大数据-算法-生物组织光学断层成像与光学参数提取方法研究.pdf

《大数据-算法-生物组织光学断层成像与光学参数提取方法研究》 这篇博士论文主要探讨了如何利用大数据和算法技术在生物组织光学断层成像（Optical Coherence Tomography, OCT）中提取光学参数，从而为医疗诊断提供更深入的理解。OCT是一种非侵入性的高分辨率成像技术，能够对组织结构进行深入观察，尤其在生物医学领域具有广泛的应用前景。 论文首先介绍了OCT的基本原理和信号特征，分析了快速扫描延迟线的光学系统结构和色散特性。通过对OCT系统进行理论分析、数值模拟和实验验证，作者揭示了OCT在探测不连续层状结构样本时的最大探测深度，并且建立了基于快速扫描延迟线的时域OCT系统，实现了高速扫描和大扫描光程，以提高成像质量和效率。 为了克服OCT系统中可能出现的色散问题，论文研究并设计了一种数值变换的色散补偿方法，成功地对由水或快速扫描延迟线产生的二阶和三阶色散进行了补偿，提升了图像的清晰度和准确性。 接下来，论文通过建立光束的数学模型和使用蒙特卡洛方法，对OCT信号进行了数值模拟，深入研究了OCT信号与散射系数、吸收系数和散射相函数（各向异性因子）之间的关系。这些参数是评估生物组织光学性质的关键，它们影响着OCT信号的衰减方式。通过比例缩放的压缩算法，提高了数值模拟的效率，并实现了快速反向蒙特卡洛运算，为参数提取提供了高效手段。 论文进一步应用最优化理论，结合最小二乘法和快速蒙特卡洛运算，开发了从OCT信号中提取样品散射和吸收系数的方法。通过前馈人工神经网络，对大量蒙特卡洛模拟数据进行拟合求解，实现光学参数的精确估算。实验部分，使用了组织模拟液Intralipid™和印度墨水等配置不同光学参数的样本，验证了参数提取方法的有效性，同时对含糖溶液和牛奶制品进行了测量，证实了这种方法对于血糖无损测量的潜力。 此外，论文还研究了NaCl、KCl以及葡萄糖浓度对折射率的影响，发现葡萄糖浓度变化会影响溶液的散射和吸收系数，这对糖尿病等疾病的无创监测具有重要意义。 在结论部分，作者提出了一些未来研究的方向，包括完善理论模型和实验方法，以进一步提升OCT在生物组织光学参数提取方面的精确性和实用性。通过这项工作，我们可以看到大数据和高级算法在生物医学成像技术中的重要作用，它们能够帮助我们更深入地理解生物组织的光学性质，为临床诊断和治疗提供强有力的工具。