Terahertz Imaging of Caries Wavelet Gradient Domain Reconstruction Fusion
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摘要: 龋病是发病率最高的口腔疾病，也是全世界最流行的疾病之一。太赫兹光谱成像技术因具有宽频带光谱分析能力强、空间分辨率高、电离辐射低等优势，有望成为龋病诊断的新技术手段。本文以含牙本质龋的牙齿切片为研究对象，进行反射式太赫兹光谱扫描，以频域幅值为参数对样品的光谱数据做二维重构成像，获得多幅不同频率下的龋齿太赫兹光谱图像。为了解决单一参数所得的龋齿太赫兹图像动态范围小、对比度低，边缘和细节位置模糊不清的问题，采用小波梯度域重建的融合方法，将多幅图像中梯度幅值较大的部分集中于一幅图像上，得到了一幅细节特征更加清晰完整的新图像。实验结果表明，融合后的图像相较于融合前的图像在信息熵、平均梯度以及对比度上均有所提高，不同组织之间的区分效果更加显著。Abstract: Caries is one of the most prevalent oral diseases worldwide. Terahertz spectral imaging technology has the advantages of strong broadband spectral analysis ability, high spatial resolution, and low ionizing radiation and is expected to be a new technical means for caries diagnosis. In this study, tooth slices containing dentin caries were used as the research object, and reflective terahertz spectral scanning was performed. The spectral data of the samples were reconstructed using two-dimensional imaging with the frequency-domain amplitude as the parameter, and several terahertz spectral images of caries were obtained at different frequencies. To solve the problems of small dynamic range, low contrast, and ambiguous edges, the detailed position of the terahertz image was obtained using a single parameter. Using the fusion method of wavelet gradient domain reconstruction, the larger gradient amplitudes of several images are concentrated in one image, and a new image with clearer and more complete detailed features is obtained. The experimental results show that the information entropy, average gradient, and contrast of the fused images are improved compared with those of the pre-fused images, and the discrimination effect between different tissues is more significant.
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Keywords:
- caries detection /
- terahertz image /
- gradient domain reconstruction /
- image fusion
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0. 引言
酒后驾驶对于社会安全具有极大的威胁，据2008年世界卫生组织的交通事故调查，大约50%~60%的交通事故与酒后驾驶有关。目前，各国采取的酒驾测量方法多为拦截车辆吹气检测，这种方法缺点较多：增加人员接触、阻碍交通、费时费力、检测范围比较片面等。基于以上问题，需要研究一种非接触的酒精测量方法。近年来红外光谱技术[1]在光谱分析[2-3]领域发展越来越迅速，由于其测量过程不破坏样品且无接触、无污染，在各种领域中都越来越引起了人们的关注，目前，红外光谱技术也已经被应用到污染气体测量[4-6]、图像分析、食品检测[7]等各行各业中。本文结合红外探测技术对酒精气体浓度进行分析，来实现酒精浓度快速、非接触式测量，此方法也将大大提高酒精检测效率。
1. 系统总体方案
非接触式酒精测量系统[7-8]基于酒精气体红外光谱吸收原理，主要由红外光准直发射及接收模块、反射模块和数据处理模块构成。经调制的红外光准直后穿过装有待测气体的空间，到达反射模块，并按平行于入射中心光轴光路原路返回到发射端，再汇聚到红外探测器上。由于酒精气体在红外光谱波段有特征吸收峰，数据处理模块根据待测气体光谱吸收峰位置和大小与酒精所涉及气体的特征吸收峰进行比较，对其成分进行分析，实现待测气体[9-10]成分判定。
根据酒精气体在红外谱段的吸收特性，本文采用差分检测技术，解决了由于振动、光强不稳等外界环境因素引起的基线漂移问题，实现了红外气体检测的高精度和快速响应。其次，采用BP-ANN（back propagation-artificial neural network）进行系统建模，通过数据模型学习不断优化模型参数，提出了一种基于神经网络[11-12]的多环境因子修正算法。
2. 建模与仿真
2.1 建立模型
1）模型拟合
通过收集HITRAN光谱数据库的光谱数据选取酒精特征峰，酒精分子在红外波段2901 cm-1附近存在吸收峰，可以作为鉴别酒精的特征信息，实现常温常压条件下对酒精蒸汽吸收谱的测量。红外光源产生红外光，经过酒精气团后由于酒精气体对红外光的吸收，光强被减弱。吸收后的光强分别经过两个滤光片，一个是对酒精气体吸收敏感的滤波片称为信号通道，一个是对酒精气体不敏感的滤光片称为参考通道。之后光电探测器接收光强信号变化传给数据处理单元。鉴于光强受到红外光源波动、外界环境影响等因素产生的光强不稳，此处采用电压比值算法消除光强因子的影响。红外检测模块如图 1所示。
图 1中的红外检测模块包含两个探测器，一路参考信号，一路待测信号。这里假设两路通道的光电转换系数分别为K1和及K2。则有探测器输出的测量通道电压信号为：
$$U({\lambda _1}) = {K_1}{I_0}({\lambda _1})\exp ( - KCL)$$ (1) 式中：I0为初始光强; λ1为信号测量波长; C为待测气体浓度; K为吸收系数; L为光程。
参考通道的电压信号为：
$$ U({\lambda _2}) = {K_2}{I_0}({\lambda _2}) $$ (2) 式中：λ1为参考测量波长。
为消除光源抖动及系统误差，提高测量精度，对两组信号进行电压比值计算，U1、U2分别表示信号电压和参考电压。
$$\frac{{{U_1}}}{{{U_2}}} = \frac{{{K_1}}}{{{K_2}}} \times \frac{{{I_0}({\lambda _1})}}{{{I_0}({\lambda _2})}} \times \exp ( - KCL)$$ (3) 根据式(3)求得待测气体的浓度为：
$$C = \frac{{ - 1}}{{KL}}(\ln {U_1} - \ln {U_2} + \ln {K_2} - \ln {K_1} + \ln {I_0}({\lambda _2}) - \ln {I_0}({\lambda _1}))$$ (4) 根据式(4)可知，同一红外检测系统－I/KL为常数; lnU1－lnU2可以由探测器的读数值计算得到; lnK2－lnK1只随外界环境变化，可通过算法计算进行校正; lnI0(λ2)－lnI0(λ1)在计算过程中被消除掉，从而实现了比值法消除光源不稳因子的影响。
2）BP神经网络温度、湿度修正模型
由于气体吸光度受环境影响，包括温度、气压等。所以为了提高气体浓度计算的准确度，对监测光谱进行温度和气压补偿。BP神经网络的计算流程如图 2所示。
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图 2 BP神经网络的计算流程简图Figure 2. Schematic diagram of calculation flow of BP neural network进行气体配置实验，使用配气仪配置不同浓度的酒精气体，分别改变气体中的温度和湿度值，记录两路电压比值。以温度、湿度和两路电压比值作为神经模型的输入向量，以酒精浓度作为模型的输出向量，对所测量的数据进行神经网络模型训练。该模型为3输入1输出的BP神经网络模型。隐含层节点的数量根据公式(5)进行计算：
$${n_{\rm{1}}}{\rm{ = }}\sqrt {n{\rm{ + }}m} {\rm{ + }}a$$ (5) 式中：n为输入节点; m为输出节点; a为1~10的常数。训练模型分别采用tansig和purelin函数作为隐含层与输出层传递函数。
2.2 实验仿真
1）酒精标气与电压关系模型
建立传感器与气体浓度关系模型，拟合输入输出模型关系，求取拟合参数。采用己知浓度的标准酒精气体、高纯度氮气，配置不同浓度的酒精样品气体。根据酒精样品气体浓度配比，得到相应的酒精气体探测器电压和参考电压，部分数据如表 1所示，用指数函数拟合酒精标气浓度与探测器电压变化关系，得到酒精标气与电压关系模型。
表 1 酒精浓度-电压表Table 1. Table of alcohol concentration and voltmeterAlcohol concentration/ppm Signal voltage/ Reference voltage 60 1.025 80 1.0245 100 1.023 120 1.0212 140 1.020 160 1.018 180 1.0175 200 1.0165 由图 3可知，随着酒精标气浓度的升高，探测器输出变弱，呈指数关系，说明在实验室稳定的环境下，酒精标气的光谱吸收遵循朗伯比尔定律。酒精标气标定实验所得到的具体函数表达式为：
$$y = {\rm{1}}{\rm{.029}} \cdot {{\rm{e}}^{ - {\rm{6}}{\rm{.672}} \times {\rm{1}}{{\rm{0}}^{ - {\rm{5}}}}x}} + {\rm{7}}{\rm{.664}} \times {10^{ - {\rm{9}}}} \cdot {{\rm{e}}^{ - {\rm{0}}{\rm{.05665}}x}}$$ (6) 式中：y代表经放大、模数转换后的探测器电压输出; x为通入的标气浓度。拟合的指数模型评价参数如表 2所示。
表 2 模型评价参数表Table 2. Table of model evaluation parameterEvaluation parameters Sum of squares due to error R-square Adjusted R-square Root mean square error Value 9.169×10-7 0.9876 0.9784 0.0004788 2）BP神经网络温度、湿度修正模型
在MATLAB仿真程序中建立BP神经网络模型，BP神经网络通过计算最小均方根误差训练模型参数，训练步数增大，均方根误差不断减小，直到误差达到允许误差范围或者超出训练步数后训练停止。本模型学习速率0.2，隐含层6个神经元，训练步数61步。误差随训练变化图和三层神经网络图如图 4所示。
图 5中W、b分别表示隐含层、输出层的权值、阈值，对于训练好的BP模型，这些都是已知参数。如图 5所示，建立3层BP神经网络，输入层包含3个输入变量，分别为电压、温度和湿度; 隐含层为6个，输出层为1个，即气体浓度。
3. 模型评价
当建立模型之后，要对模型进行验证和质量的评价，以确定模型对光谱信息和浓度信息之间的回归关系是否正确，模型是否满足定量测量的精度要求，模型是否需要进行必要的修正。设定标气浓度为100 ppm（1 ppm=0.001‰），分别采用指数拟合算法和神经网络温湿度补偿算法进行检测，并对结果进行模型参数评价。分别采用指数拟合算法和BP神经网络算法对测试集样本数据进行预测，两种算法的气体浓度预测值与真实值如图 6所示。从数据分布可以看出，相对于BP神经网络算法而言，指数拟合算法预测数据分布更分散，与真实值偏差更大。
分析表 3和表 4中的数据可知，BP神经网络温湿度校正的方法预测的酒精浓度比指数拟合方法误预测浓度更接近于真实值，整体样本误差的标准差也更小，以上数据验证了BP神经网络温湿度校正的方法对酒精浓度预测具有较好的效果。
表 3 部分预测误差表Table 3. Table of partial prediction errorStandard gas concentration Prediction concentration of exponential fitting method Prediction concentration of BP neural network method Prediction error of exponential fitting method Prediction error of BP neural network method 100 91.7 96.1 8.266669052 3.920268702 100 105.4 91.6 -5.438678342 8.427306293 100 94.1 91.7 5.886509571 8.315740568 100 97.8 101.8 2.234567379 -1.766418361 100 101.0 94.4 -1.035570639 5.626445231 100 94.6 99.1 5.42093496 0.946998419 100 102.8 104.5 -2.838812408 -4.466340008 100 99.7 96.5 0.310392552 3.51272509 100 93.0 100.4 6.963089498 -0.421282919 100 105.6 101.4 -5.638639332 -1.371489129 100 92.0 96.5 7.987873553 3.510365108 100 95.9 99.8 4.118673325 0.167529403 100 94.7 91.6 5.252539606 8.353674239 表 4 误差标准差Table 4. Standard deviation of errorMethod Standard deviation of error Exponential fitting method 4.85271647048 BP neural network method 4.47312610406 4. 结论
本文对基于指数函数拟合模型算法与BP神经网络温湿度校正的方法在实际数据计算中进行了对比，计算所得BP神经网络温湿度校正的方法取得了相对更好的效果。通过实验对系统结果进行误差评价，对比两组误差标准差可得，加入校正算法提高了气体浓度预测稳定性和准确性。
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图 2 反射式太赫兹时域光谱成像系统原理示意图
Figure 2. Schematic diagram of the THz TDS system in the reflection mode
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图 3 牙本质、牙本质龋、牙釉质表面的平均太赫兹时域波形（左）及频谱（右）
Figure 3. Mean terahertz time domain waveform(left) and spectrum(right) of surfaces of dentin, caries and enamel
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图 4 01~03号样品反射式太赫兹光谱成像结果
Figure 4. Reflection terahertz spectral images of sample No.01-03
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图 5 Haar小波梯度域重建融合算法流程
Figure 5. Flow chart of Haar wavelet gradient domain reconstruction fusion algorithm
表 1 龋齿样品的融合前后太赫兹图像评价指标对比
Table 1 Terahertz image evaluation index comparison of caries samples before and after fusion
Sample Image IE AG CON 01 0.996THz 6.1947 0.0136 12.3335 1.244THz 6.5509 0.0215 27.3449 1.311THz 6.2496 0.0178 21.4012 Fusion image 7.0893 0.0266 35.4942 02 0.995THz 6.9376 0.0223 31.0891 1.147THz 7.1184 0.0249 36.5763 1.375THz 6.7764 0.0264 41.5308 Fusion image 7.4126 0.0319 50.7427 03 0.964THz 7.1886 0.0232 29.7532 1.030THz 7.1353 0.0206 24.6868 1.344THz 7.0889 0.0280 42.8916 Fusion image 7.6641 0.0399 73.7251 
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[1] 陈智, 卢展民, Falk Schwendicke, 等. 龋损管理: 龋坏组织去除的专家共识[J]. 中华口腔医学杂志, 2016, 51(12): 712-716. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1002-0098.2016.12.003 CHEN Z, LU Z M, Falk S, et al. Managing carious lesions: consensus recommendations on carious tissue removal[J]. Chinese Journal of Stomatology, 2016, 51(12): 712-716. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1002-0098.2016.12.003
[2] Maeng Youjin, Lee Hyungsuk, Lee Eunsong, et al. Noninvasive detection of microleakage in all-ceramic crowns using quantitative light-induced fluorescence technology[J]. Photodiagnosis and Photodynamic Therapy, 2020, 30: 101672. DOI: 10.1016/j.pdpdt.2020.101672
[3] Brouwer F, Askar H, Paris S, et al. Detecting secondary caries lesions: a systematic review and meta-analysis[J]. J. Dent Res. , 2016, 95(2): 143-151. DOI: 10.1177/0022034515611041
[4] FAN Shuting, HE Yuezhi, Benjamin S Ung, et al. The growth of biomedical terahertz research[J]. Journal of Physics D: Applied Physics, 2014, 47(37): 374009. DOI: 10.1088/0022-3727/47/37/374009
[5] 张卫方, 杜潮海, 刘濮鲲. 太赫兹技术在医学成像方面的应用和进展[J]. 标记免疫分析与临床, 2019, 26(9): 1603-1608. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJMY201909036.htm ZHANG W F, DU C H, LIU P K. The applications and developments of teraherz radiation in medical imaging[J]. Labeled Immunoassays and Clinical Medicine, 2019, 26(9): 1603-1608. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJMY201909036.htm
[6] 严芷瑶, 黄婉霞, 黄青青, 等. 太赫兹医学成像研究进展[J]. 光电工程, 2020, 47(5): 79-89. YAN Zhiyao, HUANG Wanxia, HUANG Qingqing, et al. Research progress of terahertz medical imaging[J]. Opto-Electronic Engineering, 2020, 47(5): 190721.
[7] Daniela S Lopes, Wellington S Souza, Renato E de Araujo, et al. Terahertz time-domain spectroscopy of healthy and carious dental tissues[C]//The European Conference on Lasers and Electro-Optics, 2019: 1-1(DOI: 10.1109/CLEOE-EQEC.2019.8871841).
[8] Karagoz B, Kamburoglu K, Altan H. Terahertz pulsed imaging for the monitoring of dental caries: a comparison with X-ray imaging[C]//Proceedings of SPIE, 2017, 10417P(https://doi.org/10.1117/12.2285991).
[9] Kamburoğlu Kıvanç, Karagöz Burcu, Altan Hakan, et al. An ex vivo comparative study of occlusal and proximal caries using terahertz and X-ray imaging[J]. Dento Maxillo Facial Radiology, 2019, 48(2): 20180250. DOI: 10.1259/dmfr.20180250
[10] Hampton P, Agathoklis P, Bradley C. A new wave-front reconstruction method for adaptive optics system using wavelets[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2008, 2(5): 781-792. DOI: 10.1109/JSTSP.2008.2006386
[11] Sevcenco I S, Hampton P J, Agathoklis P. Seamless stitching of images based on a Haar wavelet 2D integration method[C]//17th International Conference on Digital Signal Processing (DSP), 2011: 1-6(DOI: 10.1109/ICDSP.2011.6004934).]
[12] Ioana S Sevcenco, Peter J Hampton, Panajotis Agathoklis. A wavelet based method for image reconstruction from gradient data with applications[J]. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2015, 26(3): 717-737.
[13] YAN Qing, XU Yi, YANG Xiaokang, et al. Single image super resolution based on gradient profile sharpness[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(10): 3187-3202. DOI: 10.1109/TIP.2015.2414877
[14] 杨艳春, 李娇, 王阳萍. 图像融合质量评价方法研究综述[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(7): 1021-1035. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTS201807002.htm YANG Yanchun, LI Jiao, WANG Yangping. Review of image fusion quality evaluation methods[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2018, 12(7): 1021-1035. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTS201807002.htm
[15] 王跃华, 陶忠祥. 红外与可见光图像融合质量评价方法综述[J]. 红外, 2012, 33(6): 7-11. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HWAI201206003.htm WANG Y, TAO Z. Overview of quality evaluation methods of fused infrared and visible images[J]. Infrared, 2012, 33(6): 7-10. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HWAI201206003.htm
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1. 单幼芳. 基于深度学习算法的太赫兹人体安检图像处理技术研究. 电脑编程技巧与维护. 2024(07): 127-129 . 
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