发明名称 全光学生物发光断层成像方法
摘要 本发明公开了一种全光学生物发光断层成像方法,解决了现有技术中需要融合结构成像技术,如计算机断层成像或磁共振成像,才能实现三维重建的问题。该方法采用白光信号图像获取生物体表面三维轮廓,结合生物体表面能量分布的定量重建,用于体内生物发光光源的反演,以实现低成本的全光学生物发光断层成像过程。具体实现步骤包括:数据采集与预处理、生物体表面三维轮廓重建、生物体表面能量分布重建、表面能量的定量校准和体内光源反演及三维显示。本发明的全光学生物发光断层成像方法具有灵敏度高、成本低的特点,同时避免了复杂繁琐、耗时耗力的分割和配准环节,可用于生物发光断层成像领域。
申请公布号 CN101947103A 申请公布日期 2011.01.19
申请号 CN201010290252.4 申请日期 2010.09.20
申请人 西安电子科技大学 发明人 梁继民;陈雪利;田捷;屈晓超;赵恒;陈多芳;侯彦宾;朱守平;高新波
分类号 A61B5/00(2006.01)I 主分类号 A61B5/00(2006.01)I
代理机构 陕西电子工业专利中心 61205 代理人 田文英;王品华
主权项 1.全光学生物发光断层成像方法,其实现的具体步骤是:步骤一,数据采集与预处理,采集多角度生物发光信号和白光信号图像,并依次进行背景噪声去除、感兴趣区域提取和坏点补偿等数据预处理;步骤二,生物体表面三维轮廓重建,(2.1)白光信号图像的阈值分割,应用下述公式对步骤一中采集的多角度白光信号图像进行阈值分割,将其转换为二值图像:<maths num="0001"><![CDATA[<math><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><mfenced open='{' 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></math>]]></maths>式中,x是每幅白光信号图像中水平方向上的像素值;      y是每幅白光信号图像中竖直方向上的像素值;      θ<sub>i</sub>是第i幅白光信号图像的拍摄视角;      I是经步骤一获取的白光信号图像;<img file="FSA00000280528900012.GIF" wi="31" he="45" />是经阈值分割之后的白光信号图像;<img file="FSA00000280528900013.GIF" wi="58" he="57" />是第i幅白光信号图像阈值分割时采用的阈值,其值可以根据白光信号图像的信噪比确定;(2.2)二值图像的图像边界提取;(2.3)确定生物体表面三维轮廓的笛卡尔坐标系;(2.4)计算二值图像边界点的坐标值,在步骤(2.3)确定的笛卡尔坐标系的基础上,应用下述公式计算步骤(2.2)中获得的图像边界点的坐标:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mfenced open='{' 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></math>]]></maths>式中,(X,Y,Z)是图像边界点的笛卡尔坐标;      m是当前像素点与Z轴之间的有效像素数量;      l是单个像素代表的物理长度;      θ是从0度图像算起的总的旋转角度;n是当前像素点与XOY平面之间的有效像素数量;SIGN()是符号函数;flag是标志位,如果当前点在XOY平面的上部,其值取1,否则其值取0;(2.5)建立生物体表面三维轮廓的三维体数据结构,应用步骤(2.4)中的公式,遍历步骤(2.2)中获得的所有图像边界,得到以点的形式构成的生物体表面的三维体数据结构;(2.6)建立生物体表面三维轮廓的三角面片数据结构;步骤三,生物体表面能量分布重建,利用步骤二重建的生物体表面三维轮廓和步骤一获得的生物发光信号图像,应用下式计算生物体表面能量分布:<maths num="0003"><![CDATA[<math><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></math>]]></maths>式中,P是生物体表面能量分布;      r是生物体表面三维轮廓S上的任意一点;      r<sub>d</sub>是CCD相机上的任意一点;      r<sub>vd</sub>是点r<sub>d</sub>在虚拟探测平面上的成像点,虚拟探测平面定义为CCD相机的焦平面;      E(r<sub>d</sub>)是CCD相机点r<sub>d</sub>处的强度值;      ξ(r<sub>d</sub>,r)是表面点r与CCD相机上点r<sub>d</sub>之间的可视因子,其值由表面点r处出射的光线的方向、CCD相机中的薄透镜位置和直径尺寸确定;      cosθ<sub>s</sub>是表面点r的法向量与表面点r到r<sub>vd</sub>点之间连线的夹角余弦;      cosθ<sub>d</sub>是r<sub>vd</sub>点的法向量与r<sub>vd</sub>点到表面点r之间连线的夹角余弦;      dΩ是CCD相机上点r<sub>d</sub>处的微元面积;      dS是表面点r处的微元面积;步骤四,表面能量的定量校准,(4.1)利用积分球均匀光源系统,校准平面光源的出射流量密度与CCD相机所采集图像的灰度值之间的关系;(4.2)建立不同距离、不同视场情况下,生物体表面出射流量密度与CCD相机所采集图像的灰度值之间的定量关系:<maths num="0004"><![CDATA[<math><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></math>]]></maths>式中,J是生物体表面点的出射流量密度,单位为纳瓦每平方毫米;      G是CCD相机所采集图像的像素灰度值;      t<sub>e</sub>是CCD相机采集生物发光信号时的曝光时间,单位为秒;      R是生物体表面点到有效透镜边缘的距离,单位为毫米;      d是生物体表面点到有效透镜中心的距离,单位为毫米;      r<sub>1</sub>是18~23范围内的常数;r<sub>2</sub>是7~12范围内的常数;r<sub>3</sub>是57~62范围内的常数;r<sub>4</sub>是3~8范围内的常数;(4.3)计算生物体表面的绝对能量分布;步骤五,体内光源反演及三维显示。
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