0111001-1研究论文第43卷第1期/2023年1月/光学学报校正光通量变化的定量光声内窥成像孟琪1，孙正1，2*，侯英飒1，孙美晨11华北电力大学电子与通信工程系，河北保定071003；2华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室，河北保定071003摘要在光声内窥成像中，不均匀或不稳定的照明，以及生物组织的复杂光学特性均会导致成像平面内光通量分布不均匀，从而造成重建图像质量和成像深度的下降。提出了一种校正光通量变化的定量光声内窥成像方法，对光吸收能量分布进行稀疏分解，采用贪婪算法重构得到光吸收系数和光通量的稀疏表示，并通过稀疏矩阵分解实现光吸收系数与光通量分布的联合重建。仿真和体模实验结果表明，与一步法和基于模型的定量重建方法相比，采用所提方法估算光吸收系数的均方根误差（RMSE）可降低约48%，重建图像的归一化平均绝对距离（NMSAD）和结构相似度（SSIM）可分别降低约25%和提高约24%。与其他校正光通量的重建算法相比，所提方法估计光吸收系数的RMSE可降低约22%、NMSAD可降低约20%、SSIM可提高约10%。关键词成像系统；图像重建技术；光声成像；内窥成像；光吸收系数；光通量；定量成像中图分类号TP391文献标志码ADOI：10.3788/AOS2212351引言光声成像（PAI）是一种基于光声效应的新型复合功能成像方法［1］。该方法的原理是用短脉冲（ns量级）激光照射组织，组织吸收部分光能量后受热膨胀，激发出宽带（MHz量级）超声波并向组织表面传播，超声换能器接收声压信号后送入计算机，通过求解声学逆问题重建出初始声压分布图或光吸收能量分布图，从而显示出目标的形态结构。其中，常用的方法有反投影［2］、时间反演（TR）［3］、傅里叶变换法（FTR）［4］和反卷积法（DR）［5］等。由于光吸收能量与光吸收系数和局部光通量的乘积成正比，其中光通量不仅与组织的光学特性有关，还与光强分布有关，因此光吸收能量分布图无法准确反映组织的光学特性。通过求解光学逆问题定量估算组织的光学特性参数（如光吸收系数和散射系数）［6］、热膨胀系数（Grüneisen系数）和功能特性参数（如发色团质量分数和血氧饱和度）等，可实现定量成像，获得组织的功能成分信息［7］。定量光声成像（qPAI）是一个非线性病态问题，一般采用基于模型的最优化方案求解，即建立前向成像物理模型，并迭代求解使声压测量值或光吸收能量重建值与前向模型输出的理论值之间误差最小的非线性最小二乘问题，在每次迭代中更新待估计参数，直到前向模型的输出与测...
