荧光分子断层成像中的三维网格优化

摘要

光学分子成像是医学成像领域的一个新兴分支,它可以在细胞和分子水平上检测人体新陈代谢和功能方面的疾病。因为红外光线或可见光可以穿透人体若干厘米并能够在人体表层被检测,我们在外部放置光源照射实验体,光线穿透人体到达荧光染剂位置(荧光染剂事先被注射到人体内),荧光染剂被激发,发出另一个波长的光波并在人体表面被检测到,荧光断层重建算法根据体外检测到的光波信息便能够重建出体内荧光染料的位置。为了能够精确的计算出荧光染剂的位置,数值分析方法(比如有限元)常用来求解描述光在组织内传播的偏微分方程。本文的目的就是提供一个基于荧光断层重建算法特点的三维网格优化算法,这个算法得到的网格是一个荧光断层重建算法的有效网格。算法结合了网格简化和网格细化两个过程,并根据体内器官组织的光照属性提出了相应的网格代价函数。算法结果证明了新网格较原网格(Digimouse)在质量上和密度上都有了非常大的提高,并能够应用在荧光分子断层重建算法中。

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 医学成像技术

1.1.1 X 射线计算机断层成像（X-Ray CT）

1.1.2 超声成像技术（Ultrasound imaging technology）

1.1.3 核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）

1.1.4 正电子发射计算机断层成像（Positron Emission Tomography，PET）

1.1.5 单光子发射计算机断层成像（Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）

1.1.6 荧光分子断层成像技术（Fluorescence Tomography Reconstruction）

1.1.7 医学成像技术所使用的物理光谱对比

1.2 基于荧光分子断层成像的有限元方法

1.2.1 波尔兹曼放射传递方程和扩散方程

1.2.2 有限元求解扩散方程

1.3 论文安排，创新点阐述

第二章 常用网格优化技术

2.1 网格简化

2.1.1 边界简化

2.1.2 体元素简化

2.2 网格细化

2.2.1 Delaunay 算法

2.2.2 约束 Delaunay 算法

2.2.3 Ruppert 优化算法

第三章 基于有限元的三维网格简化算法

3.1 简介

3.2 DIGIMOUSE

3.3 算法描述

3.4 网格模型简化

3.4.1 简化算法介绍

3.4.2 网格简化步骤

第四章 基于有限元的三维网格细化算法

4.1 细化算法描述

4.2 网格细化步骤

第五章 实验结果分析

5.1 边长分布

5.2 四面体体积分布

5.3 边长标准差分布与结果图

第六章 总结与展望

6.1 主要结论

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

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