專利名稱：：全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于光學(xué)分子成像
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及生物發(fā)光斷層成像技術(shù)，特別是一種基于全光學(xué)數(shù)據(jù)的生物發(fā)光斷層成像方法。
背景技術(shù)：
：生物發(fā)光斷層成像是近年來(lái)新興的一種非接觸式光學(xué)分子成像技術(shù)，它是通過(guò)融合小動(dòng)物體表測(cè)量的多角度生物發(fā)光信號(hào)、生物體的解剖結(jié)構(gòu)和組織光學(xué)參數(shù)信息，基于精確的生物組織中的光傳輸模型重建活體小動(dòng)物體內(nèi)生物發(fā)光探針的三維空間位置和濃度分布，參見(jiàn)GeWang,"Uniquenesstheoremsinbioluminescencetomography,"MedicalPhysics31,2289-2299(2004)。2003年，美國(guó)愛(ài)荷華大學(xué)的王革教授首次提出生物發(fā)光斷層成像的概念，并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的原型系統(tǒng)；該原型系統(tǒng)融合計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)提供生物體的解剖結(jié)構(gòu)信息，故命名為BLCT系統(tǒng)，參見(jiàn)GeWang,"DevelopmentofthefirstbioluminescenceCTscanner,"Radiology229,566(2003)。從此，融合計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)提供生物體的解剖結(jié)構(gòu)信息就成為生物發(fā)光斷層成像技術(shù)發(fā)展的主體趨勢(shì)，研究人員也都致力于這方面的研究工作，并開(kāi)發(fā)了多種性能良好的算法應(yīng)用于在體小動(dòng)物的研究，參見(jiàn)GeWang,"Invivomousestudieswithbioluminescencetomography,，，OpticsExpress14,7801-7809(2006)；JuntingLiu,“Invivoquantitativebioluminescencetomographyusingheterogeneousandhomogeneousmousemodes，，，OpticsExpress18，13102-13113(2010)。此外，美國(guó)哥倫比亞大學(xué)的AlexanderD.Klose教授提出了一種融合核磁共振成像技術(shù)的生物發(fā)光斷層成像方法，通過(guò)求解非勻質(zhì)小鼠的等效光學(xué)特性參數(shù)，對(duì)小鼠體內(nèi)的生物發(fā)光光源進(jìn)行勻質(zhì)重建，參見(jiàn)AlexanderD.Klose,"Invivobioluminescencetomographywithablocking-offfinite-differenceSP3methodandMRI/CTcoregistration,"MedicalPhysics37,329-338(2010)。綜上所述，當(dāng)前已有的生物發(fā)光斷層成像技術(shù)中，均需要融合結(jié)構(gòu)成像技術(shù)(如計(jì)算機(jī)斷層成像和磁共振成像技術(shù))提供生物體的三維解剖結(jié)構(gòu)。雖然這些結(jié)構(gòu)成像技術(shù)具有很高的精度，但是也帶來(lái)了一些其他不可忽視的問(wèn)題。首先，計(jì)算機(jī)斷層成像和磁共振成像價(jià)格昂貴，并且計(jì)算機(jī)斷層成像安全性也不高，因此兩者并不是理想的提供生物體三維幾何結(jié)構(gòu)的成像方式。其次，由計(jì)算機(jī)斷層成像和磁共振成像技術(shù)采集的圖像數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)器官分割、三維重建等后處理，并與二維生物發(fā)光信號(hào)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)后才能用于生物發(fā)光斷層成像的重建。器官分割和圖像配準(zhǔn)是極為復(fù)雜繁瑣、費(fèi)力費(fèi)時(shí)的工作，它會(huì)增加額外的工作量，甚至?xí)?lái)額外的誤差，從而進(jìn)一步增加了生物發(fā)光斷層成像的成本代價(jià)。在活體成像實(shí)驗(yàn)中，可以通過(guò)求解等效光學(xué)特性參數(shù)的方法，將非勻質(zhì)的小鼠模型等效為勻質(zhì)模型，參見(jiàn)AlexanderD.Klose,"Invivobioluminescencetomographywithablocking-offfinite-differenceSP3methodandMRI/CTcoregistration,"MedicalPhysics37,329-338(2010)；因此，只需獲得生物體表面三維輪廓就可以進(jìn)行內(nèi)部生物發(fā)光光源的重建。此外，在現(xiàn)有的生物發(fā)光斷層成像技術(shù)中，都沒(méi)有解決從CCD相機(jī)采集的生物發(fā)光信號(hào)到生物體表面能量分布的定量映射問(wèn)題。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于克服已有技術(shù)中生物發(fā)光斷層成像技術(shù)需要融合結(jié)構(gòu)成像技術(shù)的不足，提出一種全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法。該方法采用白光信號(hào)圖像獲取生物體表面三維輪廓，結(jié)合生物體表面能量分布的定量重建，用于體內(nèi)生物發(fā)光光源的反演，以實(shí)現(xiàn)低成本的全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像過(guò)程。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明方法基于CCD相機(jī)采集數(shù)據(jù)，具體實(shí)現(xiàn)包括如下步驟步驟一，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，采集多角度生物發(fā)光信號(hào)和白光信號(hào)圖像，并依次進(jìn)行背景噪聲去除、感興趣區(qū)域提取和壞點(diǎn)補(bǔ)償?shù)葦?shù)據(jù)預(yù)處理；步驟二，生物體表面三維輪廓重建，(2.1)白光信號(hào)圖像的閾值分割，應(yīng)用下述公式對(duì)步驟一中采集的多角度白光信號(hào)圖像進(jìn)行閾值分割，將其轉(zhuǎn)換為二值圖像權(quán)利要求全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法，其實(shí)現(xiàn)的具體步驟是步驟一，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，采集多角度生物發(fā)光信號(hào)和白光信號(hào)圖像，并依次進(jìn)行背景噪聲去除、感興趣區(qū)域提取和壞點(diǎn)補(bǔ)償?shù)葦?shù)據(jù)預(yù)處理；步驟二，生物體表面三維輪廓重建，(2.1)白光信號(hào)圖像的閾值分割，應(yīng)用下述公式對(duì)步驟一中采集的多角度白光信號(hào)圖像進(jìn)行閾值分割，將其轉(zhuǎn)換為二值圖像<mrow><mover><mi>I</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>&ForAll;</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>&GreaterEqual;</mo><msubsup><mi>I</mi><mi>th</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow></msubsup></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>&ForAll;</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>&lt;</mo><msubsup><mi>I</mi><mi>th</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow></msubsup></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>式中，x是每幅白光信號(hào)圖像中水平方向上的像素值；y是每幅白光信號(hào)圖像中豎直方向上的像素值；θi是第i幅白光信號(hào)圖像的拍攝視角；I是經(jīng)步驟一獲取的白光信號(hào)圖像；是經(jīng)閾值分割之后的白光信號(hào)圖像；是第i幅白光信號(hào)圖像閾值分割時(shí)采用的閾值，其值可以根據(jù)白光信號(hào)圖像的信噪比確定；(2.2)二值圖像的圖像邊界提?。?2.3)確定生物體表面三維輪廓的笛卡爾坐標(biāo)系；(2.4)計(jì)算二值圖像邊界點(diǎn)的坐標(biāo)值，在步驟(2.3)確定的笛卡爾坐標(biāo)系的基礎(chǔ)上，應(yīng)用下述公式計(jì)算步驟(2.2)中獲得的圖像邊界點(diǎn)的坐標(biāo)<mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mi>X</mi><mo>=</mo><mi>ml</mi><mi>cos</mi><mi>&theta;</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>Y</mi><mo>=</mo><mi>ml</mi><mi>sin</mi><mi>&theta;</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>Z</mi><mo>=</mo><mi>nlSIGN</mi><mrow><mo>(</mo><mi>flag</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced>式中，(X，Y，Z)是圖像邊界點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)；m是當(dāng)前像素點(diǎn)與Z軸之間的有效像素?cái)?shù)量；l是單個(gè)像素代表的物理長(zhǎng)度；θ是從0度圖像算起的總的旋轉(zhuǎn)角度；n是當(dāng)前像素點(diǎn)與XOY平面之間的有效像素?cái)?shù)量；SIGN()是符號(hào)函數(shù)；flag是標(biāo)志位，如果當(dāng)前點(diǎn)在XOY平面的上部，其值取1，否則其值取0；(2.5)建立生物體表面三維輪廓的三維體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用步驟(2.4)中的公式，遍歷步驟(2.2)中獲得的所有圖像邊界，得到以點(diǎn)的形式構(gòu)成的生物體表面的三維體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；(2.6)建立生物體表面三維輪廓的三角面片數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；步驟三，生物體表面能量分布重建，利用步驟二重建的生物體表面三維輪廓和步驟一獲得的生物發(fā)光信號(hào)圖像，應(yīng)用下式計(jì)算生物體表面能量分布<mrow><mi>P</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>&pi;</mi></mfrac><msub><mo>&Integral;</mo><mi>S</mi></msub><msub><mo>&Integral;</mo><mi>&Omega;</mi></msub><mi>E</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>r</mi><mi>d</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>&xi;</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>r</mi><mi>d</mi></msub><mo>,</mo><mi>r</mi><mo>)</mo></mrow><mfrac><mn>1</mn><mrow><mo>|</mo><mi>r</mi><mo>-</mo><msub><mi>r</mi><mi>vd</mi></msub><mo>|</mo></mrow></mfrac><mi>cos</mi><msub><mi>&theta;</mi><mi>s</mi></msub><mi>cos</mi><msub><mi>&theta;</mi><mi>d</mi></msub><mi>d&Omega;dS</mi></mrow>式中，P是生物體表面能量分布；r是生物體表面三維輪廓S上的任意一點(diǎn)；rd是CCD相機(jī)上的任意一點(diǎn)；rvd是點(diǎn)rd在虛擬探測(cè)平面上的成像點(diǎn)，虛擬探測(cè)平面定義為CCD相機(jī)的焦平面；E(rd)是CCD相機(jī)點(diǎn)rd處的強(qiáng)度值；ξ(rd，r)是表面點(diǎn)r與CCD相機(jī)上點(diǎn)rd之間的可視因子，其值由表面點(diǎn)r處出射的光線的方向、CCD相機(jī)中的薄透鏡位置和直徑尺寸確定；cosθs是表面點(diǎn)r的法向量與表面點(diǎn)r到rvd點(diǎn)之間連線的夾角余弦；cosθd是rvd點(diǎn)的法向量與rvd點(diǎn)到表面點(diǎn)r之間連線的夾角余弦；dΩ是CCD相機(jī)上點(diǎn)rd處的微元面積；dS是表面點(diǎn)r處的微元面積；步驟四，表面能量的定量校準(zhǔn)，(4.1)利用積分球均勻光源系統(tǒng)，校準(zhǔn)平面光源的出射流量密度與CCD相機(jī)所采集圖像的灰度值之間的關(guān)系；(4.2)建立不同距離、不同視場(chǎng)情況下，生物體表面出射流量密度與CCD相機(jī)所采集圖像的灰度值之間的定量關(guān)系<mrow><mi>J</mi><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><mi>G</mi><mo>+</mo><msub><mi>r</mi><mn>1</mn></msub></mrow><msub><mi>t</mi><mi>e</mi></msub></mfrac><mo>+</mo><msub><mi>r</mi><mn>2</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>&times;</mo><mfrac><mrow><msub><mi>r</mi><mn>3</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>R</mi><mo>-</mo><mi>d</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msub><mi>r</mi><mn>4</mn></msub><mi>R</mi></mrow></mfrac></mrow>式中，J是生物體表面點(diǎn)的出射流量密度，單位為納瓦每平方毫米；G是CCD相機(jī)所采集圖像的像素灰度值；te是CCD相機(jī)采集生物發(fā)光信號(hào)時(shí)的曝光時(shí)間，單位為秒；R是生物體表面點(diǎn)到有效透鏡邊緣的距離，單位為毫米；d是生物體表面點(diǎn)到有效透鏡中心的距離，單位為毫米；r1是18～23范圍內(nèi)的常數(shù)；r2是7～12范圍內(nèi)的常數(shù)；r3是57～62范圍內(nèi)的常數(shù)；r4是3～8范圍內(nèi)的常數(shù)；(4.3)計(jì)算生物體表面的絕對(duì)能量分布；步驟五，體內(nèi)光源反演及三維顯示。FSA00000280528900012.tif,FSA00000280528900013.tif2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法，其特征在于所述步驟一中數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)是利用CCD相機(jī)等間隔采集不少于四幅生物發(fā)光信號(hào)圖像，不少于60幅白光信號(hào)圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法，其特征在于所述步驟(2.1)中的閾值應(yīng)用下述公式獲取式中，Imax(χ，y，θJ是第i幅白光信號(hào)圖像的強(qiáng)度最大值；SNR是第i幅白光信號(hào)圖像的信噪比；k是0.51.5范圍內(nèi)的常數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法，其特征在于所述步驟三中的可視因子ξ(rd,r)通過(guò)如下公式計(jì)算獲得全文摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中需要融合結(jié)構(gòu)成像技術(shù)，如計(jì)算機(jī)斷層成像或磁共振成像，才能實(shí)現(xiàn)三維重建的問(wèn)題。該方法采用白光信號(hào)圖像獲取生物體表面三維輪廓，結(jié)合生物體表面能量分布的定量重建，用于體內(nèi)生物發(fā)光光源的反演，以實(shí)現(xiàn)低成本的全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像過(guò)程。具體實(shí)現(xiàn)步驟包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、生物體表面三維輪廓重建、生物體表面能量分布重建、表面能量的定量校準(zhǔn)和體內(nèi)光源反演及三維顯示。本發(fā)明的全光學(xué)生物發(fā)光斷層成像方法具有靈敏度高、成本低的特點(diǎn)，同時(shí)避免了復(fù)雜繁瑣、耗時(shí)耗力的分割和配準(zhǔn)環(huán)節(jié)，可用于生物發(fā)光斷層成像領(lǐng)域。文檔編號(hào)A61B5/00GK101947103SQ20101029025公開(kāi)日2011年1月19日申請(qǐng)日期2010年9月20日優(yōu)先權(quán)日2010年9月20日發(fā)明者侯彥賓,屈曉超,朱守平,梁繼民,田捷,趙恒,陳多芳,陳雪利,高新波申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)