[发明专利]一种基于3D-Unet的介观荧光分子成像三维重建方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于3D‑Unet的介观荧光分子成像三维重建方法及系统，包括：获取生物组织表面光子通量，得到生物组织表面荧光光子强度测量数据集；基于计算机仿真生成的内嵌荧光生物标签的仿体，得到光子强度仿真数据集；将生物组织表面荧光光子强度测量数据集与仿真数据集混合，并选择其中一部分作为训练数据集；基于训练数据集进行3D‑Unet网络模型的训练，得到模型参数；对介观尺度的生物组织内部生物标签进行三维重建。本发明较传统三维重建方法，重建效率和鲁棒性更高，得到的重建结果具有更高的精度和分辨率，更适用于介观尺度生物标签的三维重建。

技术领域

本发明属于介观尺度荧光分子层析成像技术领域，尤其涉及一种基于3D-Unet的介观荧光分子成像三维重建方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

光学分子影像学是近十几年来蓬勃发展的新型成像模态。随着生物荧光蛋白技术不断发展，使得荧光分子影像技术能够更精准地介入生物生理过程进行跟踪观察。在分子影像学诸多成像模态中，因工作原理和工作方式不同而各具不同性能，适用于不同的应用领域。光学分子成像技术根据成像深度的不同，分为显微光学成像、介观光学成像和宏观光学成像三种。显微光学成像的成像深度较为有限(几百微米)，主要针对细胞进行成像。宏观光学成像技术通常具有几厘米的成像深度，但其分辨率往往被限制在毫米量级，主要针对身体器官进行成像。而介观光学成像则以毫米级的成像深度和数十到几百微米的成像分辨率填补了微观和宏观光学成像在成像深度和空间分辨率的空白地带，主要针对生物组织进行成像。微观和宏观光学成像尺度上均有较多的三维成像重建技术，而在介观光学成像尺度上则缺乏快速的三维重建方法。介观荧光分子层析成像(Mesoscopic FluorescenceMolecular Tomography，MFMT)正好填补了光学分子成像在介观尺度上的空白地带，该技术能够对介观尺度的生物组织内部的生化反应及其变化过程进行实时、定量观测。

然而，介观荧光分子层析成像系统只能在生物组织表面探测经过生物组织内部多次散射、反射、吸收后的光子信号，无法直接获取生物组织的内部空间信息，所以必须通过相应的三维重建算法才能复原出生物组织内部荧光标签或肿瘤靶标的三维分布。而由于荧光光子数量和强度随深度增加呈指数衰减，这使得在较深位置获得荧光团分布的三维重建变得更加困难，其三维重建过程是一个不适定、病态问题。同时，由于介观尺度重建空间分辨率高，所需数据量很大，这使得传统的迭代重建算法不仅耗时巨大，且重建精度和分辨率都会受到限制。

发明内容

为克服上述现有基于传统串行迭代算法进行三维重建的技术不足，本发明提供了一种基于3D-Unet的介观荧光分子成像三维重建方法及系统，能够以较快的计算速度得到更高精度和分辨率的重建结果，更加适应于介观尺度的荧光分子成像三维重建。

为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

一种基于3D-Unet的介观荧光分子成像三维重建方法，包括：

获取生物组织表面光子通量，得到生物组织表面荧光光子测量数据集；

基于计算机仿真生成的内嵌荧光生物标签的仿体，得到其光子强度仿真数据集；

将生物组织表面荧光光子测量数据集与仿真数据集混合，并随机选择其中一部分作为训练数据集；

基于训练数据集进行3D-Unet网络模型的训练，得到模型参数；

对介观尺度的生物组织内部生物标签或肿瘤靶标进行三维重建。

进一步地，将生物组织表面荧光测量数据集与仿真数据集混合，包括：

通过多次仿真生成多个荧光光子强度的仿真数据集，每次生成的数据均是一个m×n矩阵数据；