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．

使用光学衍射断层扫描的3D折射率分布的重建是一种反向散射问题，其中散射电势由散射波确定。为了解决逆散射问题，需要基于散射模型的数值优化方法，并且过去已广泛使用了易于处理的单个散射模型。但是，基于单个散射模型的算法不能应用于厚的样品或高折射率样品，并将其限制在光学衍射断层扫描的应用开发中。因此，在这项研究中，我们致力于基于多个散射模型开发重建算法。为了重建散射波的散射电势，我们需要一个向前模型来计算散射势和反向模型的散射电位，以计算散射电位和反向模型的散射电位，以计算散射电位及其估计结果的散射电位。在这项研究中，我们使用修改后的BORN系列作为正向模型实施了一种用于多个散射的计算算法。通过在修改后的诞生系列中引入阻尼因子，可以抑制数值解决方案的差异，即出生序列的问题（高阶Born近似值）。逆模型被提出为优化问题，可最大程度地减少数值解决方案和观察结果之间的平方误差。采用了近梯度方法作为对优化问题的数值解决方案，通过使用三维总变异（TV）正则化，分辨率得到了改善，同时防止过度拟合噪声。除了适用于高密度和高折射率的样品外，还可以通过将反向散射的影响纳入模型来改进分辨率。当使用所提出的方法与基于常规的单个散射模型的方法比较折射率分布的重建结果时，观察到均方根误差的改善约为50％。