大景深轴向高分辨光声显微成像方法研究

大景深轴向高分辨光声显微成像方法研究

论文摘要

微血管网络在空间上纵横交错、错综复杂,其由直径在10-200μm的微动静脉和介于两者之间的直径在5-8μm的毛细血管组成。光声显微成像技术结合了光学和声学的成像优势,能够无标记地实现对微血管网络进行成像。然而为获得足够高的分辨率,往往采用光学聚焦的方法,成像景深较小。此外,横向分辨率往往可以达到光学衍射极限(百纳米量级),而轴向分辨率受限于超声探测带宽却很难优于10微米。这使得成像三维空间分辨率不均匀,系统很难对微血管网络进行大范围、空间分辨率均匀的成像。为解决这一问题,本文研究了提升成像系统的景深和轴向分辨率的方法。为提升光学分辨光声显微成像系统的成像景深发展了一套快速轴向扫描光声显微成像系统。我们采用一个声折射率梯度镜用于焦面的快速切换。将光脉冲分别通过三根不同长度的多模光纤再合束后形成三个时间间隔为120 ns的脉冲串,利用同步电路将这三个光脉冲与声折射率梯度镜的三个振动态(对应不同焦距)同步,实现了在每个A线数据获取中同时获得3个焦面信息。利用斜拉碳纤维进行成像证明了成像景深为360微米,是单焦点系统的3倍。进一步通过对小鼠耳朵和脑血管进行成像验证了活体成像能力。为提升光学分辨光声显微成像系统的轴向分辨率提出了轴向调制的方法。通过理论分析阐述了轴向调制的原理和重构算法。其基本思想是在轴向采用一系列空间频率的结构光照射样品,类似于莫尔效应,产生的光声信号将会被调制,某些高频信息则会被调制到超声换能器的低频通频区域,通过相移的方法将高频信息分离出来,在频域内移回其原始位置并重新组合,便可获取高频信息,进而提升轴向分辨率。利用k-Wave仿真工具箱构建轴向调制模型模拟了轴向结构光对光声信号的调制。模拟使用一个粒子直径为500 nm,中心频率为50 MHz、带宽约为40 MHz的超声探头,在激光脉宽为26 ps、9 ns调制下以及均匀光照明时轴向分辨率分别为2.25μm、10.15μm、35.1μm。为了能够实验验证轴向调制研制了一套轴向结构光照明的光声显微成像系统。通过空间光调制器和柱面透镜产生轴向上空间频率和相位可变化的轴向结构光。采用超声探测和光激发呈正交共焦模式从而实现光声信号的轴向调制。对直径为500nm的碳纳米颗粒进行轴向调制测试,实验结果显示:在均匀光无调制下,轴向分辨率为31.2μm;在脉宽为9 ns激光脉冲轴向调制下,轴向分辨率约为7.5μm,是均匀光照明下的4.16倍;在使用脉宽为26 ps的激光脉冲调制下,轴向分辨率达到2.22μm,是均匀光照明下的14倍,信号频谱范围拓展至1 GHz附近。实验结果表明,轴向调制能够有效地提升轴向分辨率。通过对单个红细胞成像验证了轴向调制在细胞形态分析上的能力;对斑马鱼进行成像验证了轴向调制的活体成像能力;通过对未开颅下的脑血管成像验证了轴向调制能够使高频信息避开颅骨对其的衰减,系统依然能够获得较高的轴向分辨率;使用轴向调制对不同红细胞凝聚水平进行判定验证了轴向调制在频谱分析上的能力。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 英文缩写名称一览表
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景及目的
  •   1.2 光声成像技术研究
  •   1.3 大景深轴向高分辨光声显微成像系统的研究
  •   1.4 本文研究的主要内容
  • 2 快速轴向扫描实现轴向大景深方法研究
  •   2.1 引言
  •   2.2 快速轴向扫描方案设计
  •   2.3 快速轴向扫描光声显微成像系统
  •   2.4 小鼠活体成像
  •   2.5 本章小结
  • 3 轴向调制理论基础
  •   3.1 引言
  •   3.2 轴向调制基本原理
  •   3.3 轴向调制重构算法
  •   3.4 轴向调制仿真分析
  •   3.5 本章小结
  • 4 轴向调制成像系统
  •   4.1 引言
  •   4.2 轴向结构光的产生
  •   4.3 轴向调制成像系统搭建
  •   4.4 轴向高分辨测试
  •   4.5 本章小结
  • 5 轴向高分辨成像
  •   5.1 引言
  •   5.2 单细胞成像
  •   5.3 活体成像
  •   5.4 红细胞凝聚水平判断
  •   5.5 本章小结
  • 6 总结与展望
  •   6.1 主要内容及结论
  •   6.2 主要创新点
  •   6.3 研究展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录 攻读博士学位期间主要成果
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 宋贤林

    导师: 杨孝全

    关键词: 微血管网络,光声显微成像,大景深,快速轴向扫描,结构光照明,轴向调制,轴向高分辨

    来源: 华中科技大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技

    专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用

    单位: 华中科技大学

    基金: 国家自然科学基金重大研究计划(91442201),国家自然科学基金(81827901,81871082)

    分类号: TP391.41;R318

    DOI: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.004023

    总页数: 125

    文件大小: 6429K

    下载量: 151

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