MEMS-OCT内窥显微成像探头设计及视场增强技术研究

来源 :西安工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:AJ0704
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
光学相干断层成像技术(OCT)是20世纪末提出的一种新型生物医学成像技术,其分辨率可达微米级,并具有1-3 mm的深度截面成像能力,在生物组织无损伤活体检查与实时成像方面具有广泛的应用,可用于早期癌症的检测。然而早期癌症主要发生在体内器官,特别是体内管状器官内壁粘膜层表皮以下1-3 mm深度。因此,要实现生物体内高分辨率的深度成像,就必须实现OCT内窥成像探头的微型化(外径≤5 mm)。本文基于电热驱动MEMS微镜与光学相干断层扫描技术相结合的方式,设计了一款直径为5 mm的内窥显微成像探头,并结合Snell窗口效应增强了 MEMS-OCT内窥显微成像探头的视场角,开展的主要工作和取得的结论如下:(1)采用传输矩阵和Zemax光学仿真相结合的方式,设计了用于内窥成像探头的光学组件;利用Solidworks软件对探头的机械结构进行了仿真与设计;使用Altium Designer软件设计了探头的供电电路。对MEMS-OCT内窥成像探头进行了组装。设计并制作了一款微型化的内窥显微成像探头,并对探头的视场角、横向分辨率等性能参数进行了实验验证。(2)利用Snell窗口效应,通过将电热驱动MEMS微镜浸入高折射率的液体中来增大MEMS-OCT内窥显微成像探头的扫描视场角。采用晶体管封装方式,仿真和实验研究了封装在空气、白油、甲基硅油和液体石蜡中的电热驱动MEMS微镜的输出光学角度,研究结果表明,在相同温度驱动MEMS微镜的情况下,将MEMS微镜封装在高折射率的液体中利用Snell窗口效应可以增大MEMS微镜的扫描视场角。对密封在液体中MEMS微镜的共振频率和响应时间进行了实验研究,与空气相比,填充液体的粘度系数和导热系数增大,因此对MEMS微镜产生了更显著的阻尼效应,使浸润的MEMS微镜无法实现共振扫描并且使得MEMS微镜的响应时间增大。对液体的吸收谱进行了研究,从OCT的原理出发,分析了液体吸收谱对OCT成像光强的影响。(3)选取了白油作为密封液体,将其密封在MEMS-OCT内窥显微成像探头中,对探头的视场角、横向分辨率等性能参数进行了实验研究。研究得到,利用白油作为填充液体可以使MEMS-OCT内窥显微成像探头的视场角得到增强,但是同时也降低了MEMS-OCT探头的横向分辨率。
其他文献
燃煤作为一种便利的能源原料,在我国工业上众多领域的动力供给中占有非常重要的位置,煤的灰分是原煤在充分燃烧后所残留的物质,可以被重新处理和利用。而且这种物质中会存在放射性元素,这类天然的元素可产生γ射线,也是测量煤质灰分的重要指标。在煤质检测方面,用马弗炉燃烧煤质去测原煤的方式程序繁琐,还会消耗掉大量的人力物力,检验得出的结果时间也较长,不再适合能源部门对原煤品质的快速判断需求。目前检测方法多为有源
目前,医学中最常用的两种生化检测方法是血细胞检测与联检卡检测。血细胞检测通过检测人血细胞中的白细胞(WBC)、红细胞(RBC)与血小板(Platelet)的数量,判断病人是否患有疾病;联检卡诊断通过分泌物样本与化学试剂在联检卡的反应区进行反应,再通过对反应结果判读,进而判断病人的健康情况。但这两种检测方法都需要基于优秀的图像处理算法以保证准确率,针对这一问题,本文设计并实现了生化检测图像自动识别算
近年来,对大脑结构的分析为人工智能的研究提供有力基础,对于人工智能的研究与应用成为各行各业走向更前沿发展的重要途径,然而真正了解大脑结构,解析人脑从感知到认知到做出判断再到实现反馈这一复杂功能,是人工智能真正变得“智能”的前提,脑机接口领域的发展是实现这一目标的重要途径。其中如何高效准确取得大脑神经信号数据,如何对数据分析以获得有用信息,是探究脑科学和类脑智能的必要研究内容,对了解神经元放电结构和
随着我国经济快速发展,各类汽车销量稳步增长,人们的驾驶时间也变得越来越长,长时间驾驶导致疲劳驾驶事件层出不穷。疲劳检测具有容易普及、跟踪检测、实时性强等特点,是减少疲劳驾驶最有效的方法。目前,单一特征疲劳检测方法受环境和个体差异影响较大,具有较大局限性。因此,一种有效的多特征疲劳检测方法对保障道路行车安全具有重大的现实意义。本文通过信息融合的方法将图像信号与脑电信号的多种特征作为疲劳检测特征在决策
对空中飞行器目标进行精准识别,是当代军事领域与计算机视觉领域共同面临的热点问题。准确并迅速地进行空中飞行器的敌我识别、类型识别以及趋势预测,为下一步决策提供重要依据,对于未来地面火控指挥作战系统效率的提高具有十分重要意义。近年来,以卷积神经网络为基础发展出的各类目标检测算法在实际中得到很好的应用,既在速度上满足实时性,又能取得令人满意效果。本文引入YOLO-v3目标检测网络,基于空中飞行器图像的准
Al-Si系铸造合金是活塞合金较为常用的材料,其热膨胀系数的变化对活塞有非常重要的影响。活塞是在高温高压下工作的,高温的工作环境使活塞内部产生热应力并膨胀,膨胀过大会影响活塞与缸套之间的配合间隙,影响活塞的润滑,从而加大活塞运动阻力,加速各零部件的磨损,影响内燃机的使用寿命。因此,需要深入研究活塞材料在温度变化过程中的产生热膨胀特性,得出不同温度下的热膨胀系数,提升成品的尺寸精度及合格率,延长材料
功能梯度材料作为新型的材料之一,有着较为广泛的应用领域,随着应用领域的不断深入,单一的功能梯度材料已经逐渐不能满足在复杂多变环境下的实际需求,故而研究变梯度参数的功能梯度板的性能具有重要的意义。本文采用了快速计算方法针对变梯度参数的功能梯度材料的传热和动力学性能进行了深入研究与探讨。第二章首先将功能梯度板的三维模型简化为了二维模型,并对该模型进行了描述,对比了幂函数型与指数函数型的变梯度参数模型,
隧道脱空病害检测是隧道维护和保障交通运营安全的重要环节,目前传统的人工勘测对于图像的解释和识别严重依赖于工程师的个人经验,主观性较大,容易出现缺检漏检情况。随着科技的进步,深度学习和人工智能在机器视觉领域大放异彩,神经网络应用于目标检测也成了科技研究的重点。针对地质雷达图像中脱空病害形态复杂、尺度较大、成像易受地理环境影响,同时神经网络模型受限于计算资源有限的环境等问题,本文基于神经网络架构,提出
偏瘫造成的上肢运动功能障碍,是脑卒中常见的后遗症。研究表明,大量的重复性康复训练对于上肢偏瘫具有良好的治疗效果。但目前人工辅助的康复训练方法存在着医师与患者数量不匹配,以及训练时无法准确控制患者患肢的关节运动等问题。为满足上肢偏瘫患者的康复训练需求,实现患者患肢关节运动轨迹的准确控制,本文研究设计了上肢康复机器人控制系统。利用上肢康复机器人辅助患者进行康复训练,提高训练效率和治疗效果。首先根据上肢
目前,天然气是被普遍使用的一类清洁型能源。但天然气本质上是一种容易燃烧、容易爆炸并且容易分散的物质,当天然的气管道发生破裂并引发管道事故时,往往会对环境、人民的生命和财产造成重大的损害。因此,管道的安全问题不容忽视,为了预防和减少天然气管道事故的发生,风险评价技术在天然气管道行业中得到了广泛地应用。本文采用风险方法理论对比分析、应用模型分析、实际工程检验等方法,对天然气净化厂管道的风险评价展开了研