基于多波长激发的光声组分成像

将线性回归理论应用到光声(PA)图像的分析过程中,构建了多波长组分浓度分布算法,并用计算机模拟和生物组织样品实验来证明该算法能够使PA图像反映更多的生物组织信息。实验中,同一个样品多次成像,只改变激发光波长,其他参数保持不变。实验结果表明,单一波长的PA图像反映的信息与混合物组成成分在该波长处吸收强弱相吻合,当混合物各个组分的吸收差异比较大时,单一波长PA图像不能充分反映混合物中每种组分的分布信息;在此基础上,对不同波长下获得的PA图像用组分浓度分布算法处理之后,图像中各个成分分布的信息明显改善,与实际样品吻合较好。