生物发光断层成像(Bioluminescence Tomography,BLT)是当前光学分子影像领域的研究热点,但其重建理论和算法中还有一些关键问题亟待解决。本项目针对非接触式测量下BLT重建问题展开深入研究,反演得到生物发光光源在目标体内的空间位置和能量分布信息,以满足生命科学研究中对光源三维定位的需求。本项目研究2D探测面到3D目标体表的位置和能量映射关系,建立两种透镜成像理论下的2D-3D映射算法;以提高光源重建精度和速度为目标,利用自适应hp-FEM(选择最佳网格尺度h和基函数阶数p的有限元方法)和优化方法建立复杂目标体内光源重建算法;利用真实实验数据验证算法的可行性并加以完善,最终形成一套精确快速的BLT重建算法,配备到成像系统中。本项目的研究成果能够为深入开展在体光学分子影像其它理论和算法研究奠定基础,具有重要的指导意义。
Bioluminescence Tomography;2D-3D mapping;Inside source reconstruction;Finite element method;Optimization method
生物发光断层成像(Bioluminescence Tomography,BLT)是当前光学分子影像领域的研究热点,本项目针对非接触式测量下生物发光断层成像重建问题的两个重要部分自由空间中2D探测面到3D体表的位置和能量映射关系,被测目标体内生物发光光源空间位置和能量分布的重建方法进行了深入探讨。针对2D探测面和3D体表的位置和能量映射关系,建立了基于混合辐射度理论光传输解析模型,并进一步建立了基于光阑效应分析的通用自由空间光传输模型,实现了二维探测面到三维体表的能量精确映射。 在生物发光断层成像的光传输正向问题中,由于求解复杂目标体问题需要用数值方法求解,在有限元经典方法的基础上,进一步提出了基于自适应hp型有限元方法(hp-FEM)和多级自适应有限元方法。针对辐射传输方程计算方程数过多容易导致计算崩溃的问题,我们使用大规模并行计算机,图形处理器GPU集群对基于Monte Carlo方法和离散坐标SN方法的光传输方程进行了并行加速研究,在保证求解准确度的情况下,极大提高了求解效率。 在复杂生物体内部光源重建问题中,我们将系统方程转化为优化问题,进而提出了一系列优化算法来求解,主要有多相水平集方法、截断的完全最小二乘方法。考虑到生物发光光源相对于求解域的稀疏分布特性,我们将基于l2范数的正则化方法转化为基于l1范数的稀疏正则化方法,提出了两种基于稀疏正则化的光学三维重建方法基于不完全变量的截断共轭梯度法和初始对偶内点。同时,本项目也进行了一系列的生物应用实验研究,建立了小动物肿瘤模型,进行了肿瘤发生发展、药物治疗等实验研究,充分考虑模型近似、实验环境、测量误差等对重建结果的影响并进而修正重建方法,验证了算法和系统的有效性和稳定性。本项目的研究成果能够为深入开展在体光学分子影像其它理论和算法研究奠定基础,具有重要的指导意义。 本项目研究成果获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖科学技术进步奖二等奖,共发表论文13篇,其中SCI检索13篇。获得授权专利2项,受理专利1项。邀请国外学者来访2人次,参加国际分子影像大会和SPIE国际光学会议2人次。