基于单视图的X射线发光断层成像系统及方法研究

基本信息
批准号:61571281
项目类别:面上项目
资助金额:60.00
负责人:刘欣
学科分类:
依托单位:上海大学
批准年份:2015
结题年份:2019
起止时间:2016-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:苗鹏,蒋皆恢,刘应乾,江娟娟,陈颖,潘辰,吴冰晶,王吉喆
关键词:
成像方法生物发光成像光学分子成像图像重建成像系统
结项摘要

X-ray luminescence computed tomography (XLCT) has been recently proposed as a new optical molecular imaging modality. Compared with other optical molecular imaging modalities, XLCT offers many advantages, which are important for bio-medical research. However, challenges still remain in dynamic XLCT imaging, where short scan time, good spatial resolution, and whole-body field of view need be considered simultaneously. To address these problems, in this study, we propose a new reconstruction method and establish a new XLCT system for imaging the fast biological activities in vivo, which are achieved by taking advantage of the single-view measurement data. To achieve the goal, firstly, based on the characters of x-ray and photon migration in biological tissues, the forward model of XLCT imaging is established. Secondly, based on compressive sensing technique, a single-view reconstruction method is established, where a priori information and multi-spectral method are both used to further improve the reconstruction quality of XLCT. Finally, by combining the forward model and reconstruction method, a fast single-view XLCT imaging system is established. The technique provides a relative better imaging quality and a higher time resolution, which is helpful in studying drug delivery and disease progression.

X射线发光断层成像(XLCT)对于生物医学的研究具有重要推动作用。然而,现有XLCT技术难以在成像对象的全身尺度,进行高空间分辨、快速、三维成像,这已不能满足动态生物医学研究的需求。因此,本项目拟基于单视图重建策略,研究并建立适用于小动物动态成像的新型XLCT成像系统及方法。主要研究内容包括:(1)改变现有XLCT成像的设计思路,创新性地基于单视图重建策略,建立单视图XLCT成像前向模型。(2)基于压缩感知理论,结合先验信息与多能激发/多谱检测技术,建立单视图XLCT重建算法。(3)整合单视图成像前向模型与重建算法,在理论分析指导下,建立新型单视图XLCT成像系统,实现小动物全身水平的快速、高分辨、三维XLCT成像。项目的完成有助于为基于小动物的在体药物动力学实验研究提供更先进的研究手段,具有重要的理论和实际应用意义。

项目摘要

X射线发光断层成像(XLCT)对于生物医学的研究具有重要推动作用。然而,现有XLCT技术难以在成像对象的全身尺度,进行高空间分辨、快速、三维成像,这已不能满足动态生物医学研究的需求。针对上述问题,本项目主要工作是基于单视图重建策略,研究并建立适用于小动物动态成像的新型XLCT成像系统及方法。通过四年的研究,我们完成了如下工作。1)构建了单视图XLCT成像数学模型,并结合X射线补偿算法及结构/功能先验信息提高了前向模型建模的准确性。2)建立了单视图XLCT重建算法;同时,利用稀疏先验、时间先验、组先验、多能激发成像策略、扩展卡尔曼滤波及小波压缩等方法,进一步提升了单视图重建算法的准确性、鲁棒性及计算效率。3)创新性地将超高分辨定位成像策略与XLCT相结合,结合深度学习理论,从本质上提高了XLCT成像的空间分辨率(~10倍),实现了超高分辨XLCT成像;4)制备了新型纳米发光颗粒(NPs);合成了X射线激发生热NPs;制备了适用于X-PDT的NPs;在此基础上,提升了XLCT成像性能并扩展其应用领域。5)基于上述成像模型、重建方法与成像标记物,构建了单视图锥形束XLCT成像原型系统,实现了基于小动物全身尺度的快速、高分辨、三维XLCT结构与功能成像。在此基础上,联合上海联影公司,以现有商用钼靶成像系统为基础,尝试构建新型XLCT/Mammography多模态乳腺成像系统。此外,在项目研究过程中,我们扩宽了研究领域,将该项目研究的核心技术应用于超高分辨超声成像;并以此为基础,成功获得国家自然科学基金面上项目资助(承担)。.本项目已在《Biomedical Optics Express》、《Journal of Biomedical Optics》、《Physics in Medicine & Biology》、《科学通报》等国内外主流学术期刊和国际会议上以第一(通讯)作者共发表文章21篇,其中,SCI检索9篇,影响因子累计31;EI检索11篇;获上海市科技进步二等奖1项(参与);参编英文著作1部,ELSEVIER出版社出版;申请国内发明专利3项,授权1项。上述工作迄今已被引用95次(Web of Science Core Collection),包括被JBO主编Brian W. Pogue博士以及斯坦福大学的L. Xing博士在其综述中作为插图引用。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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