【摘 要】
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内窥式光声层析成像（Endoscopic Photo Acoustic Tomography,EPAT）是一种检测生物腔体组织病变的新型成像方法。由于探测器的扫描几何封闭在管腔内,使光声信号的采集方式受到高度限制,导致探测器有时只能在有限扫描角度范围内采集到不完备的光声信号,进而影响重建图像质量。本文研究利用有限角度稀疏测量数据重建高质量EPAT图像的深度学习方法。主要工作包括两方面:一是针对从有
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内窥式光声层析成像（Endoscopic Photo Acoustic Tomography,EPAT）是一种检测生物腔体组织病变的新型成像方法。由于探测器的扫描几何封闭在管腔内,使光声信号的采集方式受到高度限制,导致探测器有时只能在有限扫描角度范围内采集到不完备的光声信号,进而影响重建图像质量。本文研究利用有限角度稀疏测量数据重建高质量EPAT图像的深度学习方法。主要工作包括两方面:一是针对从有限角度稀疏测量数据重建腔体横截面上的光吸收能量分布图的问题,设计一种将传统变分迭代方法与卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）相结合的方法,将成像的前向算子和伴随算子与网络训练过程分离开并嵌入到每层网络单元中,利用梯度信息减少稀疏测量数据对重建图像质量的影响,同时缩短重建时间;二是针对有限角度定量EPAT成像的问题,搭建CNN模型并采用仿真图像数据加以训练,将从有限角度测量数据中重建的光吸收能量分布图作为网络输入,重建出腔体横截面上的组织光吸收系数分布图。利用计算机仿真模型验证了方法的有效性,实验结果表明:针对探测器数量不足、有限扫描角度和低数据采样率的EPAT图像重建问题,与基于深度学习的图像后处理方法相比,采用本文方法重建的图像质量更高,所用时间更短;基于深度学习的定量图像重建方法则可以有效修复由有限角度扫描造成的图像失真,提高定量重建质量。
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