课题基金 / 基金详情

三维形貌配准结构约束的小动物模型DOT/FMT联合成像方法

批准号:
62105138
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
万文博
依托单位:
学科分类:
生物、医学光学与光子学
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
万文博

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
荧光分子层析成像(FMT)结合了特异性荧光分子标记技术及近红外光谱学成像技术的优势,能够在体检测活体组织内部与细胞或者分子相关的生化反应过程,有望实现肿瘤的超早期诊断。由于受到系统性能的限制、有效背景光学参数缺失以及逆向问题高度不适定性的影响,现有FMT技术的空间分辨率、定量性以及鲁棒性尚待提高。本项目面向小动物全身成像应用,基于硅光电倍增管发展高灵敏度、高空间采样密度的形貌/扩散光学层析(DOT)/FMT联合测量系统,结合数字鼠形貌配准及形状DOT技术发展有效的解剖/光学结构获取方法,并在实现精准光子输运建模的基础上发展FMT先进图像重建方法。项目的实施有助于突破现有FMT方法的局限,提升FMT的空间分辨率及定量性,以期实现面向小动物全身成像的多模态联合成像先进技术。
英文摘要
Fluorescence molecular tomography, which combines the advantages of specific fluorescent molecular labeling technology and near-infrared spectroscopy imaging technology, can detect the biochemical reaction process related to cells or molecules in living tissues, and is expected to achieve ultra-early diagnosis of tumors. However, the spatial resolution, quantitativeness and robustness of the current FMT method are still need to be improved due to the limitation of system performance, the difficulty in obtaining effective background optical parameters and the high ill-posedness of the reconstruction process. Aimed at the application of the small animal whole-body imaging, the project intends to a develop a high sensitivity and high spatial sampling density multi-modality measurement system of morphology /diffusion optical tomography (DOT)/ FMT based on silicon photomultipliers, develop the effective methods for obtaining anatomical/optical structure with the combination of morphology registration and shape-parameterized DOT, and develop the advanced FMT image reconstruction methods based on the accurate photon transport model. The implementation of this project helps to break through the limitations of the current FMT methods and improve the spatial resolution and quantification of FMT, which is expected to realize the advanced multi-modal imaging technology for small animal whole-body imaging.
荧光分子层析成像(FMT)是结合特异性荧光分子标记与近红外光谱成像技术优势的非侵入性光学成像技术,可在体无创检测活体组织内细胞或分子相关生化反应,为肿瘤早期诊断提供技术支撑。但现有FMT技术在空间分辨率、定量性和鲁棒性上存在不足,限制其在高精度生物医学成像中的应用。面向小动物成像需求,本项目在光学正向精确建模的基础上,针对传统计算重建技术迭代次数多、手动调参复杂及重建质量不佳等问题,提出基于物理建模的迭代展开深度网络图像重建策略,将传统逆向迭代中的梯度下降与近端梯度映射步骤展开为神经网络层,提升计算效率与成像性能。针对先验信息缺失问题,采用基于分数匹配的生成式网络模型提取目标分布先验信息,结合光子传输物理模型,用分数模型替代传统正则化方法约束图像重建,提升重建分辨率和图像质量。为解决散射介质影响,用随机微分方程对目标图像梯度分布建模,利用扩散模型先验信息约束优化迭代重建,生成高质量可解释图像,克服散射干扰效果显著。形成了基于深度先验学习的生成式计算光学成像技术体系,实现多个光学成像模态的扩展应用,为其他光学计算成像技术创新提供理论与方法支持,具有重要科学意义和应用价值。
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