(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111653212.6 (22)申请日 2021.12.3 0 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114399562 A (43)申请公布日 2022.04.26 (73)专利权人 山东格诠信息科技有限公司 地址 264200 山东省威海市 火炬高技 术产 业开发区双岛路3 69-8号 专利权人 哈尔滨工业大 学 （威海） (72)发明人 孙明健　孙海铭　张振明　刘旸　 赵修强　 (74)专利代理 机构 哈尔滨龙 科专利代理有限公 司 23206 专利代理师 李长春(51)Int.Cl. G06T 11/00(2006.01) G06F 30/20(2020.01) A61B 5/00(2006.01) (56)对比文件 US 201319 9299 A1,2013.08.08 CN 112272540 A,2021.01.26 审查员 刘亚丽 (54)发明名称 一种结合光通量补偿的迭代量化光声成像 方法 (57)摘要 本发明公开了一种结合光通量补偿的迭代 量化光声成像方法， 所述算法包括如下步骤： 一、 依据光声效应获取光声数据， 并进行光声图像重 建； 二、 根据重建图像换算得到光能量分布； 三、 初始化基于Monte  Carlo仿真的模型； 四、 基于背 景的先验知识设置仿真模型参数进行初次光通 量补偿； 五、 更新仿真模型参数； 六、 基于更新的 参数由Monte  carlo计算得到光通量； 七、 计算第 k次迭代得到的光能量沉积； 八、 计算测量得到的 光能量沉积与迭代计算得到的光能量之间的误 差ε， 若误差足够小则停止迭代， 输出此时的吸 收系数， 否则， 更新吸收系数， 转至步骤五继续迭 代。 本发明的算法实现了从光能量沉积图中定量 恢复出组织中不同吸收体的吸收分布。 权利要求书1页 说明书5页 附图6页 CN 114399562 B 2022.08.23 CN 114399562 B 1.一种结合光通量补偿的迭代量化光声成像方法， 其特征在于所述方法包括如下步 骤： 步骤一、 通过阵列光声成像系统依据光声效应获取光声数据， 并根据光声图像重建算 法进行光声图像重建； 步骤二、 根据重建图像换算得到光能量 沉积H0， 记为Azx0； 步骤三、 根据背景组织的光学 特性知识初始化基于 Monte Carlo仿真的模型； 步骤四、 基于背景的先验知识设置仿真模型参数进行初次光通量补偿， 其中： 迭代次数 设为k次， k≥0， 初始化k＝0， 预设吸收系数迭代初始值 μa0， μak＝ μa0； 由Monte carlo计算得 到背景组织光通量fluence(0)， 记为Fzx0， 依据 进行初次光通量补偿， 计算 得到补偿后的吸 收系数分布， 其中σ 为 正则化因子； 步骤五、 更新仿真模型参数： (1)迭代初期， 使用下述方法加速迭代过程： 由error＝Azx0 ‑Azxk， 计算测量得到的光能量沉积与本次迭代得到的光能量沉积之间 的误差， 依据此误差 计算迭代步长 Δ μa， 从而更新吸收系数的值 μak+1＝ μak+Δ μ a； (2)当误差缩小的趋势逐渐平稳， ΔC1 ‑ΔC2＜0.05时， 使用下述方法提高准确度并保 证收敛： μak+1＝ μak+Δ μa×(k+1)； 其中ΔC1为k ‑1次迭代误差与k 次迭代误差之间的差量， ΔC2 为k次迭代误差与k+1次迭代误差之间的差量， Δ μa为迭代步长， k 为迭代次数； 步骤六、 基于更新的参数由Mo nte carlo计算得到光 通量fluence(k)， 记为Fzxk； 步骤七、 计算第k次迭代得到的光能量 沉积Azxk， 记为Azxk＝ μak×Fzxk； 步骤八、 计算测量得到的光能量沉积与迭代计算得到的光能量沉积之间的误差error， 若误差小于或等于误差阈值则 停止迭代， 输出此时的吸收系数， 否则， 更新吸收系数 μak， 转 至步骤五 继续迭代。 2.根据权利要求1所述的结合光通量补偿 的迭代量化光声成像方法， 其特征在于所述 步骤一中， 光声图像重建算法为滤波反投影算法或时间反演算法。 3.根据权利要求1所述的结合光通量补偿 的迭代量化光声成像方法， 其特征在于所述 步骤二中， 换算公式为： PA＝ξ *H； 其中， PA为 光声信号， ξ 为常数， H为 光能量沉积。 4.根据权利要求1所述的结合光通量补偿 的迭代量化光声成像方法， 其特征在于所述 误差阈值 为0.005。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114399562 B 2一种结合光通量补偿的迭代量化光声成像方 法 技术领域 [0001]本发明属于生物医学定量光声成像技术领域， 涉及一种基于Monte  carlo模型的 迭代量化组织光学吸收系数分布算法。 背景技术 [0002]光声成像是一种基于光学方法激发组织产生超声信号的新型成像方式， 具有光学 高对比度和超声大穿透深度与高分辨率优势， 同时可以获取血 红蛋白、 脂质成分、 血氧代谢 等分子和功能信息。 此外， 光声技术还 具有跨尺度成像能力， 因而 可以灵活实现多种成像模 式。 光声成像是肿瘤诊断、 疗效监测、 诊疗一体化 等方向从基础到临床研究的关注热点。 [0003]量化光声成像技术是目前光声 成像领域的研究热点之一。 通过光声成像系统直接 获得的光声图像本质上是生物组织的光吸收密度图像， 它是组织光吸收系数、 光通量和 Gruneisien参数共同作用的结果。 然而， 与疾病各种功能和生理参数(如： 氧饱和度、 血红蛋 白浓度、 脂肪含量)直接相关的是组织光学系数。 此外， 借助外源对比剂的分子成像技术是 光声成像用于癌症早期诊断的重要工具， 通过获取对比剂在组织的浓度分布实现疾病的病 灶定位和诊断。 因此， 通过量化光声成像技术， 提取生物组织光学系数图像， 是获取生物组 织重要功能参数的前提条件， 对推进光声成像技术在临床生理功能监测、 癌症 早期诊断、 心 脑血管易损斑块检测 和分子成像领域的应用具有重要的意 义。 发明内容 [0004]本发明针对量化过程中光通量非均匀 分布问题， 结合光通量补偿思想， 提供了一 种结合光通量补偿的迭代量化光声成像方法。 在该迭代算法中， 计算每次迭代时被检测到 的能量分布与计算得到的吸收能量分布之间的偏差， 通过减小吸收能量的偏差， 恢复值收 敛到真实的吸 收分布。 [0005]本发明的目的是通过以下技 术方案实现的： [0006]一种结合 光通量补偿的迭代量 化光声成像方法， 包括如下步骤： [0007]步骤一、 通过 阵列光声成像系统依据光声效应获取光声数据， 并根据光声图像重 建算法进行光声图像重建； [0008]步骤二、 根据重建图像换算得到光能量分布H0， 记为Azx0， 换算公式为： [0009]PA＝ξ *H； [0010]其中， PA为 光声信号， ξ 为常数， 室温下 数值为0.11， H为光能量沉积； [0011]步骤三、 根据背景组织的光学 特性知识初始化基于 Monte Carlo仿真的模型； [0012]步骤四、 基于背景的先验知识设置仿真模型参数进行初次光通量补偿， 其中： 迭代 次数设为k次(k ≥0)， 初始化k＝0， 预设 吸收系数迭代初始值 μa0， μak＝ μa0； 由Monte  carlo 计算得到背景组织光通量fluence(0)， 记为Fzx0， 依据 进行初次光通量补偿， 计算得到补偿后的吸 收系数分布， 其中σ 为 正则化因子；说　明　书 1/5 页 3 CN 114399562 B 3