Early‐photon reflectance fluorescence molecular tomography for small animal imaging: Mathematical model and numerical experiment

断层摄影术 迭代重建 反问题 压缩传感 漫反射光学成像 光学 灵敏度(控制系统) 图像分辨率 光子 代数重建技术 计算机科学 荧光团 算法 材料科学 数学 物理 计算机视觉 荧光 数学分析 工程类 电子工程
作者
Alexander B. Konovalov,Vitaly V. Vlasov,Alexander S. Uglov
出处
期刊:International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering [Wiley]
卷期号:37 (1) 被引量:3
标识
DOI:10.1002/cnm.3408
摘要

Abstract The paper presents an original approach to time‐domain reflectance fluorescence molecular tomography (FMT) of small animals. It is based on the use of early arriving photons and state‐of‐the‐art compressed‐sensing‐like reconstruction algorithms and aims to improve the spatial resolution of fluorescent images. We deduce the fundamental equation that models the imaging operator and derive analytical representations for the sensitivity functions which are responsible for the reconstruction of the fluorophore absorption coefficient. The idea of fluorescence lifetime tomography with our approach is also discussed. We conduct a numerical experiment on 3D reconstruction of box phantoms with spherical fluorescent inclusions of small diameters. For modeling measurement data and constructing the sensitivity matrix we assume a virtual fluorescence tomograph with a scanning fiber probe that illuminates and collects light in reflectance geometry. It provides for large source‐receiver separations which correspond to the macroscopic regime. Two compressed‐sensing‐like reconstruction algorithms are used to solve the inverse problem. These are the algebraic reconstruction technique with total variation regularization and our modification of the fast iterative shrinkage‐thresholding algorithm. Results of our numerical experiment show that our approach is capable of achieving as good spatial resolution as 0.2 mm and even better at depths to 9 mm inclusive.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
航航完成签到,获得积分20
1秒前
小蘑菇应助健忘捕采纳,获得10
1秒前
2秒前
2秒前
要减肥完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
和谐青柏应助popo采纳,获得10
2秒前
3秒前
牛奶糖完成签到,获得积分10
3秒前
悠悠发布了新的文献求助10
3秒前
Jasper应助Yu采纳,获得100
3秒前
3秒前
乐乐应助善良的血茗采纳,获得10
3秒前
niobelynn发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
极夜完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
bullyr关注了科研通微信公众号
5秒前
脑洞疼应助昵称采纳,获得10
5秒前
5秒前
土白完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
巧克李发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
Kang发布了新的文献求助10
7秒前
高高问夏发布了新的文献求助10
7秒前
Han发布了新的文献求助10
7秒前
Liangc333完成签到 ,获得积分10
8秒前
hsa_ID发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
山楂球发布了新的文献求助10
9秒前
青山完成签到 ,获得积分10
9秒前
乌鲁鲁发布了新的文献求助10
9秒前
小小完成签到,获得积分10
9秒前
快乐乐松发布了新的文献求助10
9秒前
小蘑菇应助YeMa采纳,获得10
9秒前
拾光发布了新的文献求助10
9秒前
bkagyin应助星星采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 880
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
3rd Edition Group Dynamics in Exercise and Sport Psychology New Perspectives Edited By Mark R. Beauchamp, Mark Eys Copyright 2025 600
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
nephSAP® Nephrology Self-Assessment Program - Hypertension The American Society of Nephrology 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5624445
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4710318
关于积分的说明 14950073
捐赠科研通 4778363
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2553244
邀请新用户注册赠送积分活动 1515179
关于科研通互助平台的介绍 1475520