不同图像重建算法对定量化光声重建效果的影响

光声成像结合了光学成像高光学对比度和超声成像高空间分辨率的优点.光声成像的原理是用光照射生物组织,生物组织吸收一部分能量并转化成热能,使生物组织的温度升高,引起热膨胀并产生超声波.生物组织吸收的能量正比于光子数密度和生物组织的吸收系数.光声重建的第一步是用采集到的超声波重建初始场强,第二步是分离出生物组织的光学系数(如光的吸收系数和散射系数)和声学系数(Grüneisen系数等),光声重建的第二步也称定量化光声重建.然而,定量化光声成像依然面临着很多困难,多光源光声成像已经被证明可以分离出光的吸收系数和散射系数.本文中,我们用多个点光源,从收集到的超声波中直接分离出了光的吸收系数和散射系数,并且对比了奇异值分解算法和代数迭代算法(Algebraic Reconstruction Technique,ART)两种重建算法对定量化光声成像效果的影响.结果表明,在加入噪声的情况下,ART的定量化光声成像效果更佳.