劉 勇,齊樹(shù)波,方勇軍,陳 鋒
與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像模態(tài),例如X線計(jì)算機(jī)斷層成像(X-ray computed tomography,XCT)不同,分子成像能在特異性分子探針的幫助下,在分子水平上反映生物體生理或病理變化,在分子生物學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)之間架起了相互連接的橋梁[1]。根據(jù)成像原理不同,分子影像技術(shù)主要可分為單光子發(fā)射成像(single photon emission computed tomography,SPECT)、正電子發(fā)射成像(positron emission tomography,PET)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)、超聲成像(ultrasound)以及光學(xué)成像(optical imaging,OI)等。相對(duì)于其他分子成像技術(shù),光學(xué)分子成像技術(shù)具有無(wú)電離輻射、對(duì)生物體無(wú)害、靈敏度高且其成本相對(duì)較低等優(yōu)點(diǎn)[1],目前已發(fā)展成為一種理想的成像方式。
作為光學(xué)分子成像的一個(gè)重要分支,近年來(lái),生物發(fā)光斷層成像技術(shù)(bioluminescence tomography,BLT)得到了快速發(fā)展[2-5]。作為一種新的分子斷層成像模式,BLT能夠以非侵入的方式,在細(xì)胞和分子水平研究或監(jiān)測(cè)生理和病理過(guò)程,因而有望為疾病早期診斷、基因治療和藥物研發(fā)等研究提供有力工具。然而,BLT作為一種基于擴(kuò)散光的成像技術(shù),對(duì)比XCT等傳統(tǒng)成像技術(shù),具有較低的成像空間分辨率。主要原因?yàn)椋河捎诠庠谏锝M織中的強(qiáng)散射特性,一方面導(dǎo)致了光在生物組織傳播過(guò)程中的強(qiáng)烈衰減;另一方面,也導(dǎo)致了光在生物體內(nèi)的傳播不是沿直線方向進(jìn)行。上述2個(gè)原因致使BLT的求解極具病態(tài)性(ill-posed),進(jìn)一步影響了其生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用。
在本文中,基于數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),我們驗(yàn)證了BLT成像的可行性。同時(shí),我們將稀疏理論應(yīng)用于重建過(guò)程,以克服BLT成像的病態(tài)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于多角度、非接觸BLT成像系統(tǒng)(multi-view non-contactBLT imaging system),我們能夠解析自發(fā)光源在成像體內(nèi)的分布,定位誤差小于1mm,這將有望為疾病早期診斷及藥物研發(fā)等研究提供有力工具。
對(duì)于BLT成像技術(shù)而言,準(zhǔn)確描述光在生物組織中的傳輸過(guò)程是成像的首要問(wèn)題。根據(jù)輸運(yùn)理論,光在生物組織中的傳播可以通過(guò)輻射傳輸方程(radiative transferequation,RTE)來(lái)描述。直接對(duì)輻射傳輸方程求解雖然可以較為準(zhǔn)確地描述光子在組織中的傳播過(guò)程,但計(jì)算量較大。為了在實(shí)際中更好地進(jìn)行模擬,需要對(duì)輻射傳輸方程進(jìn)行一定的簡(jiǎn)化。對(duì)于BLT成像而言,通常可采用連續(xù)波模式下的擴(kuò)散方程(diffusion equation,DE)[6]對(duì)其近似,如式(1)所示:
其中,Ω 描述了成像物體;S(r)為自發(fā)光光源;Φ(r)為光場(chǎng)分布;μa(r)與Φ(r)分別描述了組織的吸收和擴(kuò)散系數(shù)。
根據(jù)微分方程理論,擴(kuò)散方程(1)的求解需要有合適的邊界條件。對(duì)于光學(xué)成像而言,常用的邊界條件為外插邊界條件和Robin邊界條件。在本文中,我們使用Robin邊界條件[6],如式(2)所示:
考慮到有限元方法(finiteelement method,F(xiàn)EM)[7]可以有效地處理復(fù)雜幾何形狀且各向異質(zhì)的成像問(wèn)題,因而,在本文中,我們使用有限元方法對(duì)式(1)進(jìn)行求解。當(dāng)重建區(qū)被離散成小的網(wǎng)格后,式(1)可被改寫為如下的線性方程:
式(3)中:
式中,φi(r)、φj(r)為相應(yīng)的試驗(yàn)函數(shù),可從一個(gè)合適的試驗(yàn)空間中選取,且必須滿足平方可積條件。考慮到在式(3)中,矩陣A通常是正定的,于是,式(3)可進(jìn)一步改寫為:
式中,W為權(quán)重,用于映射成像體內(nèi)未知的生物發(fā)光源S到已知的成像表面測(cè)量值Φ。
BLT的逆向問(wèn)題是從式(3)中求解未知的生物發(fā)光源S。然而,如前所述,考慮到:(1)光子在生物組織中的傳播是高度散射的;(2)用于描述光子在成像對(duì)象體內(nèi)傳播的數(shù)學(xué)模型(前向模型)是近似的。因此,對(duì)比XCT或MRI成像,BLT的重建問(wèn)題有更大的病態(tài)性。此外,測(cè)量數(shù)據(jù)Φ通常包含噪聲,這進(jìn)一步復(fù)雜了BLT的成像問(wèn)題。于是,直接對(duì)式(3)進(jìn)行求解不太可行??紤]到在大多數(shù)生物學(xué)應(yīng)用中,生物發(fā)光源在成像體內(nèi)的分布通常具有稀疏性或可稀疏性。為了提高成像的空間分辨率,在本文中我們擬基于稀疏理論進(jìn)行求解[8-10]:
式(7)中,ε用于描述測(cè)量數(shù)據(jù)包含的噪聲水平;S是待重建的納米熒光團(tuán)的密度。
在本文中,我們所模擬的成像系統(tǒng)是多角度、非接觸的BLT成像系統(tǒng)(multi-view non-contact BLT imagingsystem)。該系統(tǒng)主要包括光子探測(cè)器(CCD)、旋轉(zhuǎn)臺(tái)及計(jì)算機(jī)等設(shè)備,如圖1所示。
圖1 多角度、非接觸BLT成像系統(tǒng)
在數(shù)字仿真實(shí)驗(yàn)中,一個(gè)直徑3.0 cm、高5.0 cm的圓柱體被使用作為仿體,如圖2所示。仿體內(nèi)的光學(xué)參數(shù)被配置為 μa=0.3 cm-1、μ′s=10.0 cm-1。這與小鼠組織的平均光學(xué)參數(shù)類似。此外,1個(gè)直徑0.4 cm、高0.6 cm的小圓柱體被浸入在仿體中,用以模擬生物發(fā)光源。
圖2 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置示意圖
直徑3.0 cm、高5.0 cm的圓柱體被使用作為仿體;仿體內(nèi)的光學(xué)參數(shù)為 μa=0.3 cm-1、μs′=10.0 cm-1;直徑0.4 cm、高0.6 cm的圓柱體被使用作為生物發(fā)光源。
為了提高BLT成像的空間分辨率,在BLT成像過(guò)程中,我們總計(jì)獲取了6張自發(fā)光投影圖像,等間隔 60°。
對(duì)于BLT重建,首先,圖2中的圓柱仿體被離散為5 675個(gè)節(jié)點(diǎn)及29 317個(gè)四面體單元,如圖3所示。其次,重建被執(zhí)行。在重建過(guò)程中,我們使用稀疏重建算法求解式(7)。對(duì)于每個(gè)投影,檢測(cè)點(diǎn)分布在圓柱仿體140°×4.6 cm的范圍內(nèi)。BLT的重建結(jié)果如圖4所示。
圖3 圓柱形仿體的有限元離散結(jié)果
圖4 BLT重建結(jié)果
為了定量評(píng)估BLT重建性能,我們計(jì)算了重建的定位誤差,見(jiàn)表1。這里,定位誤差被定義為:實(shí)際生物發(fā)光源的中心與BLT重建發(fā)光源的中心最大值之間的距離。
表1 BLT重建的定位誤差
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于多角度、非接觸的BLT成像系統(tǒng),結(jié)合稀疏重建算法,我們能夠在較少(6個(gè))的角度下,獲取較好的BLT重建結(jié)果,如圖4及表1所示。
基于多角度、非接觸的BLT成像系統(tǒng),結(jié)合稀疏重建算法,本文解析了生物發(fā)光源在成像體內(nèi)的三維分布信息。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,定位誤差小于1mm。在今后的研究中,我們將重點(diǎn)搭建BLT成像系統(tǒng),進(jìn)行物體仿體及在體小動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。
[1] Ntziachristos V,Ripoll J,WANG Lyu,etal.Looking and listening to light:the evolution of whole-body photonic imaging[J].Nature Biotechnology,2005,23(3):313-320.
[2] WANG Ge,CONG Wen-xiang,Durairaj K,et al.In vivo mouse studies with bioluminescence tomography [J].Optics Express,2006,14(17):7 801-7 809.
[3] Lv Y,Tian J,Cong W,et al.A multilevel adaptive finite element algorithm for bioluminescence tomography[J].Optics Express,2006,14(18): 8 211-8 223.
[4] Gu X,ZhangQ,Larcom L,etal.Three-dimensional bioluminescence tomography with model-based reconstruction[J].Optics Express,2004,12(17): 3 996-4 000.
[5] Lv Y,Tian J,Cong W,et al.Spectrally resolved bioluminescence tomography with adaptive finite element analysis:methodology and simulation[J].Physics inmedicine and biology,2007,52(15):4 497.
[6] Schweiger M,Arridge S R,Hiraoka M,et al.The finite element method for the propagation of light in scattering media:boundary and source conditions[J].Medical Physics,1995,22(11):1 779-1 792.
[7] Joshi A,Bangerth W,Sevick-Muraca E.Adaptive finite element based tomography for fluorescence optical imaging in tissue[J].Optics Express,2004,12(22):5 402-5 417.
[8] Candès E J,Wakin M B.An introduction to compressive sampling[J].IEEE Signal Processing Magazine,2008,25(2):21-30.
[9] Elad M,Aharon M.Image denoising via sparse and redundant representationsover learned dictionaries[J].IEEE Transactionsan Image Processing,2006,15(12):3 736-3 745.
[10] Tropp JA,Gilbert A C.Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit[J].IEEE Transactionsan Information Theory,2007,53(12):4 655-4 666.