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摘要
多光谱重建技术在生物医学领域有着巨大的应用潜力。在传统的皮肤和口腔细菌评估中，目视检查仍然是最广泛使用的方法。这种方法依靠肉眼观察，主观性很强。即使有经验的临床医生，在细菌感染的确定和评估中也经常存在不确定性。为了提供客观和更准确的细菌评估，本文提出了一种基于维纳估计的荧光多光谱重建的方法，该方法基于智能手机平台，用紫色光源激发采集了皮肤和牙齿的自发荧光图像，使用维纳估计算法将获取的自发荧光图像来重建为具有31个波段(范围从400nm到700nm)的多光谱数据立方体，提取并比较细菌产生的卟啉和内源性背景组织发射的光谱强度。基于提取的自发荧光光谱，应用加权减法来实现皮肤表面细菌的高对比度和高信噪比识别。实验结果表明，提出方法不仅能够准确重建荧光多光谱图像，而且能够实现细菌的定位，应用加权减法后使得对比度增强了12至46倍，信噪比提高了1.63至2倍。
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