乳腺癌是妇女健康的一大杀手,实现其早期诊断对挽救患者生命至关重要。相比于现有的在体乳腺癌成像技术,时域荧光层析技术具有多组分、多参数同时成像能力,在目标定位灵敏性、特异性诊断、功能信息提供、实时性和安全性等方面具有综合优势,而提高空间分辨率、特异性和探测深度则是目前急需解决的问题。本申请基于时间分辨测量系统,通过研究改进的测量方式和先进图像重建方法,探讨上述问题的有效解决途径。在图像重建上,在基于广义脉冲谱技术的多组分、荧光寿命和产额同时重建框架下,研究完备表征时间分辨信息的特征数据优化组合原则;研究基于多级小波域分解技术和先验光学信息融合策略的先进图像重建算法。最终在5cm的成像厚度内,使图像的空间分辨率在模拟数据上达到1mm,在仿体实验数据上达到3mm。本申请建立在申请者多年光学层析技术研究基础上,其完成将推动乳腺癌检测技术和在体光学层析技术的发展。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
基于分形L系统的水稻根系建模方法研究
基于 Kronecker 压缩感知的宽带 MIMO 雷达高分辨三维成像
拥堵路网交通流均衡分配模型
卫生系统韧性研究概况及其展望
面向云工作流安全的任务调度方法
X射线荧光层析成像技术
高速调焦荧光光谱层析成像法重建微流动三维温度速度场
基于多光谱荧光成像的在体三维光学标测系统
超宽带电磁时域翻转关键问题研究