Optical diffraction tomography for high-accuracy label-free 3D bioimaging

用于高精度无标记 3D 生物成像的光学衍射断层扫描

基本信息

批准号：
22K04974
负责人：
吉田周平
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kindai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

光回折トモグラフィによる3次元屈折率分布の再構成は，散乱波から散乱ポテンシャルを求める逆散乱問題の一種である．逆散乱問題の解法には，散乱モデルに基づいた数値最適化の手法が必要であり，従来は取扱いが簡単な単散乱モデルが広く用いられてきた．しかしながら，単散乱モデルに基づいたアルゴリズムは厚みのある試料や高屈折率の試料には適用できず，光回折トモグラフィの応用展開への制約となっている．そこで本研究では，多重散乱モデルに基づいた再構成アルゴリズムを開発に取り組んだ．散乱波から散乱ポテンシャルを再構成するためには，散乱ポテンシャルから散乱波を求める順モデルと，散乱波とその推定結果から散乱ポテンシャルを求める逆モデルが必要である．本研究では順モデルとして，修正ボルン級数による多重散乱の計算アルゴリズムを実装した．修正ボルン級数ではダンピングファクターを導入することにより，ボルン級数（高次ボルン近似）で問題となる数値解の発散が抑えられる．逆モデルは数値解と観測結果の二乗誤差を最小化する最適化問題として定式化した．最適化問題の数値解法としては近接勾配法を採用し，3次元の全変動(TV)正則化を用いることで，ノイズへの過剰適合を防ぎつつ解像度の向上を図った．多重散乱モデルは高密度・高屈折率の試料に適用可能であることに加え，後方散乱の影響をモデルに取り込むことで分解能を向上させることができる．提案手法による屈折率分布の再構成結果を従来の単散乱モデルに基づく結果と比較すると，二乗平均平方根誤差において50％程度の改善が認められた．

通过光折叠断层扫描对3D折射率分布的重新连接是一种反向散射问题，从散射波中寻求散射电位。反向散射问题的解决方案需要基于散射模型的数值优化方法，并且已被广泛用于广泛的单个散射模型。但是，基于单个散射模型的算法不能应用于厚的样品和高反射指数样本，并且仅限于光学折叠断层扫描的应用。因此，在这项研究中，我们基于多个散射模型开发了一种重建算法。为了重新配置散射波的散射电势，该阶模型需要从散射电势中散射的波，以及从散射波及其估计结果中寻求散射电位的反向模型。在这项研究中，作为一个订单模型，实施了基于修改后的Bournes数量的多个散射算法。通过在修饰的骨骼数量中引入倾倒因子，数值解决方案的差异是Bournes数量（类似于最高出生）的问题。反向模型已被解决为优化问题，可最大程度地减少数值解决方案和观察结果之间的双重误差。作为用于优化问题的数值解决方案，采用了接近斜率方法，使用三维所有波动（TV）正则化的使用是改善分辨率，同时防止与噪声的过度兼容。除了可以将多个散射模型应用于高密度和高折射率样品的事实外，它们还可以通过将后散射的效果纳入模型来改善分辨率。与基于常规货币模型的结果相比，根据拟议方法的折射率分布的重建结果得到了约50％的批准。