English
A calibrated iterative reconstruction for quantitative photoacoustic tomography using multi-angle light-sheet illuminations
文件大小：
1113k
资源说明：### 量化光声断层成像中的校准迭代重建及多角度光片照明技术
#### 摘要
本文介绍了一种使用多角度光片照明的校准迭代重建方法在量化光声断层成像（Quantitative Photoacoustic Tomography, q-PAT）中的应用。该方法能够以高空间分辨率重构出吸收图像，并且通过多角度光片照明来获取更完整的信息和提高信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），从而改善大型目标区域的量化精度。
#### 量化光声断层成像(q-PAT)
量化光声断层成像是一种基于光声效应的技术，能够提供生物组织内部的光学特性图像，特别是吸收系数分布。这项技术结合了光学成像的高对比度和超声成像的高分辨率，被广泛应用于医学成像、生物医学研究等领域。为了实现准确的量化分析，需要克服一些挑战，如有限的数据采集范围、低信噪比等问题。
#### 多角度光片照明
传统的光声成像技术通常采用点光源或固定角度照明方式。这些方案虽然可以实现一定程度的成像效果，但在实际应用中往往受限于美国国家标准学会（ANSI）安全照射标准，以及数据采集的不完整性问题，特别是在处理较大尺寸的目标时，可能会出现信噪比较低、量化精度不佳的情况。
为了解决这些问题，研究人员提出了一种多角度光片照明的方法。这种方法利用多个角度的宽场光片来激发样本，在特定平面上获取更高信噪比的光声信号，从而获得更全面的内在吸收信息。相比于传统的单点或固定角度照明，这种方法能够显著提高数据采集的完整性，进而提升成像质量。
#### 校准迭代重建算法
校准迭代重建是一种先进的图像重建技术，它通过迭代优化过程来估计样本的吸收系数分布。在多角度光片照明下，这种方法能够更好地利用收集到的光声数据，进一步提高重建图像的准确性。具体来说，该方法主要包括以下几个步骤：
1. **数据采集**：使用多角度光片对样本进行照明并记录产生的光声信号。
2. **初始估计**：基于初始假设构建吸收系数分布的初步模型。
3. **迭代优化**：根据收集到的光声数据，通过迭代优化算法不断调整吸收系数分布模型，直至达到满意的收敛标准。
4. **结果验证**：对重建的图像进行后处理和验证，确保其符合预期的质量标准。
#### 实验验证与结果
文中提到的研究团队采用了多角度光片照明结合校准迭代重建的方法进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地提高光声信号的信噪比，并且在大型目标区域的量化分析中表现出了较好的性能。通过这种方式，研究人员能够获得更加精确的吸收系数分布图，这对于深入理解样本的光学特性至关重要。
#### 结论
本文提出的多角度光片照明与校准迭代重建方法为解决量化光声断层成像中的关键问题提供了新的思路。该方法不仅提高了数据采集的完整性，还提升了成像的信噪比和量化精度，对于推动光声成像技术在临床诊断和生物医学研究领域的应用具有重要意义。未来，随着硬件技术和算法的不断发展，预计这种技术将得到更广泛的应用，并可能成为光声成像领域的重要组成部分。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
