[发明专利]基于相关熵匹配追踪的激发荧光断层重建方法

说明书

本公开提供一种基于相关熵匹配追踪的激发荧光断层重建方法，利用稀疏性先验信息，基于相关熵匹配追踪方法，实现对不同类型噪声数据的鲁棒重建。本公开提供的基于相关熵匹配追踪的激发荧光断层重建方法与测量数据的噪声分布无关，与传统的匹配追踪方法相比，它不用假设测量数据的噪声分布符合高斯分布，这一性质使它对各种不同类型的噪声均有较好的鲁棒性，在生物医学研究中，能更好的应对实际环境中面临的复杂噪声情况，适用于对无创在体干细胞示踪问题。

技术领域

本公开涉及光学分子影像技术领域，尤其涉及一种基于相关熵匹配追踪的激发荧光断层重建方法。

背景技术

激发荧光断层成像技术是一种新型的光学分子影像技术。利用荧光探针标记生物体内某靶标(干细胞，蛋白，核酸或小分子等)，在体外特定波长的激发光源的照射下，荧光探针吸收能量，发生光子跃迁，产生激发光并穿透生物体表面，被体外的高灵敏光学检测仪器，如CCD相机，检测到。通过对光子在体内的传输过程进行建模，利用数学方法求解模型的前后向问题，对体内的荧光光源进行三维重建，获取分子探针生物体内的三维位置分布和能量分布，在干细胞示踪，药物递送和早期肿瘤检测等方面具有极高的应用价值。

激发荧光断层重建方法只能利用表面二维的荧光数据进行逆向推演，荧光数据相比整个问题的解空间来说数量很少，导致解不唯一且极易受到噪声的影像，属于严重的病态问题。在干细胞示踪问题中，移植的干细胞数量相比于整个动物体极少，信号极弱，极易受到各种噪声的干扰，因此对重建算法的抗噪声性能要求更高。而且，光子在体内传输的过程中，生物组织对其有很强的散射作用，更加加重了问题的病态性。受压缩感知理论的启发，很多基于正交匹配追踪的方法被用来解决断层重建的逆问题。

然而，本申请发明人在实现本公开的过程中发现，现有的基于正交匹配追踪的方法在迭代过程中使用均方误差作为求解的目标函数，前提条件为噪声符合高斯分布。但是在实际在体干细胞示踪问题中，采集系统引进的噪声分布十分复杂，导致使用高斯误差作为近似，效果不够精确，算法鲁棒性不够好。

公开内容

(一)要解决的技术问题

基于上述技术问题，本公开提供一种基于相关熵匹配追踪的激发荧光断层重建方法，以缓解现有技术中的重建方法使用高斯误差作为近似，对于非高斯噪声效果不够精确，算法鲁棒性不够好的技术问题。

(二)技术方案

本公开提供一种基于相关熵匹配追踪的激发荧光断层重建方法，包括：步骤A：获得实验动物的CT成像数据和表面激发荧光图像；步骤B：将所述CT成像数据分割离散化，并对离散后的各个器官赋予相对应的光学参数，得到离散化后的动物模型；步骤C：将所述表面激发荧光图像映射到所述步骤B中得到的离散化后的动物模型上，得到实验动物体表的光强分布，并据此建立所述实验动物体内的光子的传输模型；步骤D：将所述光子的传输模型简化为扩散方程，并采用有限元方法将所述扩散方程转换为线性方程；以及步骤E：基于正交匹配追踪的策略框架，使用相关熵的评价准则，迭代的求解所述线性方程，得到干细胞在实验动物体内的分布情况。

在本公开的一些实施例中，所述步骤B中，根据标记干细胞的荧光探针的激发与发射波长，确定各器官的光学吸收和散射参数。

在本公开的一些实施例中，所述表面激发荧光图像包含N个角度的表面激发荧光图像，N≥1。

在本公开的一些实施例中，所述步骤D中，利用生物组织对光子散射和/或吸收的光学特性，将所述光子的传输模型简化为扩散方程。

在本公开的一些实施例中，所述步骤D中，所述线性方程的形式为：

y＝Ax

其中，y是表面激发荧光图像的测量数据，A是系统矩阵，x是要求解的目标的分布向量。