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种激发荧光断层成像的快速稀疏重建方法，包括步骤：利用有限元理论首先将扩散方程表示为线性化方程；建立未知的荧光光源分布与边界测量数据之间的线性关系；计算余量相关度向量得到最相关元素集合；将最相关元素集合与当前支撑集合并，生成新的支撑集；利用支撑集将离散后的成像空间分为允许区域和禁止区域，建立表面荧光数据与允许区域的线性关系；将最终得到的解向量中的负元素替换为0。本发明基于扩散近似模型，充分地考虑了生物组织的非匀质特性。在光源重建过程中，基于L1范数的稀疏性约束，并将TFI问题看作是压缩感知问题，利用基于支撑集的重建方法进行光源定位，有效地避免了重建结果的过平滑现象，提高了TFI成像的精度。
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公开(公告)号：CN102034266A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010573795.7
申请日：2010-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种激发荧光断层成像的快速稀疏重建方法，包括步骤：利用有限元理论首先将扩散方程表示为线性化方程；建立未知的荧光光源分布与边界测量数据之间的线性关系；计算余量相关度向量得到最相关元素集合；将最相关元素集合与当前支撑集合并，生成新的支撑集；利用支撑集将离散后的成像空间分为允许区域和禁止区域，建立表面荧光数据与允许区域的线性关系；将最终得到的解向量中的负元素替换为0。本发明基于扩散近似模型，充分地考虑了生物组织的非匀质特性。在光源重建过程中，基于L1范数的稀疏性约束，并将TFI问题看作是压缩感知问题，利用基于支撑集的重建方法进行光源定位，有效地避免了重建结果的过平滑现象，提高了TFI成像的精度。
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