锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法及系统技术方案

本发明专利技术属于光学分子影像领域，公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法及系统，该方法包括：获取表面光通量、重建目标的解剖结构信息和光学特性参数，并实现二维数据到三维数据的映射；基于具有罗宾型边界条件的稳态扩散方程模型，结合有限元理论，将重建目标的解剖结构信息和光学特性参数作为先验信息，建立表面光通量与重建目标内部荧光目标分布的线性关系；使用稀疏贝叶斯学习算法求解重建目标的三维分布；显示结果，将最后的重建结果和成像目标的解剖结构进行图像融合并显示。本发明专利技术基于稀疏贝叶斯框架，提高了重建结果的质量并降低了算法复杂度，实现了锥束X射线荧光计算机断层成像的准确快速重建。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光学分子影像领域，尤其涉及一种基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法及系统。

技术介绍

1、x射线荧光计算机断层成像(x-ray luminescence computed tomography,xlct)是一种新兴的混合x射线ct/光学成像模式，并已显示出作为小动物肿瘤早期三维检测工具的前景。在xlct中，成像探针由x射线束激发发出可见光或近红外光，然后被光子探测器铺获，从而实现了高分辨率x射线结构成像与高灵敏度和高特异性光学分子成像的自然结合。由于x射线在生物组织中的高穿透性和有限散射性，相比较于生物发光断层成像(bioluminescence tomography,blt)和荧光分子断层成像(fluorescence moleculartomography,fmt)等其他光学分子成像模式，xlct可以避免背景光学信号和自体荧光的影响。

2、一般来说，基于x射线束的形状，xlct系统主要分为笔束xlct(pencil-beam xlct,pb-xlct)、窄束xlct(narrow-beamxlct,nb-x本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于稀疏贝叶斯学习的锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述S2具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述S3具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束X射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述稀疏贝叶斯学习...

【技术特征摘要】

1.一种基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述s2具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述s3具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述稀疏贝叶斯学习算法定理如下：

6.根据权利要求1所述的基于稀疏贝叶斯学习的锥束x射线荧光计算机断层成像重建方法，其特征在于：所述s4采用tecplot软件进行三维立体和二维截面展示。

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【专利技术属性】
技术研发人员：苏临之，王一凡，汤文龙，陈意，李康，赵凤军，易黄建，曹欣，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：