Computational Cost

As shown in Fig. 3‐19, the computation time for the whole reconstruction process is  significantly reduced to about 20% of that using the common method where comparing the  emission measurement and calculation for the same number of meshing. 

0 50 100 150 200 250

10 20 30 40 50 60

Iteration Number

C o m put at io n   Co st   (% )

Total Light Common Method

Fig.3-19:Computational cost of total light approach and common method.  

3.7 Summary

We have presented the formulation and simulation results of the total light approach in  time‐domain FDOT for reconstruction of the fluorophore concentration in biological media. 

The validations of the algorithm have been conducted for 2‐D models by showing its  performances such as quantitativeness, position accuracy and separation. The effectiveness  of using the total light approach has been proven because this approach has reduced the  computation time significantly to about 10% of those by the conventional methods and has  given  excellent  reconstructed  results  of  fluorophore  concentration  showing  good  quantitativeness, position accuracy and separation.  

The total light approach in this study employed the scheme using the mean time‐of‐

flight data which are obtained from a time‐domain measurement technique. The total light  approach  actually can be  performed using a  full  time‐resolved  data  scheme  but the  computation time will be much longer while the result will be better than those of the  featured data‐type schemes.  

The total light approach could simultaneously reconstruct the absorption coefficient 

and the fluorophore concentration. As shown in the simulation results, the approach  reconstructed  the  fluorophore  concentration  very  well  even  though  the  absorption  coefficient of the target can not be recovered due to some conditions such as noisy data,  high absorption coefficient of the background, the existence of the fluorophore in the  background, etc. For validations of the approach, in the next chapter we show some results  from phantom experiment. 

3.8 References

1. J. Lewis, S. Achilefu, J. R. Garbow, R. Laforest, M. J. Welch, “Small animal imaging: 

current technology and perspectives for oncological imaging,” Eur. J.o Cancer 38, 2173–

88 (2002). 

2. V. Ntziachristos, C.H. Tung, C. Bremer, and R. Weissleder, “Fluorescence molecular  tomography resolves protease activity in vivo,” Nat. Med. 8, 757‐760 (2002). 

3. M. Patterson and W. Pogue, “Mathematical model for time‐resolved and frequency  domain  fluorescence  spectroscopy in  biological  tissues,”  Appl.  Opt  33,  1963–1974  (1992). 

4. X. D. Li, M. A. O’Leary, D. A. Boas, B. Chance, and A. G. Yodh, “Fluorescent diffuse  photon density  waves in homogeneous and  heterogeneous turbid  media:  analytic  solutions and applications,” Appl. Opt 35, 3746–3758 (1996). 

5. D. J. Hawrysz and E.M. Sevick‐Muraca, “Development toward diagnostic breast cancer  imaging using near‐infrared optical measurements and contrast agents,” Neoplasia 2,  388‐417 (2000). 

6. V.  Ntziachristos  and  R.  Weissleder,  “Experimental  three‐dimensional  fluorescence  reconstruction of diffuse media by use of a normalized Born approximation.” Opt. Lett. 

26, 893‐895 (2001). 

7. E. M. Sevick‐Muraca, J.P. Houston, and M. Gurfinkel, “Fluorescence‐enhanced, near  infrared diagnostic imaging with contrast agent,” Curr. Opin. Chem. Biol. 6, 642‐650  (2002). 

8. E. E. Graves, J. Ripoll, R. Weissleder, and V. Ntziachristos, “A submillimeter resolution for  small animal imaging,” Med. Phys. 30, 901‐911 (2003). 

9. A. B. Milstein, S. Oh, K.J. Webb, C.A. Bouman, Q. Zhang, D.A. Boas, and R.P. Millane, 

“Fluorescence optical diffusion tomography,” Appl. Opt. 42, 3081‐3094 (2003). 

10. T.  F.  Massoud  and  S.S.  Gambhir,  “Molecular  imaging  in  living  subjects:  seeing  fundamental biological processes in a new light,” Genes Dev. 17, 545‐580 (2003). 

11. A. B. Milstein, S. Oh, K. J. Webb, C. A. Bouman, Q. Zhang, D. A. Boas, and R. P. Millane, 

“Fluorescence optical diffusion tomography,” Appl. Opt 42, 3081–3094 (2003). 

12. A. B. Milstein, J. J. Stott, S. Oh, D. A. Boas, R. P. Millane, C. A. Bouman, and K. J. Webb, 

“Fluorescence optical diffusion tomography using multiple‐frequency data,” J. Opt. Soc. 

Am. A 21, 1035–1049 (2004). 

13. S.R. Cherry,  “In vivo molecular and  genomic imaging: new  challenges  for imaging  physics,” Phys. Med. Biol. 49, R13‐48 (2004). 

14. V. Ntziachiristos, J. Ripoll, L.H.V. Wang, and R. Weissleder, “Looking and listening to light: 

the evolution of whole‐body photonic imaging,” Nat. Biotech. 23, 313‐320 (2005). 

15. J. Wu, L. Perelman, R. R. Dasari, ans M. S. Feld, “Fluorescence tomographic imaging in  turbid media using early‐arriving photons and Laplace transforms,” Proc. Natl. Acad. Sci. 

USA 94, 8783‐8788 (1997). 

16. K. Chen, L. T. Perelman, Q. G. Zhang, R. R. Dasari, and M. S. Feld, “Optical computed  tomography in a turbid medium using early arriving photons,” J. Biomed. Opt. 5, 144‐

154 (2000). 

17. D. Hattery, V. Chernomordik, M. Loew, I. Gannot, and A. Gandjbakhche, J. Opt. Soc. Am. 

A, “Analytical solutions for time‐resolved fluorescence  lifetime imaging in a turbid  medium such as tissue,” J. Opt. Soc. Am. 18, 1523‐1530 (2001). 

18. M.  Sadoqi,  P.  Riseborough,  and  S.  Kumar,  “Analytical  models  for  time  resolved  fluorescence spectroscopy in tissues,” Phys. Med. Biol. 46, 2725–2743 (2001). 

19. D. Hall, G. Ma, F. Lesage, Y. Wang, “Simple time‐domain optical method for estimating  the depth and concentration of a fluorescent inclusion in a turbid medium,” Opt. Lett. 

29, 2258‐2260 (2004). 

20. G. M. Turner, G Zacharakis, A. Sourbet, J. Ripoll, V. Ntziachristos, “Complete‐angle  projection diffuse optical tomography by use of early photons,” Opt. Lett. 30, 409‐411  (2005). 

21. G.  Ma,  N.  Mincu,  F.  Lesage,  P. Gallant,  and  L.  McIntosh,  “System IRF  impact on  fluorescence lifetime fitting in turbid medium,” Proc. SPIE 5699, 263‐273 (2005). 

22. Bloch, F. Lesage, L. Mackintosh, A. Gandjbakche, K. Liang, S Achilefu, “Whole‐body  fluorescence lifetime imaging of a tumor‐targeted near‐infrared molecular probe in  mice,” J. Biomed. Opt. 10, 054003 (2005). 

23. A. T. N. Kumar, J. Skoch, B. J. Bacskai, D. A. Boas and A. K. Dunn, “Fluorescence lifetime‐

based tomography for turbid media,” Opt. Lett. 30, 3347‐3349 (2005). 

24. X. Lam, F. Lesage, and X. Intes, “Time domain fluorescent diffuse optical tomography: 

analytical expressions,” Opt. Express 13, 2263‐2275 (2005). 

25. F. Gao, H. Zhao, Y. Tanikawa, and Y. Yamada, “A linear, featured‐data scheme for image  reconstruction in time‐domain fluorescence molecular tomography,” Optics Express 14,  7109–7124 (2006). 

26. S. Keren, O. Gheysens, C.S. Levin, and S.S. Gambhir "A comparison between a time  domain and continuous wave small animal optical imaging system." IEEE Trans Med  Imaging 27, 58‐63 (2008). 

27. S.R. Arridge, “Optical tomography in medical imaging,” Inverse Probl. 15, R41‐93 (1999). 

28. F. Gao, H. Zhao, and Y. Yamada, “Improvement of image quality in diffuse optical  tomography by use of full time‐resolved data,” Appl. Opt. 41, 778‐791 (2002). 

29. R. Model, M. Orlt, and M. Walzel, “Reconstruction algorithm for near‐infrared imaging in  turbid media by means of time‐domain data,” J. Opt. Soc. Am. A 14, 313‐323 (1997). 

30. M. Schweiger and S.R. Arridge, “Application of temporal filters to time resolved data in  optical tomography,” Phys. Med. Biol. 44, 1699‐1717 (1999). 

31. H.  Zhao,  F.  Gao,  Y.  Tanikawa,  K.  Homma,  and  Y.  Yamada,  “Time‐resolved  optical  tomographic imaging for the provision of both anatomical and functional information  about biological tissue,” Appl. Opt. 43, 1905‐1916 (2005). 

32. F. Gao, P. Poulet and Y. Yamada, “Simultaneous mapping of absorption and scattering  coefficients from a three‐dimensional model of time‐resolved optical tomography,” App. 

Opt 39, 5898‐5910 (2001). 

33. R.  Schulz,  J.  Peter,  W.  Semmler,  and  W.  Bangerth,  “Independent  modeling  of  fluorescence  excitation  and  emission  with  the  finite  element  method,”  in  OSA  Biomedical Optics Topical Meeting, Technical Digest, ThF24, OSA (2004). 

34. A. Marjono, S. Okawa, F. Gao, and Y. Yamada, “Light Propagation for Time‐Domain  Fluorescence  Diffuse  Optical  Tomography by Convolution Using Lifetime  Function,” 

Optical Review 14, No. 3, 131‐138 (2007). 

35. A. Marjono, Y. Akira, S. Okawa, F. Gao, Y. Yamada, “Full time‐resolved fluorescence  diffuse optical tomography using total light approach,” in OSA Biomedical Optics Topical  Meeting, Technical Digest, BMD33, OSA (2008). 

36. Y. Yamada, “Light‐tissue interaction and optical imaging in biomedicine,” in Annual  Review of Heat Transfer Vol. 6, C. L. Tien, ed. (Begell House, 1995), pp. 1–59. 

37. M. Patterson and B. W. Pogue, “Mathematical model for time‐resolved and frequency‐

domain fluorescence spectroscopy in biological tissues,” Appl. Opt. 33,   1963‐1974  (1994). 

38. L. Hutchinson,  R.  Lakowicz,  , and  M. Sevick‐Muraca,  “Fluorescence  lifetime  based  sensing in tissues: a computational study,” Biophys. J. 68, 1574–1582 (1995). 

39. S. Muraca and L. Burch, “Origins of phosphorescence signals reemitted from tissues,” 

Opt. Lett. 19, 1928–1930 (1994). 

40. K. Furutsu and Y. Yamada, “Diffusion approximation for a dissipative random medium  and the application,” Physical Review E 50, 3634–3640 (1994). 

41. T. Farrel and M. Patterson, “Diffusion modelling of fluorescence in tissue,” in Handbook  of Biomedical Fluorescence, M. Mycek and W. Pogue, eds. (Marcel Dekker, 2003), pp. 

29–60. 

42. F. Gao, H. Zhao, Y. Tanikawa, and Y. Yamada, “Time‐resolved diffuse optical tomography  using a modified generalized pulse spectrum technique,” IEICE Trans. Inf. and Syst. E85‐D,  133–142 (2002). 

43. R. A. J. Groenhuis, H. A. Ferwerda, and J. J. T. Bosch, “Scattering and absorption of turbid  material determined from reflection measurements. 1. theory,” Appl. Opt 22, 2456–

2462 (1983). 

44. W.  G.  Egan  and  T.  W.  Hilgeman,  Optical  properties  of  inhomogeneous  materials  (Academic, 1979). 

45. P. A. Jansson, Deconvolution With Applications in Spectroscopy (Academic Press Inc.,  1984). 

46. P. A. Jansson, R. H. Hunt, and E. K. Plyler, “Resolution enhancement of spectra,” J. Opt. 

Soc. Am. 60, 596–599 (1970). 

47. V. Ntziachristos, X. Ma, A. G. Yodh, and B. Chance, “Multichannel photon counting 

instrument for spatially resolved near infrared spectroscopy,” Rev. Sci. Instrum. 70, 193–

201 (1999). 

48. F. Gao, H. Zhao, and Y. Yamada, “Improvement of image quality in diffuse optical  tomography by use of full time‐resolved data,” App. Opt. 41, 778–791 (2002). 

49. F. Gao, P. Poulet, and Y. Yamada, “Simultaneous mapping of absorption and scattering  coefficients from a three‐dimensional model of time‐resolved optical tomography,” App. 

Opt. 39, 5898–5910 (2000). 

50. M. Sevick‐Muraca, A. Godavarty, J. Houston, A. Thompson, and R. Roy, “Near‐infrared  imaging with fluorescent contrast agents,” in Handbook of Biomedical Fluorescence, M. 

Mycek and W. Pogue, eds. (Marcel Dekker, 2003), pp. 445–528. 

51. M.  Schweiger,  "Application  of  the  Finite  Element  Method  in  Infrared  Image  Reconstruction of Scattering Media", PhD thesis, University College London, Department  of Medical Physics and Bioengineering (1994).