基于动态散斑的光学相干层析成像技术

在光学相干层析成像(OCT)技术中引入激光散斑的处理方法。首先在同一位置多次采集得到光谱信号,再对每个时刻所得光谱信号沿波矢方向进行傅里叶变换,解析得到同一位置每个时刻的OCT结构信息。然后对OCT结构信号沿时序方向进行傅里叶变换,得到散斑的频谱分布,最后在频谱区域中将动态散斑与静态散斑的比值定义为成像参数,以该比值构建的图像可以将样品图像中的流动区域凸显出来。仿体实验充分验证了该方法的可行性,将该方法用于鼠耳的血管区域提取并得到了鼠耳的三维血管图。     

基于稳健性主成分分析算法的光学相干层析成像去除散斑噪声的研究

为了消除光学相干层析成像(OCT)系统中存在的大量散斑噪声,引入了稳健性主成分分析(RPCA)算法。通过分析生物组织在OCT中散斑的产生机制,从而了解OCT系统中散斑噪声的特点。结合OCT系统自身的特点,证明基于RPCA算法的低秩矩阵恢复模型对OCT系统消除散斑噪声有良好的适用性。利用RPCA算法,可以得到将OCT原始图像分解成散斑噪声图像和样品截面图像的最佳估计。RPCA算法能在分离散斑噪声的同时,保留样品自身结构的散斑图样,有效地避免了伪影的生成。通过对比处理后和处理前的图像,结果表明,RPCA算法能够有效地抑制散斑噪声,提高信噪比,改善OCT图像效果。