《動態螢光分子斷層成像的建模與重建方法研究》是依託清華大學，由白淨擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：動態螢光分子斷層成像的建模與重建方法研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：白淨
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
動態螢光分子影像技術在在體連續觀測生物體生理及病理過程中具有獨特優勢，然而，如何實現生物體動態斷層螢光分子影像還有待研究。在本項目中，擬研究建立動態螢光分子斷層成像的仿真模型與重建方法，以期在體解析螢光探針在小動物體內的動態三維分布信息。這項研究有望為疾病病程的在體監測、藥物的在體療效評測等醫學研究提供新的技術支持。研究內容包括：1、研究建立包含主要器官光子流特徵的小動物仿真模型，以期模擬光子在小動物體內的傳播過程；2、研究建立包含主要器官物質流特徵的小動物仿真模型，以期模擬螢光探針在小動物體內的代謝過程；3、研究建立包含主要器官光子流與物質流特徵的混合仿真模型，以期聯合模擬小動物體內物質交換與光子能量傳播的複合過程；4、研究建立動態螢光分子斷層成像算法，以期對螢光探針在小動物體內的三維空間分布情況進行動態成像；5、進行活體動物實驗，驗證動態成像算法性能。
結題摘要
動態螢光分子斷層成像（Dynamic fluorescence molecular tomography，DFMT）能夠解析藥物（螢光分子探針）在生物體內吸收、分布及排出的三維代謝過程，與藥代動力學理論結合後可以提供藥物的代謝參數圖像，可為生理病理學研究及新藥物的研發等提供新的更有力的研究工具。然而， DFMT 技術存在以下四個挑戰：前向問題的準確性、逆向問題的病態性、動態測量數據時間相關性的利用以及重建過程的高運算負荷特性。針對以上四方面的挑戰，本項目從以下三個方面進行了研究和探索，取得了一定的進展。 （1）基於Bayes理論和Laplace正則化理論提出了兩種代謝參數成像直接方法。第一種方法利用最大後驗估計原理建立了直接約束代謝參數圖像的先驗信息模型，第二種方法將Laplace矩陣直接用於約束代謝參數圖像本身。這兩種方法都允許螢光分子探針的濃度在每個投影角度下都發生變化，因此能夠充分利用動態測量數據的時間相關性，從而提高代謝參數圖像的質量。 （2）提出了一種基於拉普拉斯正則和平滑懲罰的螢光團濃度變化率重建算法，用來解決多模式DFMT和高噪聲水平下的圖像重建問題。使用拉普拉斯正則化來引入結構先驗信息 ，以改善DFMT的重建質量，並且為了解決活體環境下的高噪聲問題，提出一種平滑懲罰方法來抑制噪聲對重建結果的影響。 （3）用於監測小鼠下肢缺血模型治療效果的動態螢光分子成像方法研究。藉助吲哚青綠（Indocyanine Green，ICG）可以同時作為血管造影劑和螢光成像探針的雙重性能，採用平面螢光成像的模式，動態採集描述ICG經尾靜脈注射後，在小鼠正常肢與缺血肢間分布過程的螢光圖像，並計算獲得相應的代謝曲線。根據正常肢與缺血肢間 ICG 代謝圖像與代謝曲線的差異，實現對小鼠下肢缺血模型治療效果的在體觀測和評估，並能夠在治療早期對病情發展和治療效果產生有效的預後。
