CN105574861A - 无标记的血流成像方法及*** - Google Patents

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Abstract

一种无标记的血流成像方法及***，包括以下步骤：在相同曝光时间和帧间隔时间下，连续快速地采集若干帧生物组织图像；提取采集的图像中相同位置的像素点，组成长度为N的时间序列，对该时间序列进行傅里叶变换得到频谱信息；对频谱信息进行高通滤波，剔除低频组织信号，计算得到高频血流信号；计算高频血流信号的多普勒频移，从而获得相应的血流速度；重复前述步骤，遍历生物组织成像区域中的每个像素点，获得像素点对应的血流速度，得到二维的血管图像。本发明基于生物组织血流成像的频谱分析，能够对生物组织血流进行无标记、高分辨率的成像。

Description

无标记的血流成像方法及***
技术领域
本发明涉及一种图像处理领域的技术，具体是一种无标记的血流成像方法及***。
背景技术
在疾病的早期阶段，采用传统的荧光造影技术需要注射造影剂，易引起不良反应，而无造影剂的血流成像技术能够非侵入、无标记的成像血流，应用范围较广。目前无造影剂的血流成像主要是OCT(OpticalCoherenceTomography，光学相干层析成像)，但是OCT技术受扫描速度的影响存在一定的局限性。
经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN102835947A，公开(公告)日2012.12.26，公开了一种基于散斑相关度的OCT图像分析方法，首先，获取同一成像对象在不同波长段的相对应的若干幅OCT图像；或者采用同一光源获得同一成像对象在不同角度的相对应的若干幅OCT图像；对上述不同的OCT图像，在每幅OCT图像中的同一位置分别取相同尺寸的处理窗口；然后，计算处理窗口内像素强度并通过相关函数的计算进行相关性分析；同步移动处理窗口，直至遍历整个OCT的图像；根据若干幅OCT图像中各个部分相关度的分析，重建散斑分析后的图像，获取成像对象的微结构信息。但是该发明依赖于信号的散斑效应，需要对眼动及其他非血流运动进行精确的消除，而且眼底相机的应用范围比OCT应用更广泛更方便。
美国专利文献号US6478424B1，公开(公告)日2002.11.12，公开了一种非侵入功能成像视网膜的方法，首先利用快速眼底相机连续获取样品图像，然后基于差分分析的方法获得血流流动的图像。但是该技术依赖于血流的流动差异进行差分分析，对于运动引入的噪声，其抗噪的稳定性不足，引起成像误差。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出了一种无标记的血流成像方法及***，能够实现无标记、高分辨的血管造影。
本发明是通过以下技术方案实现的，
本发明涉及一种无标记的血流成像方法，包括以下步骤：
步骤1，在相同曝光时间和帧间隔时间下，连续快速地采集若干帧生物组织的图像；
步骤2，提取采集的图像中相同位置的像素点，组成长度为N的时间序列，对该时间序列进行傅里叶变换得到频谱信息；
步骤3，对频谱信息进行高通滤波，剔除低频组织信号，得到高频血流信号；
步骤4，计算高频血流信号的多普勒频移，从而获得相应的血流速度；
步骤5，重复步骤2～步骤4，遍历生物组织成像区域中的每个像素点，获得像素点对应的血流速度，得到二维的血管图像。
本发明涉及一种实现上述方法的***，包括：光源、平面镜、透镜、分光镜、物镜、放大镜和高速图像采集装置，其中：光源发出的可见光通过依次设置的平面镜、透镜、分光镜和物镜入射到生物组织表面，生物组织表面发出的反射光通过依次设置的物镜、分光镜和放大镜入射到高速图像采集装置中，高速图像采集装置连续快速采集生物组织的图像。
技术效果
与现有技术相比，本发明基于生物组织血流成像的频谱分析，对生物组织血流进行高分辨率成像，实现生物组织血流分布、血管形态以及血液动力学变化的检测，可广泛用于生理和疾病状态下的眼底和脑皮层局部血流成像。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的***结构示意图；
图3为本发明获得的N帧生物组织图像上相同位置像素点组成的时间序列，其中：图像长、宽分别为B和C；
图4为本发明中生物组织的组织成分和血流成分信号图；
图中：光源1、平面镜2、透镜3、分光镜4、物镜5、放大镜6、高速图像采集装置7、生物组织8。
图5为实施例中原始信号与噪声信号图；
图6为实施例中原始信号与噪声信号的差分分析；
图7为实施例中原始信号与噪声信号的频域分析。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
如图1所示，涉及一种无标记的血流成像方法，包括以下步骤：
步骤1，在相同曝光时间和帧间隔时间下，连续快速地采集若干帧生物组织8的图像；
步骤2，提取采集的图像中相同位置的像素点，组成长度为N的时间序列，对该时间序列进行傅里叶变换得到频谱信息；
步骤3，对频谱信息进行高通滤波，剔除低频组织信号，得到高频血流信号；
步骤4，计算高频血流信号的多普勒频移，从而获得相应的血流速度；
步骤5，重复步骤2～S4，遍历生物组织8成像区域中的每个像素点，获得像素点对应的血流速度，得到二维的血管图像。
所述的曝光时间为1μs～5ms，帧间隔时间为2μs～15ms，采集的帧数N为3≤N≤100。
所述的频谱信息通过以下公式计算得到：F＝FT[S(t)]，其中：FT表示傅里叶变换，S(t)表示长度为N的时间序列。
所述的高频血流信号通过以下公式计算得到：A＝F*H[f-fT]，其中：H表示高通滤波函数，f为血流频率，fT为最小可检测的血流频率。
所述的血流速度通过以下公式计算得到：G(n)＝exp(-(n-m)2/(2σ2))，fD＝A*G(n)，v＝λfD/(2n0cos(β))，其中：n取值1～N，m为血流速度对应的平均多普勒频移，σ为血流频率的标准差，fD为多普勒频移，λ为光源的中心波长，n0为生物组织的反射系数，β为入射光与血流方向的夹角；高斯函数G(n)通过从血流频率中提取的一定频率的血流信息，计算血流速度，得到血流速度的分布，且通过引入血流频率的标准差，使得每次提取血流信息都能够在特定频率的小范围区域内进行。
本实施例涉及实现上述方法的***，包括：光源1、平面镜2、透镜3、分光镜4、物镜5、放大镜6和高速图像采集装置7，其中：光源1发出的可见光通过依次设置的平面镜2、透镜3、分光镜4和物镜5入射到生物组织8表面，生物组织8表面发出的反射光通过依次设置的物镜5、分光镜4和放大镜6入射到高速图像采集装置7上，高速图像采集装置7连续快速采集生物组织8的图像。
所述的生物组织8的入射光与反射光共轴。
为比较说明本发明的优势，现以一余弦信号进行理论说明。如图5所示的原始信号与加入随机噪声的信号，尽管信号被噪声污染，但仍可清楚的分辨出信号的形状和变化。对原始信号和加噪信号进行差分分析，即相邻信号进行相减，如图6所示，可见加噪信号进行差分分析之后，噪声变得更加明显，与原始信号的结构相差较大。而对原始信号和加噪信号进行傅里叶变换之后，如图7所示，在频域中，信号的峰值位置以及频率成分比较一致，并没有受到噪声信号的影响，可见频域分析对于噪声有较好的抗噪能力，能够稳定的分离出真实的信号。由此可见，在进行血流成像的过程中，血流的流动势必会引起散斑噪声，导致信号受到污染，通过频域分析能够较好的“免疫噪声”，呈现出真实的血流信号。

Claims (7)

1.一种无标记的血流成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，在相同曝光时间和帧间隔时间下，连续快速地采集若干帧生物组织图像；
步骤2，提取采集的图像中相同位置的像素点，组成长度为N的时间序列，对该时间序列进行傅里叶变换得到频谱信息；
步骤3，对频谱信息进行高通滤波，剔除低频组织信号，计算得到高频血流信号；
步骤4，计算高频血流信号的多普勒频移，从而获得相应的血流速度；
步骤5，重复步骤2～步骤4，遍历生物组织成像区域中的每个像素点，获得像素点对应的血流速度，得到二维的血管图像。
2.根据权利要求1所述的无标记的血流成像方法，其特征是，所述的曝光时间为1μs～5ms，帧间隔时间为2μs～15ms，采集的帧数N为3≤N≤100。
3.根据权利要求1所述的无标记的血流成像方法，其特征是，所述的频谱信息通过以下公式计算得到：F＝FT[S(t)]，其中：FT表示傅里叶变换，S(t)表示长度为N的时间序列。
4.根据权利要求1所述的无标记的血流成像方法，其特征是，所述的高频血流信号通过以下公式计算得到：A＝F*H[f-fT]，其中：H表示高通滤波函数，f为血流频率，fT为最小可检测的血流频率。
5.根据权利要求1所述的无标记的血流成像方法，其特征是，所述的血流速度通过以下公式计算得到：G(n)＝exp(-(n-m)2/(2σ2))，fD＝A*G(n)，v＝λfD/(2n0cos(β))，其中：n取值1～N，m为血流速度对应的平均多普勒频移，σ为血流频率的标准差，fD为多普勒频移，λ为光源的中心波长，n0为生物组织的反射系数，β为入射光与血流方向的夹角。
6.一种实现上述任一权利要求所述方法的无标记血流成像***，其特征在于，包括：光源、平面镜、透镜、分光镜、物镜、放大镜和高速图像采集装置，其中：光源发出的可见光通过依次设置的平面镜、透镜、分光镜和物镜入射到生物组织表面，生物组织表面发出的反射光通过依次设置的物镜、分光镜和放大镜入射到高速图像采集装置中，高速图像采集装置连续快速采集生物组织的图像。
7.根据权利要求6所述的无标记血流成像***，其特征，所述的生物组织的入射光与反射光共轴。
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