基于多信息融合和棧式自編碼網(wǎng)絡(luò)的擴散光學(xué)層析方法

孫志龍，張杰，劉宗洋，高峰，3，張麗敏，3

（1 天津大學(xué) 國際工程師學(xué)院，天津 300072）

（2 天津大學(xué) 精密儀器與光電子工程學(xué)院，天津 300072）

（3 天津市生物醫(yī)學(xué)檢測技術(shù)與儀器重點實驗室，天津 300072）

0 引言

擴散光學(xué)層析（Diffuse Optical Tomography，DOT）作為一種新型的功能光學(xué)成像技術(shù)，其利用波長范圍在600～900 nm 的近紅外光入射生物組織體，根據(jù)在生物組織邊界得到的光流量，從而重構(gòu)組織內(nèi)部光學(xué)特性的三維分布［1］。該技術(shù)具有無創(chuàng)、無電離輻射以及可提供生物組織生理學(xué)信息等優(yōu)勢，在乳腺腫瘤成像和腦功能成像等領(lǐng)域極具應(yīng)用潛力［2-4］。在DOT 成像過程中，近紅外光在組織中傳播具有強散射特性，且邊界測量數(shù)據(jù)遠小于需要重構(gòu)的組織體光學(xué)參數(shù)個數(shù)［5］。因此，為提高DOT 圖像重建質(zhì)量，國內(nèi)外研究人員發(fā)展了多種圖像重建優(yōu)化算法。其中，常用的策略為非線性迭代算法中添加不同類型的正則化項，基本思想是在每次迭代過程中添加額外的懲罰項進行正則化約束，以抑制測量噪聲和減小模型誤差所帶來的影響，從而獲得不適定問題的穩(wěn)定近似解。典型的正則化方法包括L1 范數(shù)正則化和L2 范數(shù)正則化［6］。基于L2 范數(shù)的正則化方法可有效的重建DOT 圖像，但L2 范數(shù)具有平滑效應(yīng)，對圖像邊緣恢復(fù)較差。L1 范數(shù)則可以保持邊緣，但易出現(xiàn)階梯效應(yīng)，導(dǎo)致圖像產(chǎn)生虛假邊緣。此外，國內(nèi)外學(xué)者提出將擴散光學(xué)層析成像技術(shù)與現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)成像模態(tài)結(jié)合發(fā)展成為多模態(tài)成像技術(shù)。如BROOKSBY B A 和鄧勇等分別把磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）和微型計算機斷層掃描系統(tǒng)提供的解剖結(jié)構(gòu)圖像作為結(jié)構(gòu)先驗信息，以Laplace 算子的形式引入到正則化方法中以提高DOT 圖像重建質(zhì)量［7-8］。……