文摘
光声成像是一种新兴的非侵入性成像技术和广泛的生物医学成像的应用潜力巨大。然而,随着一些观数据过滤连续投影算法将创建的工件。在这项研究中,正则化迭代加权投影算法应用于过滤我们的光声成像的光学吸收从少数数据幻影。这种方法是基于迭代nonexact 2 dfbp的应用。通过添加一个迭代循环中的正则化操作,连续构件已经在很大程度上减少和迭代的收敛性能方案已得到改进。数值模拟的结果表明,该方法优于迭代FBP方法噪声方面的准确性和鲁棒性。图像定量评价研究表明,该方法优于传统的迭代方法。
1。介绍
光声成像(PAI)结合好声高分辨率光学对比在一个单一的形态有巨大的临床应用潜力巨大1]。它承诺在许多方面,例如,乳腺癌的检测,人类皮肤癌,骨关节炎(2- - - - - -4]。在过去的几十年中,许多算法已经提出了图像重建时超声换能器收集信号从一个完整的视图5- - - - - -7]。这些算法的一个限制因素是大量的测量用传感器。此外,在派的许多潜在的应用,如眼科成像和乳房成像,对象只能从有限的角度。从少数数据重建的实际需要存在,这可以极大地减少所需的扫描时间和超声波传感器的数量(8- - - - - -11]。
分析算法基于过滤投影(FBP)和逆时重建达到快速重建性能(5,12]。然而,这些算法固有的限制需要大量的数据点在目标对象准确地估算光学吸收。和实现这样的公式可能导致streak-type工件和负值的重建图像。为了克服这些局限性,提出了迭代图像重建算法来提高重建图像质量(13- - - - - -16),它可以减轻构件从少数不完整数据和允许减少数据采集时间。与基于gpu的重构和迭代的方法可以显著加速(17]。由于这个原因,对PAI迭代图像重建算法的发展是当前的一个重要研究课题。通过最小化之间的最小二乘误差测量信号和信号精确预测的光声传播模型,基于模型的光声反演方法已经被证明是稳定、准确的。然而,它的重建是计算繁琐,限制了其应用的实用派(16- - - - - -18]。最后,迭代加权算法可以有效地降低图像构件由于有限认识声学数据(19- - - - - -21]。所有这些方法提供的机会从少数数据准确的图像重建。
在这项研究中,受迭代加权方法在CT (20.,22,23),我们得到一个正则化迭代加权FBP (RIWFBP)方法改善循环迭代的收敛性能和改善一些观PAI的图像质量。在重建中,我们首先使用有效的一些观扫描角改善FBP方法来重建一个初始图像的光学吸收24]。在每个迭代步骤中,收集到的信号和计算信号之间的差异被用来更新校正图像,和一个正规化操作,提高了收敛迭代循环添加的属性。数值模拟和实验结果揭示了RIWFBP方法的良好性能。
本文组织如下。节2迭代改进FBP方法和正规化增强迭代计划简要综述。节3除了使用数值幻影,我们也进行了实验测量和应用重建方法获得的数据。最后,结论部分4。
2。方法
2.1。迭代改进的投影算法过滤
根据提出的问题一个听觉上均匀模型出现在[8),声波的压力在一个检测器位置和时间在一个圆的二维成像的空间分布有关电磁吸收, 在这里是体积热膨胀系数;是等压比热;音速的;和是时间剖面。对于二维成像,圆周扫描几何近似逆解可以表示为(25] 上面的数值模型和逆问题,我们使用了向量代表和向量代表。然后提出问题可以被描述为,重建公式可以写成(5),是投影算符(8]。在实际生物组织成像只有嘈杂的信号可以从一些观数据检测。是一个坏脾气的矩阵;因此我们不能获得一个精确的图像。
迭代改进出口押汇(IFBP)方法被用来减少工件由于数据不足和条纹由于缺失的角度。的更新步骤IFBP然后由(13] 通过这种方式,产生一个图像序列向量。
2.2。正则化迭代加权投影算法进行筛选
在本节中,我们将介绍一些观PAI RIWFBP方法成像。这种贡献是理论和实验的扩展迭代加权FBP (IWFBP)提出了26]。通过使用有效的扫描角全视图数据可以近似的算法扩展到少数情况。重建的强度误差引起的问题一些观扫描可以提高(24] 在哪里有效的扫描角和吗和分别是信号的最小和最大角度采集位置。基于(4),我们使用RIWFBP方法来弥补出口押汇的nonexactness。
在重建过程中,我们首先使用加权FBP重建初始分配方法吸收的能量密度。然后,我们应用RIWFBP方法更新分布吸收的能量密度。为了弥补重建之间的区别和实际的图像、加权参数(26), 使用正确的测量信号之间的差异和计算信号。我们获得了误差校正图像之间的差异和在每一个迭代的步骤。递归表达式如下: 在实践中,这可能是明智的使用只有一小部分满值的校正图像。灵感来自正规化的想法(22,23],RIWFBP方法旨在重建被吸收的能量沉积通过添加一个正规化操作IFBP迭代循环的。这是通过二次正则化最小二乘最小化的以下功能: 在哪里是一个参数确定的正规化和逆的像素之间的距离吗和在一个32社区。最后一项显然是一个惩罚项。最小化(7)可以实现差异化关于和设置每个生成的表达式为零,导致以下方程组: 在哪里(22),是标准的依据。利用最陡下降法的迭代形式给出的解决方案 最后,上学期(9()添加到更新一步6),导致 解释了迭代的收敛Sunnegardh和挑22]。本文重构图像的质量测量通过归一化平均绝对误差(NMAE),对变形工件定义为最敏感的 几个迭代,工件被抑制而保留了边缘和详细的信息。当所需的最低NMAE已经实现了迭代过程将停止,然后将输出结果。
3所示。结果
3.1。从模拟一些观数据重建
进行了计算机模拟验证了该方法的有效性。成像来源与一个大小为256×256像素,如图1(一),大约是位于一个薄板。光声信号计算根据(1)和高斯噪声也被添加到模拟信号。在实验中,所有重建方法是在MATLAB中实现(MathWorks纳蒂克,MA)。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
图像重建与IFBP法和RIWFBP法从少数数据显示在图中1,分别。有许多工件和模糊数据1 (b)和1 (c)。我们假设中的扭曲数据1 (b)和1 (e)来自有限的信息。这个结果与理论预测一致(8]。当比较的数据1 (d)和1 (f)可以看出,图像重建的质量从少数数据可以与全视图。所以我们可以得出结论,不完整的数据,RIWFBP方法可以提高重建质量的一些观数据。
数据2(一个)- - - - - -2 (c)显示重建利用IFBP方法,IWFBP方法(26),60 RIWFBP方法检测超过180°,分别。很明显,清楚地看到在图的构件2(一个)在很大程度上被抑制在图吗2 (c)。通过选择合适的正则化参数的值,之间的工件特征方法可以被保留下来。正规化的nonregularized IWFBP明显表现。
(一)
(b)
(c)
(d)
重建原始图像和重建的图像之间的错误计算,如图2 (d)。我们可以看到NMAE提议的方法减少特别是迭代数量更少。RIWFBP的重建误差降至0.18,前五个迭代和10次迭代后继续下降到0.17。相比之下IFBP方法和IWFBP方法,该方法将在不到五迭代提供一个好的结果。
研究RIWFBP方法的鲁棒性,高斯噪声和信噪比40岁,30岁和20被添加到信号。图3显示趋势图的重建误差之间的幽灵从IFBP获得和重建方法,ARTFBP方法(27,28],RIWFBP方法。它可以证明RIWFBP方法最低NMAE。正则化迭代计划是健壮的测量不准确和有更大的提高计算精度预测的理论提出了(8]。RIWFBP方法不仅可以使用最少的测量来获得最佳的性能,但还保持最好的效果是否吵或无噪声的信号。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.2。PAI的幻影成像
在幽灵的实验中,RIWFBP方法进行了测试和评估。比较,重建结果FBP法和IFBP法也。两个石墨棒直径毫米,长度5毫米和10毫米被埋在一个圆柱形的幻影在4毫米的深度。intralipid幻影的混合物与1%,明胶6%,93%的水被用来模拟生物组织。图的插图4(一)是幻影的照片。
(一)
(b)
(c)
样品辐照用q开关的脉冲Nd: YAG激光。脉冲持续时间为7.5 ns和脉冲重复率是10赫兹。聚焦水听器(精密音响有限公司)5 MHz的频率响应是由高精度步进电机控制扫描周围的幻光声信号采集以循环的方式。传感器和旋转中心之间的距离是45毫米。诱导光声海浪被捕60职位超过180°。在每个位置50信号平均。在实际实验中,我们不知道真正的形象,所以迭代停止准则, 拍摄。
数据4(一)- - - - - -4 (c)显示重建的光声图像利用FBP方法,IFBP方法,分别和RIWFBP方法。正如所料,图像重建与FBP方法包含工件和扭曲。工件在图4 (b)小得多的比图吗4(一)。几乎没有工件图4 (c)这是在良好的协议与幻影。幽灵的实验结果表明,RIWFBP方法能够很好地处理一些观光声的数据。
4所示。结论
在这部作品中,RIWFBP方法已应用于一些观数据重建光声图像。从实验我们得出这样的结论:在前五个迭代中,RIWFBP方法有效地抑制了条状工件由IWFBP超过180°。还表示,RIWFBP NMAE计算方法在准确性与其他测试方法相比具有优势。正则化,该方法比没有达到最终的解决方案。因此更容易决定何时终止迭代循环。RIWFBP方法的应用将大大减少超声波传感器的数量和扫描所需的时间高质量的光声图像重建。因此,它可以是一个有前途的候选人为解决一些观PAI的问题。
相互竞争的利益
作者宣称没有利益冲突。
确认
本文由中国国家自然科学基金支持下批准号。31271065,61300154,和61402215,山东省自然科学基金资助下号,2014 zrb019vc和2014 zrb019e0和聊城大学博士基金批准号318051304。