CN106491078B - 去除血流图像中组织抖动噪声的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种去除血流图像中组织抖动噪声的方法及装置。方法步骤为:确定快扫方向上A扫的采样频率,使得两次A扫之间的平均距离小于横向分辨率,并且在慢扫方向使用阶梯信号驱动扫描振镜;将探测器接收到的干涉信号通过傅里叶变换重构出空间域样品的复解析信号;利用相邻两次B扫的实部图像中的局部区域通过互相关算法获得相关系数矩阵,将对应最大互相关系数位置处的局部图像用于计算血流信号。装置包括激光光源、光纤耦合器、3个准直透镜、色散补偿棱镜、2个汇聚透镜、平面反射镜、X扫描振镜、Y扫描振镜、被测组织、光栅、傅里叶透镜、CCD、信号处理***。本发明能够有效地去除血流图像中由组织抖动而引起的背景噪声,提高血流图像质量。
Description
技术领域
本发明涉及组织成像技术领域,特别是一种去除血流图像中组织抖动噪声的方法及装置。
背景技术
人体组织和器官所需营养物质和氧气是通过血液循环输送的,而营养物质和氧气的交换是在毛细血管内进行的,并且微血流与人体的体温和血压等关键指标是相关联的,因此,对微血管的成像可以有助于对组织疾病诊断,如癌症,青光眼等。
光学相干层析术(Optical Coherence Tomography,OCT)是一种上世纪90年代提出的利用低相干光干涉成像的诊断技术。该技术具有高分辨率、无损伤和能够实时成像等优点。其中,频域相干层析术(Fourier Domain Optical Coherence Tomography,FDOCT)具有灵敏度高,噪声小和成像速度快等优点,所以FDOCT成为主要的研究方向之一。经过二十多年的发展,很多基于FDOCT***的功能型OCT技术被人们提出。其中用于对人体血流速度成像的方法有相位分辨的多普勒OCT(PRODT)是一种不仅能够对组织中血管成像,还能根据两次连续A扫之间的相位信息精确的计算出血流速度值的方法。功率谱多普勒OCT和光学血管造影术(OMAG)是基于多普勒效应的额外的两种能够从组织信号中提取血流信号的方法,其中,功率谱多普勒OCT是通过分析运动粒子引起的总的后向散射光功率谱来实现提取血流动态信号的。而OMAG直接分析和处理一帧图像来提取血流信号的,这样可以减少由***和样品引起的相位不稳定噪声。两种基于统计方差的方法来提取三维血流成像的方法是散斑方差(SVOCT)和相位方差(PVOCT)方法。SVOCT方法通过计算OCT样品强度信号中行间或帧间的方差来重构血流图像。PVOCT方法通过计算同一横向位置处连续多次B扫之间的相位差来重构血流图像,该方法已经被成功应用于眼科中,并且该方法能够对所有方向的血流信号进行成像。还有相关成像方法(cmOCT)利用连续两次B扫的结构信号中子窗口的相关系数来提取血流信号。
在实部相关cmOCT方法中,将样品复解析信号的实部通过线性相关系数来提取血流信号,由于引入了相位的变化,因而可以提高提取血流信号的灵敏度。尽管实部相关cmOCT方法提高了提取速度信号的灵敏度,但是同样增加了活体成像时由人体呼吸和心跳等引起的抖动噪声。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于互相关算法去除实部cmOCT方法重构的血流图像中由于抖动而引起的背景噪声的方法及装置。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种去除血流图像中组织抖动噪声的方法,在频域光学相干层析***中设置X扫描振镜和Y扫描振镜,其中,X扫描振镜为快扫方向、Y扫描振镜为慢扫方向,步骤如下:
步骤1,根据频域光学相干层析***的横向分辨率确定快扫方向A扫的采样频率,使得横向分辨率为连续两次纵向扫描之间平均距离的数倍;
步骤2,设置Y扫描振镜的驱动信号为步进锯齿波信号,每个幅度的保持时间由B扫的周期确定,而步进锯齿波信号的步进电压最大值为使得扫描光束移动横向分辨率大小时对应的电压;
步骤3,设置频域光学相干层析***中CCD的外部触发信号,使该触发信号与X扫描振镜在起始位置的时刻同步,将CCD采集的信号传输到信号处理***中,并且确定每次B扫信号中干涉光谱的直流分量;
步骤4,将每次A扫信号与步骤3所得干涉光谱的直流分量相减后通过傅里叶变换获取样品的复解析信号,然后提取慢扫方向上同一位置处连续两次B扫的实部信号得到两帧实部图像;通过互相关算法对该两帧实部图像中的局部区域进行图像配准,再通过线性相关系数来提取该局部区域内的血流信号;将用于配准的局部区域在整个断层图像中平移后即可获得去除抖动噪声后的血流图像。
一种去除血流图像中组织抖动噪声的装置,包括激光光源、光纤耦合器、第一准直透镜、色散补偿棱镜、第一汇聚透镜、平面反射镜、第二准直透镜、X扫描振镜、Y扫描振镜、第二汇聚透镜、被测组织、第三准直透镜、光栅、傅里叶透镜、CCD、信号处理***;
所述激光光源发出的光经过光纤耦合器后分为两束:一束为参考光,参考光经第一准直透镜准直后,所得准直光顺次通过色散补偿棱镜、第一汇聚透镜汇聚到平面反射镜上;另一束为样品光,样品光经过第二准直透镜准直后,所得准直光顺次由X扫描振镜、Y扫描振镜反射,所得反射光由第二汇聚透镜汇聚到被测组织上,被测组织产生的后向散射光沿原光路返回到光纤耦合器中;参考光与返回的样品光在光纤耦合器中发生干涉,产生的干涉光通过第三准直透镜后形成准直光,该准直光由光栅衍射分光后通过傅里叶透镜汇聚在CCD上,CCD采集的干涉光谱信号输入信号处理***去除成像过程中由于抖动而引起的背景噪声并重构被测组织的三维微血流分布。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)大大提高了提取动态信号的灵敏度,可以对毛细血管中的血流成像;(2)在Y方向上的采样密度不需要过采样,从而提高成像速度;(3)由于相位对运动粒子位移灵敏较高,可以较小的相关窗口来提取出血流信号,从而减小了计算机的计算量和计算时间;(4)能够去除实部相关cmOCT方法的血流图像中由于组织抖动而引起的背景噪声。
附图说明
图1为本发明去除血流图像中组织抖动噪声的装置的结构示意图。
图2为本发明中互相关算法的原理图。
具体实施方式
在介绍本发明的技术方案之前,先对本发明的构思做一分析如下:
结合图1,CCD 15接收到的干涉信号经过傅里叶变换后的复解析信号可以表示为
其中,x,y,z表示笛卡尔坐标系,x轴表示快扫方向,y轴表示慢扫方向,z轴表示深度方向,A(x,y,z)表示样品的强度信号,表示由样品结构决定的初始相位信号。在慢扫方向的同一位置,***连续采集两次B扫信号,在这两次B扫信号中,对静态组织信号来说,强度信号A(x,y,z)和相位信号没有变化,但是对于动态血流信号来说,两次B扫信号之间的强度信号好相位信号都有所改变。其中对于轴向速度分量,粒子的运动会引入一由于多普勒相应而引起的线性相位差;由于干涉信号中相位对于粒子位移的灵敏度比光源的中心波长还小很多,而血红细胞的直径为10微米左右,所以血红细胞的横向移动同样会引起复解析信号中相位的变化,并且该变化是随机的。所以公式(1)进一步表示为:
其中,n表示样品的折射率,k表示波数,v(x,y,z)表示血红细胞的运动速度,θ表示血红细胞运动方向与探测光束之间的夹角,t表示时间,表示血红细胞的横向速度分量引入的随机相位变化量。由于相位变化同样会减小对应区域的相关性,因此,在实部相关cmOCT方法中,利用样品的实部信号来代替幅度信号进行相关运算。由于实部信号包含了相位的变化,对粒子的运动具有更高的灵敏度,因此与传统cmOCT方法相比,实部相关cmOCT方法提取血流信号时具有更高的灵敏度。但是,在活体成像过程中,由于组织的抖动会引入背景噪声,而实部相关cmOCT方法同样会放大抖动引起的背景噪声,因此需要利用基于互相关的图像配准方法来去除血流图像中的抖动噪声。
图2为基于互相关算法图像配准技术的原理图。该方法是根据像素强度的相关性来实现的,因此配准精度由相邻两像素之间距离决定。在样品结构图像中,横向扫描方向上两像素之间的间隔由A扫的采样频率决定,而纵向上由光谱仪中CCD对干涉光谱信号的空间采样频率决定。本发明中使用补零技术将深度方向上两像素之间的距离减小一半,从而提高纵向上的图像配准精度。在图2中,分别用Ry和Ry+1表示第y次和y+1次B扫所得的样品实部图像,M表示横向上相关窗口的大小,K表示一次A扫信号中深度方向上的像素数。在Ry中,把由矩形标记的第一局部区域作为一个参考窗口,该局部区域中横向上有M个像素,深度方向有K-2个像素。然后将Ry+1中由矩形标记的横向上有M+2个像素,深度方向有K个像素的第二局部区域与参考窗口计算相关系数。由于Ry+1中的局部区域在横向和深度方向上都比参考的区域大两个像素,因此,计算相关系数时,参考窗口在横向和深度方向上都可以平移三个像素。用p、q分别表示在横向、深度方向上的平移像素数,然后相关系数矩阵XCC通过下式获得:
其中,p=1,2,3,q=1,2,3,i、j分别表示二维图像中快扫方向、深度方向上的像素序数,x表示A扫的序数,表示第一局部区域的强度平均值、表示第二局部区域的强度平均值;
利用上式即可获得一个3×3的相关系数矩阵,并且每个相关系数对应的Ry+1中的第二局部区域与Ry中的第一局部区域即参考窗口有相同的像素数;将矩阵中最大值对应的第二局部区域作为与参考窗口同一位置的图像,两个局部区域分别表示为Γx,y和Γx,y+1。最后,利用相关算法对两个局部区域提取血流信号,假设用于计算相关系数的相关窗口的大小为M×N像素,则相关算法的原理可以表示为:
其中,cmOCTy(x,z)表示相关算法获得的相关图像,和分别表示两幅图像中用于计算相关系数的相关窗口内像素值的平均值。
利用式(4)可以计算出局部区域内的相关图像,然后将参考区域在整个结构图像中平移后即可获得对应的去除背景抖动噪声后的相关图像。相关图像中的相关系数在-1~1之间,并且相关系数0表示不相关,-1和1分别表示强的反相关性和强的正相关性。
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
结合图1,本发明去除血流图像中组织抖动噪声的装置,包括激光光源1、光纤耦合器2、第一准直透镜3、色散补偿棱镜4、第一汇聚透镜5、平面反射镜6、第二准直透镜7、X扫描振镜8、Y扫描振镜9、第二汇聚透镜10、被测组织11、第三准直透镜12、光栅13、傅里叶透镜14、CCD15、信号处理***16;
所述激光光源1发出的光经过光纤耦合器2后分为两束:一束为参考光,参考光经第一准直透镜3准直后,所得准直光顺次通过色散补偿棱镜4、第一汇聚透镜5汇聚到平面反射镜6上;另一束为样品光,样品光经过第二准直透镜7准直后,所得准直光顺次由X扫描振镜8、Y扫描振镜9反射,所得反射光由第二汇聚透镜10汇聚到被测组织11上,被测组织11产生的后向散射光沿原光路返回到光纤耦合器2中;参考光与返回的样品光在光纤耦合器2中发生干涉,产生的干涉光通过第三准直透镜12后形成准直光,该准直光由光栅13衍射分光后通过傅里叶透镜14汇聚在CCD15上,CCD15采集的干涉光谱信号输入信号处理***16去除成像过程中由于抖动而引起的背景噪声并重构被测组织11的三维微血流分布。
所述准直后的样品光在X扫描振镜8与Y扫描振镜9上的两光斑之间的距离小于第二汇聚透镜10的焦距的1/10,并且两光斑的中点位于第二汇聚透镜10的焦点上。
本发明基于互相关算法去除血流图像中组织抖动噪声的方法,在频域光学相干层析***中设置X扫描振镜和Y扫描振镜,其中,X扫描振镜为快扫方向、Y扫描振镜为慢扫方向,步骤如下:
步骤1,根据频域光学相干层析***的横向分辨率确定快扫方向A扫的采样频率,使得横向分辨率为连续两次纵向扫描之间平均距离的2.5~3.5倍;
步骤2,设置Y扫描振镜的驱动信号为步进锯齿波信号,每个幅度的保持时间为完成两次B扫的时间,而步进锯齿波信号的步进电压最大值为使得扫描光束移动横向分辨率大小时对应的电压;
步骤3,设置频域光学相干层析***中CCD的外部触发信号,使该触发信号与X扫描振镜在起始位置的时刻同步,将CCD采集的信号传输到信号处理***中,并且采用平均法确定每次B扫信号中干涉光谱的直流分量;
步骤4,将每次A扫信号与步骤3所得干涉光谱的直流分量相减后通过傅里叶变换获取样品的复解析信号,如公式(2)所示,然后提取慢扫方向上同一位置处连续两次B扫的实部信号得到两帧实部图像;通过互相关算法对该两帧实部图像中的局部区域进行图像配准,在计算相关图像前利用互相关算法对两帧图像中的局部区域进行配准,过程如图2所示;再通过线性相关系数来提取该局部区域内的血流信号,计算方法如公式(4)所示,将用于配准的局部区域在整个断层图像中平移后即可获得去除抖动噪声后的血流图像。
本发明去除血流图像中抖动噪声的方法及装置中利用了互相关算法来对局部的实部图像进行配准,再通过线性相关系数来提取血流信号,能够有效去除实部相关cmOCT方法中由于组织抖动而引起的背景噪声。
Claims (5)
1.一种去除血流图像中组织抖动噪声的方法,其特征在于,在频域光学相干层析***中设置X扫描振镜和Y扫描振镜,其中,X扫描振镜为快扫方向、Y扫描振镜为慢扫方向,步骤如下:
步骤1,根据频域光学相干层析***的横向分辨率确定快扫方向A扫的采样频率,使得横向分辨率为连续两次纵向扫描之间平均距离的数倍;
步骤2,设置Y扫描振镜的驱动信号为步进锯齿波信号,每个幅度的保持时间由B扫的周期确定,而步进锯齿波信号的步进电压最大值为使得扫描光束移动横向分辨率大小时对应的电压;
步骤3,设置频域光学相干层析***中CCD的外部触发信号,使该触发信号与X扫描振镜在起始位置的时刻同步,将CCD采集的信号传输到信号处理***中,并且确定每次B扫信号中干涉光谱的直流分量;
步骤4,将每次A扫信号与步骤3所得干涉光谱的直流分量相减后通过傅里叶变换获取样品的复解析信号,然后提取慢扫方向上同一位置处连续两次B扫的实部信号得到两帧实部图像;通过互相关算法对该两帧实部图像中的局部区域进行图像配准,再通过线性相关系数来提取该局部区域内的血流信号;将用于配准的局部区域在整个断层图像中平移后即可获得去除抖动噪声后的血流图像。
2.根据权利要求1所述的去除血流图像中组织抖动噪声的方法,其特征在于,步骤1所述横向分辨率为连续两次纵向扫描之间平均距离的2.5~3.5倍。
3.根据权利要求1所述的去除血流图像中组织抖动噪声的方法,其特征在于,步骤2所述每个幅度的保持时间由B扫的周期确定,具体为:每个幅度的保持时间为完成两次B扫的时间。
4.根据权利要求1所述的去除血流图像中组织抖动噪声的方法,其特征在于,步骤3所述确定每次B扫信号中干涉光谱的直流分量,采用的方法为平均法。
5.根据权利要求1所述的去除血流图像中组织抖动噪声的方法,其特征在于,步骤4所述将每次A扫信号与步骤3所得干涉光谱的直流分量相减后通过傅里叶变换获取样品的复解析信号,然后提取慢扫方向上同一位置处连续两次B扫的实部信号得到两帧实部图像;通过互相关算法对该两帧实部图像中的局部区域进行图像配准,再通过线性相关系数来提取该局部区域内的血流信号;将用于配准的局部区域在整个断层图像中平移后即可获得去除抖动噪声后的血流图像,具体为:
用Ry、Ry+1分别表示第y次、y+1次B扫所得的样品实部图像,M表示横向上相关窗口的大小,K表示一次A扫信号中深度方向上的像素数;
在实部图像Ry中,把横向上有M个像素、深度方向有K-2个像素的第一局部区域作为一个参考窗口,然后将实部图像Ry+1中与所述参考窗口对应的横向上有M+2个像素、深度方向有K个像素的第二局部区域与参考窗口计算相关系数,相关系数矩阵XCC通过下式获得:
其中,p、q分别表示在横向、深度方向上的平移像素数,p=1,2,3,q=1,2,3,i、j分别表示二维图像中快扫方向、深度方向上的像素序数,x表示A扫的序数,表示第一局部区域的强度平均值、表示第二局部区域的强度平均值;
利用上式即可获得一个3×3的相关系数矩阵,并且每个相关系数对应的Ry+1中的第二局部区域与Ry中的第一局部区域即参考窗口有相同的像素数;将矩阵中最大值对应的第二局部区域作为与参考窗口同一位置的图像,再采用cmOCT法在两个区域提取血流信号。
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