动态荧光分子断层成像的建模与重建方法研究

Dynamic fluorescence molecular imaging has unique advantages in continuously monitoring physiological and pathological processes of living organisms in vivo. However, dynamic tomography in fluorescence molecular imaging remains to be studied. In this project, the simulation model and reconstruction method of dynamic fluorescence molecular tomography will be studied and constructed, so as to resolve the dynamic distribution of the fluorescence probe throughout the whole body of small animals three dimensionally. This research has the potential to provide a new technique for monitoring disease progression and assessing curative effect of drugs in vivo. The research contents include: 1) Study and construct the simulation model of photon flow in the main organs of small animals, so as to simulate the propagation process of photons in small animals; 2) Study and construct the simulation model of material flow in the main organs of small animals, so as to simulate the metabolism process of materials in small animals; 3) Study and construct the mixed simulation model of photon flow and material flow in the main organs of small animals, so as to simulate the related process of material exchange and photon energy propagation in small animals; 4) Study and construct the dynamic fluorescence molecular tomography algorithm, so as to dynamically image the three dimensional distribution of the fluorescence probe throughout the whole body of small animals; 5) Perform animal experiments in vivo to validate the performance of the dynamic imaging algorithm.

动态荧光分子影像技术在在体连续观测生物体生理及病理过程中具有独特优势，然而，如何实现生物体动态断层荧光分子影像还有待研究。在本项目中，拟研究建立动态荧光分子断层成像的仿真模型与重建方法，以期在体解析荧光探针在小动物体内的动态三维分布信息。这项研究有望为疾病病程的在体监测、药物的在体疗效评测等医学研究提供新的技术支持。研究内容包括：1）研究建立包含主要器官光子流特征的小动物仿真模型，以期模拟光子在小动物体内的传播过程；2）研究建立包含主要器官物质流特征的小动物仿真模型，以期模拟荧光探针在小动物体内的代谢过程；3）研究建立包含主要器官光子流与物质流特征的混合仿真模型，以期联合模拟小动物体内物质交换与光子能量传播的复合过程；4）研究建立动态荧光分子断层成像算法，以期对荧光探针在小动物体内的三维空间分布情况进行动态成像；5）进行活体动物实验，验证动态成像算法性能。

动态荧光分子断层成像（Dynamic fluorescence molecular tomography，DFMT）能够解析药物（荧光分子探针）在生物体内吸收、分布及排出的三维代谢过程，与药代动力学理论结合后可以提供药物的代谢参数图像，可为生理病理学研究及新药物的研发等提供新的更有力的研究工具。然而， DFMT 技术存在以下四个挑战：前向问题的准确性、逆向问题的病态性、动态测量数据时间相关性的利用以及重建过程的高运算负荷特性。针对以上四方面的挑战，本项目从以下三个方面进行了研究和探索，取得了一定的进展。.（1）基于Bayes理论和Laplace正则化理论提出了两种代谢参数成像直接方法。第一种方法利用最大后验估计原理建立了直接约束代谢参数图像的先验信息模型，第二种方法将Laplace矩阵直接用于约束代谢参数图像本身。这两种方法都允许荧光分子探针的浓度在每个投影角度下都发生变化，因此能够充分利用动态测量数据的时间相关性，从而提高代谢参数图像的质量。.（2）提出了一种基于拉普拉斯正则和平滑惩罚的荧光团浓度变化率重建算法，用来解决多模式DFMT和高噪声水平下的图像重建问题。使用拉普拉斯正则化来引入结构先验信息 ，以改善DFMT的重建质量，并且为了解决活体环境下的高噪声问题，提出一种平滑惩罚方法来抑制噪声对重建结果的影响。.（3）用于监测小鼠下肢缺血模型治疗效果的动态荧光分子成像方法研究。借助吲哚青绿（Indocyanine Green，ICG）可以同时作为血管造影剂和荧光成像探针的双重性能，采用平面荧光成像的模式，动态采集描述ICG经尾静脉注射后，在小鼠正常肢与缺血肢间分布过程的荧光图像，并计算获得相应的代谢曲线。根据正常肢与缺血肢间 ICG 代谢图像与代谢曲线的差异，实现对小鼠下肢缺血模型治疗效果的在体观测和评估，并能够在治疗早期对病情发展和治疗效果产生有效的预后。