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摘要光声成像能同时提供生物组织的结构和化学代谢信息，具有成像深度大与对比度高的特点，在生物医学领域已被广泛研究。光声光谱是光声成像领域近年来发展最快的医学成像技术之一，在生物分子成像中拥有巨大潜力。然而，传统光声光谱方法依赖光声信号的振幅，并且尤其在骨骼等具有高度光散射和衰减的组织中，容易受到光能沉积的影响，并缺少提供组织微结构数量密度信息的能力。针对这些问题，本文提出了一种新型的基于数理统计统计模型的光声方法，并以骨质疏松症为研究对象，探究了基于Nakagami 数理统计模型的光声光谱检测及光声参量成像这两种方法对骨健康评估的可行性，具体工作内容如下：<br>　　在基于Nakagami统计模型的光声光谱研究中，分别开展了理论推导、数值模拟仿真、实验验证三方面工作。首先，在理论研究部分，通过结合光声理论和数理统计分析推导得出了Nakagami模型的形状参数与生物组织物理特性之间的数理关系；其次，在数值模拟仿真研究部分，进行了两组数值模拟仿真。一组进一步验证了理论研究部分结果的正确性，一组进行了1200-1800nm波段不同骨密度骨模型的多波长模拟仿真，验证了基于Nakagami统计模型的光声光谱可以通过反映骨组织成分的光吸收大小差异，从而实现对生物组织内成分变化智能表征的功能。最后，根据以上理论及模拟仿真研究基础，搭建了光声检测试验系统，通过兔骨实验进一步验证了数值模拟仿真研究中得出的结论，并在计算对比中发现这种光声光谱受激光能量干扰影响较小，具有高度稳定性和抗干扰能力。<br>　　在基于Nakagami统计模型的骨光声参量成像研究中，基于上述研究理论基础，开展了光声参量成像的数值模拟仿真研究工作。首先针对不同骨密度骨模型的数值模拟仿真验证了在不规则和非均匀骨组织中Nakagami形状参数与组织微结构数量密度成正相关的规律仍然成立。然后，模拟仿真了1730nm波长（脂质的光吸收峰）下不同骨量骨模型的Nakagami形状参数参量成像。研究证明了重建图像结果可以很好地反应骨模型中脂质的数量密度的大小。<br>　　综上所述，本研究提出的基于Nakagami统计模型的光声方法具有高度稳定性和抗干扰能力，并能较好地反应生物组织成分含量差异和表征组织微结构的数量密度，帮助更全面地提供生物组织信息。本研究将硬件系统搭建、信号处理算法、图像重建算法与生物医学相结合，验证了基于Nakagami统计模型的光声方法用于骨质健康状态评估的可行性，这种方法为骨质疏松的筛查诊断提供新的途径，并有潜力帮助实现新鲜骨组织的无标记组织病理学和癌症边缘快速检测。