利用深度学习扩展非接触扩散光学层析成像系统中探测器的动态范围

赵星; 刘桐君; 陈平; 王京凡; 刘伟伟

doi:10.37188/OPE.2021.0219

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利用深度学习扩展非接触扩散光学层析成像系统中探测器的动态范围

现代应用光学 | 更新时间：2026-09-12

- 利用深度学习扩展非接触扩散光学层析成像系统中探测器的动态范围
- Extending dynamic range of detector in non-contact diffuse optical tomography system using deep learning
- 光学精密工程 2021年29卷第11期页码：2529-2538
- 作者机构：
  
  1.南开大学现代光学研究所，天津 300350
  2.天津市微尺度光学信息技术科学重点实验室，天津 300350
- 作者简介：
  
  赵　星（1980-），男，北京人，博士，教授，2007年于南开大学获得博士学位，主要从事光学信息处理和光学系统设计等方面的研究。E-mail：zhaoxingtjnk@nankai.edu.cn
  刘桐君（1995-），男，四川德阳人，硕士研究生，2018年于西北工业大学获学士学位，主要从事扩散光学层析成像方面的研究。E-mail：609345567@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018YFB0504400);国家自然科学基金资助项目(62075106);天津市科技支撑计划资助项目(19YFZCSY00250);天津市自然科学基金资助项目(19JCZDJC36600)
- DOI：10.37188/OPE.2021.0219
  中图分类号： O439;TP391.4
- 收稿：2021-04-23，
  
  修回：2021-05-13，
  
  纸质出版：2021-11-15
- 稿件说明：
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赵星,刘桐君,陈平等.利用深度学习扩展非接触扩散光学层析成像系统中探测器的动态范围[J].光学精密工程,2021,29(11):2529-2538.

ZHAO Xing,LIU Tong-jun,CHEN Ping,et al.Extending dynamic range of detector in non-contact diffuse optical tomography system using deep learning[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(11):2529-2538.
赵星,刘桐君,陈平等.利用深度学习扩展非接触扩散光学层析成像系统中探测器的动态范围[J].光学精密工程,2021,29(11):2529-2538. DOI： 10.37188/OPE.2021.0219.

ZHAO Xing,LIU Tong-jun,CHEN Ping,et al.Extending dynamic range of detector in non-contact diffuse optical tomography system using deep learning[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(11):2529-2538. DOI： 10.37188/OPE.2021.0219.

摘要

非接触式扩散光学层析成像（Diffuse Optical Tomography，DOT）技术和传统DOT技术相比具有更高的空间采集密度，系统中探测器的动态范围对实验结果有很大的影响。通过仿真和实验研究了探测器动态范围过小对重建结果的影响，并提出了一种利用深度学习拓展探测器动态范围的方法。在NIRFSAT软件包中设置不同的吸收散射的仿体及入射光场参数，批量生成训练样本，搭建全连接网络进行模型训练，并利用该模型修复仿真和光学实验条件下探测器获得的数据。实验数据修复及重建结果表明，该模型修复了低动态范围探测器获得的数据，将探测器的动态范围从256扩展到10

。该方法能够有效地减小探测器动态范围过小带来的重建误差，为使用普通低动态范围探测器进行非接触式DOT提供了一种有效的技术解决方案。

Abstract

Non-contact diffuse optical tomography （DOT） is a novel technique exhibiting higher spatial detection density compared to traditional DOT. The dynamic range of the detector in non-contact DOT considerably influences the accuracy of the reconstruction of the absorption coefficient. In this study， the effect of low dynamic range of the detector on the reconstruction results was examined by conducting experiments and simulations. A method based on deep learning was proposed to extend the dynamic range of the detector. The training samples were generated in the NIRFAST software by setting different phantom absorption and scattering coefficients and incident light field parameters. A fully connected network was built for model training. The model was used to recover the detection data in the simulations and optical experiments. The data recovery and reconstruction results of the experiments indicate that the model recovers the

error data of the detector with a low dynamic range while extending the dynamic range of the detector from 256 to 10

. The proposed method can effectively reduce the reconstruction error caused by the low dynamic range of the detector and provide an effective technical solution for non-contact DOT using detectors having a low dynamic range.

关键词

Keywords

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