基于成像光谱仪的生物组织光学参数重构方法技术

本发明专利技术的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，通过本发明专利技术的装置与方法，探测生物组织每一个点的反射光谱，通过使用大量光谱数据代替大量空间探测数据，从而提高探测系统的紧凑性与探测效率，在生物组织光学参数重构中，构建三层生物组织模型，同时兼顾了生物组织的复杂性与计算效率，并使用扰动式蒙特卡洛仿真，对光与生物组织的作用进行高效仿真，最后采用雅克比矩阵重构算法，结合光谱探测数据以及扰动式蒙特卡洛仿真，实现生物组织光学参数的重构。

Reconstruction of optical parameters of biological tissue based on imaging spectrometer

【技术实现步骤摘要】
基于成像光谱仪的生物组织光学参数重构方法
本专利技术属于光学
，具体涉及一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法。
技术介绍
近年来，生物医学光子学的研究备受关注，其中一个原因是光学技术在医疗中的应用是无损的、数字量化的，可为医护人员提供明确的检查结果。在生物医学光子学的研究中，生物组织的光学参数重构尤为重要，通过组织光学参数的研究，可对生物组织内部的不同物质的含量进行量化分析。然而，由于生物组织的复杂散射特性，生物组织光学参数的探测系统需要探测大量的数据，才能准确的计算生物组织参数，这对于探测系统的探测模式提出了很高的要求，往往需要布置大量的探测点开展探测工作，以获取详尽数据。本专利技术专利中，我们提出一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，通过使用成像光谱仪对生物组织进行光谱图像检测，通过不同波段通道的光谱数据，实现探测区域的大量探测数据获取，并结合生物物质中重要的吸收、散射物质的光学特性，建立计算模型，重构生物组织光学参数。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案如下：本专利技术的算法部分包括三层生物组织模型建模算法、蒙特卡洛正问题建模算法以及雅克比矩阵重构算法，硬件部分包括成像光谱仪、光源与直线扫描电机，光源均匀照射生物组织，成像光谱仪以反射模式检测光源与生物组织作用的后向散射光，直线扫描电机带动成像光谱仪做直线位移扫描，获得二维空间的后向散射光谱，在算法中需要对生物组织进行三层生物组织模型建模，其中第1和第2层生物组织模型定义为非均匀生物组织，并划分网格体素，每个网格体素定义各自的生物组织的光学参数，第3层生物组织模型定义为均匀生物组织，第三层组织拥有相同的生物光学参数，基于三层生物组织模型，使用扰动蒙特卡洛仿真开展正问题建模，扰动蒙特卡洛仿真由双步蒙特卡洛仿真组成，第一步蒙特卡洛仿真与经典仿真方法基本相同，但针对“被探测到的光子”，程序将记录该光子出射时的随机数种子数值，定义为“有效种子数值”，在第二步蒙特卡洛仿真中，仿真程序将读取有效种子数值完成光子随机游走的仿真，并记录后向散射光强，结合扰动蒙特卡洛仿真的数据，构建雅克比矩阵，并结合探测的后向散射光谱数据，使用逆问题算法，求解生物组织的光学参数。所述三层生物组织模型建模，其中第1和第2层生物组织模型定义为非均匀生物组织，划分为离散的正方体体素(Voxelj,j＝1:2N，N是大于1的整数，表示单层生物组织表面离散化后的体素数目)，第3层生物组织定义为均匀生物组织，为了便于表述，将第三层生物组织定义为Voxel2N+1，基于上述设置，当我们研究组织表面的第j号体素Voxelj时，其体素中心位置定义为rj，其散射系数和吸收系数分别定义为μs(λ,rj)和μa(λ,rj)，其中μs(λ,rj)是体素Voxelj中散射光谱系数，定义体素Voxelj中的各向异性因子为g(λ,rj)，上述两个参数可转换为Mie散射方程与散射体半径crad(rj)、散射体浓度csca(rj)、散射体相对折射率cind(rj)，在生物组织中，起吸收作用的物质主要有：水、含氧血红蛋白、非含氧血红蛋白、脂类以及胶原蛋白等，因此Voxelj的吸收系数光谱可由下式决定：其中与分别表示水、含氧血红蛋白、非含氧血红蛋白、脂肪以及胶原蛋白的摩尔吸收系数，定义第j号体素中的水、含氧血红蛋白、非含氧血红蛋白、脂肪以及胶原蛋白的浓度：cw(rj),co(rj),cd(rj),cf(rj)与cc(rj)，在研究第Voxelj的情况下，8个未知参数定义为：p(rj)＝[cw(rj),co(rj),cd(rj),cf(rj),cc(rj),crad(rj),csca(rj),cind(rj)]T，将上述8个参数代入Mie散射理论以及式(1)，可以得到散射系数与吸收系数，整个生物组织模型的未知参数数目为8×(2N+1)，在成像光谱仪扫描探测实验中，可获得第一层每一个体素漫反射的漫反射光谱，定义为D(rmi)＝[Dλ1(rmi),Dλ2(rmi),...,DλB(rmi)]T，其中rmi表示第i(i＝1:N)号探测位置，探测位置位于第一层体素的上表面中心。所述蒙特卡洛正问题建模算法，使用扰动蒙特卡洛仿真实现光子在生物组织中传播的建模，扰动蒙特卡洛仿真的算法由双步蒙特卡洛仿真组成，第一步蒙特卡洛仿真与经典仿真方法基本相同，利用抽样方法追踪生物组织中的光子迁移，但针对“被探测到的光子”，程序将记录该光子出射时的随机数种子数值，定义为“有效种子数值”，在第二步蒙特卡洛仿真中，仿真程序将读取有效种子数值完成光子随机游走的仿真，在第二步蒙特卡洛仿真中不会追踪“无法被探测到的光子”，提高了蒙特卡洛仿真的效率，在第二步蒙特卡洛仿真中，吸收系数的数值可随意改变，在结合实验数据前，预先针对一系列离散的散射数值以及波长数值运行第一步蒙特卡洛仿真，记录不同散射数值、不同波长下的有效种子数值，在雅克比矩阵重构算法中，将根据散射系数以及工作波长的数值，选择对应的有效种子数值，使用第二步蒙特卡洛仿真进行高效率的仿真计算。所述雅克比矩阵重构算法，核心计算满足下列关系：在上述式子中，每一个符号均代表一个子矩阵，雅克比矩阵内的子矩阵定义为：其中，rmi表示蒙特卡洛模拟中的探测位置，rj表示第j(j＝1:2N+1)号体素Voxelj的中心位置，p表示当前整个生物组织的未知参数的数值，可定义为p＝[p(r1),p(r2),...,p(r2N+1)]T，子矩阵δD(rmi)定义为[δDλ1(rmi),δDλ2(rmi),...,δDλB(rmi)]T，其中δDλk(rmi)表示在探测位置rmi处第k号光谱通道的探测数值Dλk(rmi)与蒙特卡洛模拟数值Dλk(rsi)的差值，在式(2)中，M表示探测点的数目，N为探测位置数目，M＝N，将每一个探测位置设置在第一层体素顶面的中心，子矩阵δp(rj)定义为：δp(rj)＝[δcw(rj),δco(rj),δcd(rj),δcf(rj),δcc(rj),δcrad(rj),δcsca(rj),δcind(rj)]T，δp(rj)表示Voxelj的参数更新值，在逆问题的反演过程中，通过求解可获得δp＝[δp(r1),δp(r2),...,δp(r2N+1)]T，其中是正则化参数，是一个有理数，δD＝[δD(rm1),δD(rm2),...,δD(rmM)]T，完成式(4)的计算后，根据下式更新生物组织的未知参数：p＝[p(r1),p(r2),...,p(r2N+1)]T+[δp(r1),δp(r2),...,δp(r2N+1)]T(5)，不断重复上述过程，并根据当前生物组织参数计算雅克比矩阵的所有元素以及漫反射光谱的模拟结果，再利用式(5)计算参数更新值，进而更新生物组织参数，直至收敛为止。所述雅克比矩阵，其子矩阵的元素定义为Jλk(rsi,cx(rj)；p)，生物组织表面的漫反射光谱的蒙特卡洛仿真数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，其特征在于算法部分包括三层生物组织模型建模算法、蒙特卡洛正问题建模算法以及雅克比矩阵重构算法，硬件部分包括光源、成像光谱仪与直线扫描电机，如附图1所示，光源1和光源2均匀照射生物组织，成像光谱仪3以反射模式检测光源与生物组织作用的后向散射光，直线扫描电机4带动成像光谱仪3做直线位移扫描，获得二维空间的后向散射光谱，生物组织光学参数重构方法流程如附图2所示，在算法中需要对生物组织进行三层生物组织模型建模，其中第1和第2层生物组织模型定义为非均匀生物组织，并划分网格体素，每个网格体素定义各自的生物组织的光学参数，第3层生物组织模型定义为均匀生物组织，第三层组织拥有相同的生物光学参数，基于三层生物组织模型，使用扰动蒙特卡洛仿真开展正问题建模，扰动蒙特卡洛仿真由双步蒙特卡洛仿真组成，第一步蒙特卡洛仿真与经典仿真方法基本相同，但针对“被探测到的光子”，程序将记录该光子出射时的随机数种子数值，定义为“有效种子数值”，在第二步蒙特卡洛仿真中，仿真程序将读取有效种子数值完成光子随机游走的仿真，并记录后向散射光强，结合扰动蒙特卡洛仿真的数据，构建雅克比矩阵，并结合探测的后向散射光谱数据，使用逆问题算法，求解生物组织的光学参数。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，其特征在于算法部分包括三层生物组织模型建模算法、蒙特卡洛正问题建模算法以及雅克比矩阵重构算法，硬件部分包括光源、成像光谱仪与直线扫描电机，如附图1所示，光源1和光源2均匀照射生物组织，成像光谱仪3以反射模式检测光源与生物组织作用的后向散射光，直线扫描电机4带动成像光谱仪3做直线位移扫描，获得二维空间的后向散射光谱，生物组织光学参数重构方法流程如附图2所示，在算法中需要对生物组织进行三层生物组织模型建模，其中第1和第2层生物组织模型定义为非均匀生物组织，并划分网格体素，每个网格体素定义各自的生物组织的光学参数，第3层生物组织模型定义为均匀生物组织，第三层组织拥有相同的生物光学参数，基于三层生物组织模型，使用扰动蒙特卡洛仿真开展正问题建模，扰动蒙特卡洛仿真由双步蒙特卡洛仿真组成，第一步蒙特卡洛仿真与经典仿真方法基本相同，但针对“被探测到的光子”，程序将记录该光子出射时的随机数种子数值，定义为“有效种子数值”，在第二步蒙特卡洛仿真中，仿真程序将读取有效种子数值完成光子随机游走的仿真，并记录后向散射光强，结合扰动蒙特卡洛仿真的数据，构建雅克比矩阵，并结合探测的后向散射光谱数据，使用逆问题算法，求解生物组织的光学参数。


2.根据权利要求1所述的一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，其特征在于所述的三层生物组织模型建模，其中第1和第2层生物组织模型定义为非均匀生物组织，划分为离散的正方体体素(Voxelj,j＝1:2N，N是大于1的整数，表示单层生物组织表面离散化后的体素数目)，第3层生物组织定义为均匀生物组织，为了便于表述，将第三层生物组织定义为Voxel2N+1，基于上述设置，当我们研究组织表面的第j号体素Voxelj时，其体素中心位置定义为rj，其散射系数和吸收系数分别定义为μs(λ,rj)和μa(λ,rj)，其中μs(λ,rj)是体素Voxelj中散射光谱系数，定义体素Voxelj中的各向异性因子为g(λ,rj)，上述两个参数可转换为Mie散射方程与散射体半径crad(rj)、散射体浓度csca(rj)、散射体相对折射率cind(rj)，在生物组织中，起吸收作用的物质主要有：水、含氧血红蛋白、非含氧血红蛋白、脂类以及胶原蛋白等，因此Voxelj的吸收系数光谱可由下式决定：



其中与分别表示水、含氧血红蛋白、非含氧血红蛋白、脂肪以及胶原蛋白的摩尔吸收系数，定义第j号体素中的水、含氧血红蛋白、非含氧血红蛋白、脂肪以及胶原蛋白的浓度：cw(rj),co(rj),cd(rj),cf(rj)与cc(rj)，在研究第Voxelj的情况下，8个未知参数定义为：p(rj)＝[cw(rj),co(rj),cd(rj),cf(rj),cc(rj),crad(rj),csca(rj),cind(rj)]T，将上述8个参数代入Mie散射理论以及式(1)，可以得到散射系数与吸收系数，整个生物组织模型的未知参数数目为8×(2N+1)，在成像光谱仪扫描探测实验中，可获得第一层每一个体素漫反射的漫反射光谱，定义为D(rmi)＝[Dλ1(rmi),Dλ2(rmi),...,DλB(rmi)]T，其中rmi表示第i(i＝1:N)号探测位置，探测位置位于第一层体素的上表面中心。


3.根据权利要求1所述的一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，其特征在于所述的蒙特卡洛正问题建模算法，使用扰动蒙特卡洛仿真实现光子在生物组织中传播的建模，扰动蒙特卡洛仿真的算法由双步蒙特卡洛仿真组成，第一步蒙特卡洛仿真与经典仿真方法基本相同，利用抽样方法追踪生物组织中的光子迁移，但针对“被探测到的光子”，程序将记录该光子出射时的随机数种子数值，定义为“有效种子数值”，在第二步蒙特卡洛仿真中，仿真程序将读取有效种子数值完成光子随机游走的仿真，在第二步蒙特卡洛仿真中不会追踪“无法被探测到的光子”，提高了蒙特卡洛仿真的效率，在第二步蒙特卡洛仿真中，吸收系数的数值可随意改变，在结合实验数据前，预先针对一系列离散的散射数值以及波长数值运行第一步蒙特卡洛仿真，记录不同散射数值、不同波长下的有效种子数值，在雅克比矩阵重构算法中，将根据散射系数以及工作波长的数值，选择对应的有效种子数值，使用第二步蒙特卡洛仿真进行高效率的仿真计算。


4.根据权利要求1所述的一种基于成像光谱仪的生物组织参数重构方法，其特征在于所述的雅克比矩阵重构算法，核心计算满足下列关...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵磊，
申请(专利权)人：杭州科洛码光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33