一種發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，將弱散射情形下OPT成像模型與OPT熒光重建算法相結(jié)合，利用基于歸一化Born比的方法進(jìn)行OPT熒光信號衰減校正，采用Monte Carlo技術(shù)仿真測量數(shù)據(jù)中的散射分量，并從探測數(shù)據(jù)中將其去除，將衰減校正和散射分量估計有效結(jié)合的迭代框架，實現(xiàn)OPT熒光染料濃度的定量三維重建。本發(fā)明在實現(xiàn)熒光染料濃度定量重建中綜合考慮了吸收和散射的影響，并采用Monte Carlo技術(shù)估測了信號中的散射分量并加以去除，進(jìn)而實現(xiàn)熒光染料濃度的定量重建。
【專利說明】
一種發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減 與散射校正方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 光學(xué)投影斷層成像OPT是一種新型的高分辨率三維分子影像成像技術(shù)，其成像原 理和X射線計算機斷層成像的原理類似。OPT采用可見光作為照射源，非常適用于小動物胚 胎、器官、果蠅、線蟲等1-1〇_尺度范圍內(nèi)的透明或半透明樣品的成像。OPT技術(shù)使人們無需 損失生物組織器官的完整性即可獲得高清晰的三維結(jié)構(gòu)像，并且可以通過熒光標(biāo)記技術(shù)實 現(xiàn)分子特異性成像。OPT具有雙模融合的特點，這恰好滿足了生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域利用多模融 合更全面的了解生物體信息的需求。因此，OPT已經(jīng)受到了各個研究單位的廣泛關(guān)注，已被 應(yīng)用于基因表達(dá)、蛋白質(zhì)相互作用、臨床前藥物研發(fā)等的研究中，成像對象涵蓋了小動物器 官、胚胎、果蠅、線蟲、斑馬魚、蝗蟲、擬南芥等模式生物，為小樣本整體成像提供了有力的研 究手段，必將促進(jìn)一系列生物基礎(chǔ)研究的進(jìn)展。
[0003] 在體生物成像對發(fā)射式0PT引入了一些新的問題，發(fā)射式0PT成像中被激發(fā)產(chǎn)生的 熒光光子在生物組織傳播過程中會有一部分光子被生物組織吸收，而傳統(tǒng)的發(fā)射式0PT重 建方法沒有考慮這種吸收效應(yīng)對熒光信號引起的衰減的影響，因此其熒光信號定量重建是 不準(zhǔn)確的。相關(guān)實驗證明，即使樣品內(nèi)部放置相同濃度的熒光染料，由于熒光信息從樣品中 傳輸出來信號衰減程度不同，也會導(dǎo)致重建的熒光信號強度存在明顯差異；同時針對弱散 射樣品，樣品的散射效應(yīng)也會影響熒光信號定量的準(zhǔn)確性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種針對弱散射樣品的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與 散射校正方法，旨在解決傳統(tǒng)的發(fā)射式0PT重建方法沒有考慮吸收效應(yīng)對熒光信號引起的 衰減的影響，以及因弱散射引起的熒光信號定量重建不準(zhǔn)確的問題。
[0005] 本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種針對弱散射樣品的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散 射校正方法，所述發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法將弱散射情形下0PT成像 模型與0PT熒光重建算法相結(jié)合，首先忽略散射影響，直接對探測數(shù)據(jù)利用基于歸一化Born 比的方法進(jìn)行OPT熒光信號的初步衰減校正，然后利用濾波反投影重建算法計算樣品中熒 光染料的濃度，再基于重建得到的熒光染料的濃度，采用Monte Carlo技術(shù)仿真生成對應(yīng)的 散射分量，并從探測數(shù)據(jù)中將散射分量去除，進(jìn)而進(jìn)一步的對去除散射分量的探測數(shù)據(jù)進(jìn) 行基于歸一化Born比的衰減校正、熒光染料的濃度重建等一系列操作，構(gòu)成衰減校正和散 射分量估計有效結(jié)合的迭代框架，直至前后兩次重建的熒光染料濃度小于設(shè)定的閾值，最 終實現(xiàn)0PT熒光染料濃度的定量三維重建。
[0006] 進(jìn)一步，所述發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法包括以下步驟：
[0007] 步驟一，采用歸一化的Born比方法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減校正；
[0008]步驟二，利用濾波反投影(FBP)重建算法計算樣品中熒光染料的濃度；
[0009]步驟三，通過Monte Carlo仿真估計測量到的熒光數(shù)據(jù)中的散射分量；
[0010] 步驟四，去除散射分量，再次進(jìn)行衰減校正和熒光染料濃度的計算；
[0011] 步驟五，兩次重建結(jié)果之差與閾值對比，迭代進(jìn)行仿真計算。
[0012] 進(jìn)一步，所述采用歸一化的Born比方法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減校正具體包括：
[0013] 根據(jù)發(fā)射式OPT熒光成像的成像模型，激發(fā)光從$點入射到樣品匹配液池，在g點 對樣品進(jìn)行激發(fā)，并從處射出樣品池，C⑶接收的熒光信號表示為：
[°014] gL = ^(/'； )Jr' exP(-?, (/" ；
[0015] 5 (r j = g," J..' exp (-//, (r) )dr €t](T (r )；
[0016] 其中g(shù)i表示激發(fā)光波長與濾波片不匹配時CCD采集到的信號，g表示激發(fā)點，f表 示發(fā)射波與濾波片接觸點，表示激發(fā)產(chǎn)生的熒光信號強度，e和n分別表示消光系數(shù)和 量子轉(zhuǎn)換效率，表示熒光染料的濃度，從而知：
[0017] gi：!l = g", J-l' exp(-</; (/-))/> j.1' ^7〇-(r )lrs ；
[0018] 此處幾個公式中重復(fù)出現(xiàn)的參數(shù)意義完全一樣，具體含義可見上下文相關(guān)部分。 當(dāng)信號采集是采用與激發(fā)光波長匹配的濾波片進(jìn)行信號采集時，CCD檢測到的信號為：
[0019] gl, = f-" cxp(-i/; (r)yir ；
[0020]有G,=女=p qcr〇V，其中G f為激發(fā)光沿著傳播方向石的R a d o n變換， Sout V 、gi,分別為兩種激發(fā)情形下CCD相機采集到的信號，其它參數(shù)上文已有介紹。
[0021] 進(jìn)一步，所述利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度具體包括：
[0022] 由得到熒光染料濃度的Radon變換，即(7,=參=p^/C7(/^V; :,Gf為激發(fā)光沿著傳 播方向？的Radon變換，容&、容^分別為兩種激發(fā)情形下CCD相機采集到的信號，￡和11分別 表示消光系數(shù)和量子轉(zhuǎn)換效率，〇-(巧)為熒光染料的濃度。多個方向的Radon變換即可重建出 熒光染料濃度(7(^)，采集到360度的測量數(shù)據(jù)G f后，通過逆Radon變換即計算出熒光染料的 濃度，即計算〇 = FBP(Gf)，得到熒光染料濃度〇。
[0023]進(jìn)一步，所述通過Monte Carlo仿真估計測量到的焚光數(shù)據(jù)中的散射分量具體包 括：
[0024] 利用重建出的熒光染料濃度〇，同時利用樣品的吸收系數(shù)和散射系數(shù)等信息，通 過Monte Carlo仿真建立模型，通過調(diào)整仿真參數(shù)以模擬實際實驗情形，從中即可估計出熒 光數(shù)據(jù)中的散射分量。
[0025] 進(jìn)一步，所述去除散射分量，再次進(jìn)行衰減校正和熒光染料濃度的計算具體包括： [0026]由得到的散射分量對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步校正，即從測量數(shù)據(jù)中剔除散射分量， 接著進(jìn)行再次的衰減校正和熒光染料濃度計算，即重復(fù)進(jìn)行如下步驟：
[0027] 利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度，具體包括：
[0028] 由得到熒光染料濃度的Radon變換，即G', =，- = p &7〇^砍，Gf為激發(fā)光沿著傳 J ^our 播方向E的Radon變換，多個方向的Radon變換即可重建出熒光染料濃度￡7反），采集到360度 的測量數(shù)據(jù)Gf后，通過逆Radon變換即計算出熒光染料的濃度，即計算〇 = FBP(Gf )，得到熒光 染料濃度
[0029] 進(jìn)一步，兩次重建結(jié)果之差與閾值對比，迭代進(jìn)行仿真計算，重建出的熒光染料濃 度與上一次重建結(jié)果對比，如果二者差異小于給定的閾值，則終止程序，輸出結(jié)果，完成衰 減和散射校正，如果不滿足終止條件，則繼續(xù)進(jìn)行MonteCarlo仿真，去除散射分量的探測數(shù) 據(jù)進(jìn)行基于歸一化Born比的衰減校正、熒光染料的濃度重建等一系列操作，直至滿足終止 條件。
[0030] 本發(fā)明提供的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，與弱散射0PT成像 模型結(jié)合，實現(xiàn)在體0PT熒光染料濃度定量重建;將弱散射情形下0PT成像模型與0PT熒光重 建算法相結(jié)合，并利用透射式0PT成像中重建出來的吸收系數(shù)和散射系數(shù)，利用基于歸一化 Born比的方法進(jìn)行0PT熒光信號衰減校正，采用Monte Carlo技術(shù)仿真測量數(shù)據(jù)中的散射分 量，并從探測數(shù)據(jù)中將其去除，以消除散射對熒光定量重建的影響，將衰減校正和散射分量 估計有效結(jié)合的迭代框架，通過多次迭代完成熒光信號衰減校正和散射分量的去除，從而 實現(xiàn)0PT熒光染料濃度的定量三維重建。
[0031] 本發(fā)明在實現(xiàn)熒光染料濃度定量重建中綜合考慮了吸收和散射的影響，并采用 Monte Carlo技術(shù)估測了信號中的散射分量并加以去除，進(jìn)而實現(xiàn)熒光染料濃度的定量重 建。
【附圖說明】
[0032] 圖1是本發(fā)明實施例提供的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法流程 圖。
[0033]圖2是本發(fā)明實施例提供的實施例的流程圖。
[0034] 圖3是本發(fā)明實施例提供的發(fā)射式0PT成像信號采集示意圖。
[0035] 圖4是本發(fā)明實施例提供的熒光激發(fā)與信號衰減示意圖。
【具體實施方式】
[0036]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明 進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于 限定本發(fā)明。
[0037]本發(fā)明將弱散射情形下0PT成像模型與0PT熒光重建算法相結(jié)合，利用基于歸一化 Born比的方法進(jìn)行0PT熒光信號衰減校正，采用Monte Carlo技術(shù)仿真測量數(shù)據(jù)中的散射分 量，并從探測數(shù)據(jù)中將其去除，研究將衰減校正和散射分量估計有效結(jié)合的迭代框架，從而 實現(xiàn)0PT熒光染料濃度的定量三維重建。
[0038]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。
[0039] 如圖1所示，本發(fā)明實施例的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法包括 以下步驟：
[0040] S101:采用歸一化的Born比方法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減校正；
[0041 ] S102:利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度；
[0042] S103:通過Monte Carlo仿真估計測量到的熒光數(shù)據(jù)中的散射分量；
[0043] S104:去除散射分量，再次進(jìn)行衰減校正和熒光染料濃度的計算；
[0044] S105:兩次重建結(jié)果之差與閾值對比，迭代進(jìn)行仿真計算。
[0045] 下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明的應(yīng)用原理作進(jìn)一步的描述。
[0046] 如圖2所示，本發(fā)明實施例的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法包括 以下步驟：
[0047]步驟1，采用歸一化的Born比方法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減校正：
[0048]首先，根據(jù)發(fā)射式OPT熒光成像的成像模型，樣品經(jīng)激發(fā)產(chǎn)生的熒光信號部分經(jīng)彈 道傳播直接被CCD接收，部分經(jīng)散射后被CCD接收，其余光子直射或散射到其他方向無法被 (XD檢測到。假設(shè)激發(fā)光從g點入射到樣品匹配液池，在;^點對樣品進(jìn)行激發(fā)，并從g處射出 樣品池。考慮到激發(fā)光和發(fā)射光的波長比較接近，忽略二者在光學(xué)系數(shù)之間的差異，同時考 慮到熒光染料可能分布在光線穿過的任意位置，則CCD接收的熒光信號可以表示為：
[0049] g.L = f-' 5 (/; )J： cxp(--?, (r )^lrdrs ；
[0050] 5 (/;) = gin j_ exp (-i/, (r) )cir cija(/;)；
[0051 ]其中5^/; j表不激發(fā)產(chǎn)生的焚光信號強度，e和q分別表不消光系數(shù)和量子轉(zhuǎn)換效 率，erf)表示熒光染料的濃度，從而可知：
[0052] gL ；
[0053]注意到當(dāng)采用與激發(fā)光波長匹配的濾波片進(jìn)行信號采集時，CCD檢測到的信號為： [0054] gl =S,."jr"cxp(-//( (r))clr ；
[0055] 從而丫f (/,=今 = j」qff (6 成；
[0056] 以上進(jìn)行熒光信號衰減校正的方法稱為歸一化的Born比法。
[0057]步驟2，利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度：
[0058]由步驟1得到熒光染料濃度的Radon變換，即
。由上式可知， Gf為激發(fā)光沿著傳播方向f的Radon變換，由Radon變換及其逆變換理論可知，測出多個方向 的Radon變換即可重建出熒光染料濃度(jf卜多方向的數(shù)據(jù)測量在0PT成像中的實現(xiàn)可以 利用電控旋轉(zhuǎn)裝置帶動樣品旋轉(zhuǎn)同時利用光源照射、CCD進(jìn)行數(shù)據(jù)采集既可。當(dāng)采集到360 度的測量數(shù)據(jù)Gf后，通過逆Radon變換即可計算出熒光染料的濃度。
[0059]即計算〇=FBP(Gf)，從而得到熒光染料濃度〇。
[0060] 步驟3,通過Monte Carlo仿真估計測量到的熒光數(shù)據(jù)中的散射分量：
[0061] 具體實現(xiàn)方法為利用步驟2中重建出的熒光染料濃度〇,同時利用樣品的吸收系數(shù) 和散射系數(shù)等信息，通過Monte Carlo仿真建立模型，通過調(diào)整仿真參數(shù)以模擬實際實驗情 形，從中即可估計出熒光數(shù)據(jù)中的散射分量。
[0062]基于Monte Carlo仿真運算的計算量非常大，同時也具有高度并行的特點，也非常 適合于GPU加速，故利用本實驗室之前開發(fā)的基于Monte Carlo方法的光子在生物組織中傳 播仿真平臺，Molecular Optical Simulation Environment(MOSE)，研究米用GPU技術(shù)進(jìn)行 算法加速，實現(xiàn)散射分量Monte Carlo仿真計算的加速。
[0063]步驟4,去除散射分量，再次進(jìn)行衰減校正和熒光染料濃度的計算：
[0064]由步驟3中得到的散射分量對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步校正，即從測量數(shù)據(jù)中剔除散 射分量，接著進(jìn)行再次的衰減校正和熒光染料濃度計算，即重復(fù)步驟2和3。
[0065] 步驟5,兩次重建結(jié)果之差與閾值對比，迭代進(jìn)行仿真計算。
[0066] 重建結(jié)果與上一次重建結(jié)果對比，如果二者差異小于給定的門限值，則終止程序， 輸出結(jié)果，完成衰減和散射校正，如果不滿足終止條件，則繼續(xù)進(jìn)行Monte Carlo仿真等一 系列操作，直至滿足終止條件。
[0067] 下面結(jié)合附圖3、附圖4對本發(fā)明的重建結(jié)果做詳細(xì)的描述。
[0068] 附圖3為本發(fā)明的發(fā)射式0PT成像信號采集示意圖。樣品經(jīng)激發(fā)產(chǎn)生的熒光信號部 分經(jīng)彈道傳播直接被CCD接收，部分經(jīng)散射后被CCD接收，其余光子直射或散射到其他方向 無法被(XD檢測到。激發(fā)光和發(fā)射光在生物組織內(nèi)傳播均會受到生物組織衰減的影響，這在 傳統(tǒng)的0PT成像中是不考慮的，也恰是本發(fā)明所考慮的核心內(nèi)容。
[0069] 附圖4是熒光激發(fā)與信號的衰減示意圖。其中圖(a)為采用與發(fā)射光波長匹配的濾 波片進(jìn)行信號采集時的示意圖，此時的濾波片與激發(fā)光波長不匹配，圖（b)為采用與激發(fā)光 波長匹配的濾波片進(jìn)行信號采集時的示意圖。兩幅示意圖中均假設(shè)激發(fā)光從點入射到樣 品匹配液池，在g點對樣品進(jìn)行激發(fā)，并從；處射出樣品池。
[0070] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，所述發(fā)射式光學(xué) 投影斷層成像衰減與散射校正方法將弱散射情形下OPT成像模型與OPT熒光重建算法相結(jié) 合，對探測數(shù)據(jù)利用基于歸一化Born比的方法進(jìn)行OPT熒光信號的初步衰減校正;然后利用 濾波反投影重建算法計算樣品中熒光染料的濃度，再基于重建得到的熒光染料的濃度;采 用Monte Carlo技術(shù)仿真生成對應(yīng)的散射分量，并從探測數(shù)據(jù)中將散射分量去除，對去除散 射分量的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行基于歸一化Born比的衰減校正、熒光染料的濃度重建操作，構(gòu)成衰 減校正和散射分量估計有效結(jié)合的迭代框架，直至前后兩次重建的熒光染料濃度小于設(shè)定 的閾值;最終實現(xiàn)OPT熒光染料濃度的定量三維重建。2. 如權(quán)利要求1所述的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，所 述發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法包括以下步驟： 步驟一，采用歸一化的Born比方法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減校正； 步驟二，利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度； 步驟三，通過Monte Carlo仿真估計測量到的熒光數(shù)據(jù)中的散射分量； 步驟四，去除散射分量，再次進(jìn)行衰減校正和熒光染料濃度的計算； 步驟五，兩次重建結(jié)果之差與閾值對比，迭代進(jìn)行仿真計算。3. 如權(quán)利要求2所述的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，所 述采用歸一化的Born比方法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行衰減校正具體包括： 根據(jù)發(fā)射式OPT熒光成像的成像模型，激發(fā)光從￥點入射到樣品匹配液池，在ξ點對樣 品進(jìn)行激發(fā)，并從?處射出樣品池，CCD接收的熒光信號表示為：其中反L表示激發(fā)光波長與濾波片不匹配時CCD采集到的信號，ξ表示激發(fā)點，g表示發(fā) 射波與濾波片接觸點表示激發(fā)產(chǎn)生的熒光信號強度，ε和η分別表示消光系數(shù)和量子 轉(zhuǎn)換效率，表示熒光染料的濃度，從而知：當(dāng)信號采集是采用與激發(fā)光波長匹配的濾波片進(jìn)行信號采集時，CCD檢測到的信號為：有；.，.其中Gf為激發(fā)光沿著傳播方向r;的Radon變換，、gl,分別 為兩種激發(fā)情形下CCD相機采集到的信號。4. 如權(quán)利要求2所述的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，所 述利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度具體包括： 由得到熒光染料濃度的Radon變換，即，Gf為激發(fā)光沿著傳播方 向g的Radon變換，'、匕分別為兩種激發(fā)情形下CXD相機采集到的信號，ε和ri分別表示消 光系數(shù)和量子轉(zhuǎn)換效率，為熒光染料的濃度;多個方向的Radon變換即可重建出熒光染 料濃度σ(^)，采集到360度的測量數(shù)據(jù)G f后，通過逆Radon變換即計算出熒光染料的濃度，即 計算O = FBP(Gf)，得到熒光染料濃度〇。5. 如權(quán)利要求2所述的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，所 述通過Monte Carlo仿真估計測量到的熒光數(shù)據(jù)中的散射分量具體包括： 利用重建出的熒光染料濃度〇,同時利用樣品的吸收系數(shù)和散射系數(shù)信息，通過Monte Carlo仿真建立模型，通過調(diào)整仿真參數(shù)以模擬實際實驗情形，從中即可估計出熒光數(shù)據(jù)中 的散射分量。6. 如權(quán)利要求2所述的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，所 述去除散射分量，再次進(jìn)行衰減校正和熒光染料濃度的計算具體包括： 由得到的散射分量對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步校正，即從測量數(shù)據(jù)中剔除散射分量，接著 進(jìn)行再次的衰減校正和熒光染料濃度計算，即重復(fù)進(jìn)行如下步驟： 利用FBP重建算法計算樣品中熒光染料的濃度，具體包括： 由得到熒光染料濃度的Radon變換，即，Gf為激發(fā)光沿著傳播方 向5的Radon變換，多個方向的Radon變換即可重建出熒光染料濃度σ(巧），采集到360度的測 量數(shù)據(jù)Gf后，通過逆Radon變換即計算出熒光染料的濃度，即計算〇 = FBP(Gf )，得到熒光染料 濃度σ; 通過Monte Carlo仿真估計測量到的熒光數(shù)據(jù)中的散射分量，具體包括： 利用重建出的熒光染料濃度〇,同時利用樣品的吸收系數(shù)和散射系數(shù)信息，通過Monte Carlo仿真建立模型，通過調(diào)整仿真參數(shù)以模擬實際實驗情形，從中即估計出熒光數(shù)據(jù)中的 散射分量。7. 如權(quán)利要求2所述的發(fā)射式光學(xué)投影斷層成像衰減與散射校正方法，其特征在于，兩 次重建結(jié)果之差與閾值對比，迭代進(jìn)行仿真計算，重建結(jié)果與上一次重建結(jié)果對比，如果二 者差異小于給定的門限值，則終止程序，輸出結(jié)果，完成衰減和散射校正，如果不滿足終止 條件，則繼續(xù)進(jìn)行Monte CarIo仿真，直至滿足終止條件。
【文檔編號】G06T15/20GK105894537SQ201610203306
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月1日
【發(fā)明人】朱守平, 郎晉偉, 謝暉, 鮑翠平, 曹旭, 張建華, 梁繼民
【申請人】西安電子科技大學(xué)