RU2679947C1 - Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography - Google Patents

Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography Download PDF

Info

Publication number
RU2679947C1
RU2679947C1 RU2017143491A RU2017143491A RU2679947C1 RU 2679947 C1 RU2679947 C1 RU 2679947C1 RU 2017143491 A RU2017143491 A RU 2017143491A RU 2017143491 A RU2017143491 A RU 2017143491A RU 2679947 C1 RU2679947 C1 RU 2679947C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
scans
group
morphological
noise
structural
Prior art date
Application number
RU2017143491A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Сергей Владимирович Фролов
Антон Юрьевич Потлов
Сергей Геннадьевич Проскурин
Сергей Вячеславович Синдеев
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ТГТУ")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ТГТУ") filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ТГТУ")
Priority to RU2017143491A priority Critical patent/RU2679947C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2679947C1 publication Critical patent/RU2679947C1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B9/00—Measuring instruments characterised by the use of optical techniques
    • G01B9/02—Interferometers
    • G01B9/02001—Interferometers characterised by controlling or generating intrinsic radiation properties
    • G01B9/02002—Interferometers characterised by controlling or generating intrinsic radiation properties using two or more frequencies
    • G01B9/02004—Interferometers characterised by controlling or generating intrinsic radiation properties using two or more frequencies using frequency scans
    • G—PHYSICS
    • G02—OPTICS
    • G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B27/00—Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
    • G02B27/48—Laser speckle optics

Abstract

FIELD: medicine.SUBSTANCE: invention relates to medical technology, in particular to the means of enhancing or restoring images in endoscopic coherent optical tomography. Method of obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography involves obtaining a group of A-scans that characterize the structure of a biological object under study or its part in a predetermined direction, preliminary noise reduction for a group of A-scans, conversion of a group of A-scans to one or a group of B-scans, the noise for the group of A-scans is preliminarily reduced by means of a threshold limitation with a given threshold of the intensity of the interference signal and band-pass filtering with given upper and lower cut-off frequencies of the band-pass filter, after converting a group of A-scans to one or a group of B-scans, one or a group of B-scans are filtered by means of convolution with a given convolution kernel, then, morphological processing of one or a group of B-scans obtained after filtration is performed by successively performing morphological erosion and morphological expansion for them, while the number of iterations for the operation of morphological erosion and masks for each iteration of this operation is selected so as to ensure that during the operation of morphological erosion, the values of all or part of the pixels corresponding to the speckle noise are zero, and the number of iterations and masks for each iteration of the morphological expansion operation are selected so as to ensure that all or part of the pixels that were zeroed during the morphological erosion operation are filled, then, smoothing the morphological processing of one or a group of B-scans with a median filter with a given rank is performed and one or a group of B-scans smoothed with a median filter is visualized by means of a user interface.EFFECT: use of the invention allows to improve the quality of structural images in endoscopic optical coherent tomography by reducing the level of speckle noise, taking into account their morphological features.1 cl, 4 dwg

Description

Предлагаемое изобретение относится к области усиления или восстановления изображений из побитового в побитовое изображение для создания подобного изображения с использованием при этом фильтрации помех, и может быть использовано в медицине и ветеринарии при осуществлении измерений для диагностических целей, а также в физике для исследования или анализа материалов с помощью оптических средств (т.е. с использованием инфракрасных, видимых или ультрафиолетовых лучей).The present invention relates to the field of amplification or restoration of images from bitwise to bitwise images to create a similar image using interference filtering, and can be used in medicine and veterinary medicine for measurements for diagnostic purposes, as well as in physics for research or analysis of materials with optical means (i.e. using infrared, visible or ultraviolet rays).

Эндоскопическая оптическая когерентная томография базируется на принципах низкокогерентной интерферометрии. В не зависимости от того в частотной или во

Figure 00000001
области работает эндоскопический оптический когерентный томограф структурное изображение (В-скан) исследуемого биологического объекта или его части строится на основе распределений интенсивности светового поля на детекторе томографа (А-сканов), которые являются результатом интерференции волн опорного плеча и плеча образца. Такой подход обеспечивает значительную глубину когерентного зондирования и высокое пространственное разрешение получаемых структурных изображений, однако детектируемый сигнал содержит в себе спекл-шумы (результат взаимной интерференции волн, обратно отраженных от исследуемого биологического объекта или его части). На структурных изображениях спекл-шумы проявляются в виде пятнистости (спекл-структуры), не имеющей отношения к оптической структуре исследуемого биологического объекта или его части. Учитывая, что характеризующие Endoscopic optical coherence tomography is based on the principles of low coherence interferometry. Regardless of whether in frequency or in
Figure 00000001
An endoscopic optical coherent tomograph operates in the region; a structural image (B-scan) of the biological object under study or a part thereof is constructed on the basis of the light field intensity distributions on the tomograph detector (A-scans), which are the result of interference of the waves of the reference shoulder and shoulder of the sample. This approach provides a significant depth of coherent sounding and high spatial resolution of the obtained structural images, however, the detected signal contains speckle noise (the result of mutual interference of waves reflected back from the biological object under study or its part). In structural images, speckle noises appear as spotting (speckle structure), which is not related to the optical structure of the biological object under study or its part. Given that characterizing

качество структурных изображений глубина когерентного зондирования и пространственное разрешение у современных эндоскопических оптических когерентных томографов находятся на уровнях близких к своим физическим пределам, целесообразным является повышение качества структурных изображений за счет снижения уровня шумов, наиболее существенными из которых являются вышеуказанные спекл-шумы.quality of structural images, the depth of coherent sounding and spatial resolution of modern endoscopic optical coherent tomographs are at levels close to their physical limits, it is advisable to improve the quality of structural images by reducing the noise level, the most significant of which are the above speckle noises.

По патенту WO 2015195048 А1, МПК G06T 5/00, A61B 3/10, опубл. 23.12.2015 г. известен способ уменьшения спекл-шумов на структурных изображениях в оптической когерентной томографии, включающий в себя: получение множества структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта с помощью оптического когерентного томографа, причем каждое структурное изображение содержит множество полос сканирования (А-сканов), а сканирование в глубину основано на измерении накопленной отраженной волной временной задержки, формирование набора выровненных структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта посредством выравнивания структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта с помощью определения относительных сдвигов для каждого поперечного сечения в направлении сканирования в глубину и в направлении перпендикулярном этому направлению, формирование набора выровненных отдельных участков для выровненных структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта посредством выравнивания отдельных участков выровненных структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта с помощью относительных сдвигов каждого такого участка в глубину, причем каждый отдельный участок содержит по меньшей мере одну полосу сканирования, формирование матрицы результирующего изображения из набора выровненных отдельных участков для выровненных структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта, получение структурного изображения в оптической когерентной томографии с уменьшенными спекл-шумами посредством заполнения недостающих элементов матрицы результирующего изображения наиболее вероятными значениями. Известны варианты способа уменьшения спекл-шумов на структурных изображениях в оптической когерентной томографии в которых: заполнение недостающих элементов матрицы результирующего изображения включает в себя разложение этой матрицы на матрицу спекл-шумов и матрицу фильтрованного изображения; заполнение недостающих элементов матрицы результирующего изображения включает в себя разложение этой матрицы на разреженную матрицу, матрицу спекл-шумов и матрицу фильтрованного изображения; производится дополнительная фильтрация шумов перед формированием набора выровненных структурных изображений поперечного сечения исследуемого объекта; структурное изображение в оптической когерентной томографии с уменьшенными спекл-шумами дополнительно обрабатывается с помощью фильтра анизотропной диффузии; используется адаптивный фильтр Винера. Техническим результатом способа является получение структурных изображений в оптической когерентной томографии с уменьшенным уровнем спекл-шумов.According to patent WO 2015195048 A1, IPC G06T 5/00, A61B 3/10, publ. 12/23/2015, there is a known method for reducing speckle noise in structural images in optical coherence tomography, which includes: obtaining a plurality of structural images of the cross section of the object under study using an optical coherent tomograph, each structural image containing many scanning bands (A-scans) and scanning in depth is based on measuring the time delay accumulated by the reflected wave, we will study the formation of a set of aligned structural cross-sectional images of the object by aligning structural images of the cross section of the studied object by determining the relative shifts for each cross section in the scanning direction in depth and in the direction perpendicular to this direction, the formation of a set of aligned individual sections for aligned structural images of the cross section of the studied object by aligning individual sections of the aligned structural cross-sectional images of the object under study using relative shifts of each such section in depth, each separate section containing at least one scanning strip, generating a matrix of the resulting image from a set of aligned individual sections for aligned structural images of the cross section of the object under study, obtaining a structural image in optical coherent tomography with reduced speckle noise by filling in the missing elements of the matrix of the resulting image with the most probable values. Known options for a method of reducing speckle noise in structural images in optical coherence tomography in which: filling in the missing elements of the matrix of the resulting image includes decomposing this matrix into a speckle noise matrix and a filtered image matrix; filling in the missing elements of the matrix of the resulting image includes the decomposition of this matrix into a sparse matrix, a speckle noise matrix and a filtered image matrix; additional noise filtering is performed before forming a set of aligned structural images of the cross section of the object under study; structural image in optical coherence tomography with reduced speckle noise is additionally processed using an anisotropic diffusion filter; an adaptive Wiener filter is used. The technical result of the method is to obtain structural images in optical coherent tomography with a reduced level of speckle noise.

Недостатком данного способа является невысокое качество структурных изображений с уменьшенными спекл-шумами в оптической когерентной томографии вызванное тем, что при фильтрации спекл-шумов не учитываются их морфологические (геометрические) особенности, и как следствие из этого, снижение уровня спекл-шумов происходит одновременно с существенным снижением уровня полезного сигнала.The disadvantage of this method is the low quality of structural images with reduced speckle noise in optical coherent tomography due to the fact that when filtering speckle noise their morphological (geometric) features are not taken into account, and as a result of this, the decrease in the level of speckle noise occurs simultaneously with a significant reducing the level of the useful signal.

По патенту US 20060100527 А1, МПК A61B 6/00, опубл. 11.05.2006 г. известен способ удаления спекл-шумов в оптической когерентной томографии, включающий в себя: получение состоящего из множества точек структурного изображения в оптической когерентной томографии, вычисление для каждой из множества упомянутых выше точек энергетической функции, которая определяет величину дисперсии интенсивности изображения для множества направлений относительно ее среднего значения, выбор направления Q0(x, y), которое минимизирует энергетическую функцию для заданного пикселя с координатами x и у, определение среднего значения для интенсивности изображения в выбранном направлении и последующее определение на его основе интенсивности результирующего изображения в точке с координатами x и y. Известны варианты способа удаления спекл-шумов в оптической когерентной томографии в которых: состоящее из множества точек структурное изображение в оптической когерентной томографии является двухмерным; состоящее из множества точек структурное изображение в оптической когерентной томографии является трехмерным; вычисление энергетической функции для каждой из множества точек структурного изображения в оптической когерентной томографии производится для множества ядер свертки, соответствующих всем направлениям, либо части направлений; множества ядер свертки включают в себя подмножества ядер свертки; вычисление энергетической функции выполняется только для отдельных областей структурного изображения в оптической когерентной томографии; дополнительно производится оценка однородности значений интенсивностей изображения для множества точек или отдельной области структурного изображения в оптической когерентной томографии; энергетическая функция подвергается пороговому ограничению; оценка однородности значений интенсивностей изображения для множества точек производится посредством кросс-корреляционной функции. Техническим результатом способа является формирование структурных изображений на основе когерентных сигналов с удалением спекл-шумов.According to patent US 20060100527 A1, IPC A61B 6/00, publ. 05/11/2006, there is a known method for removing speckle noise in optical coherence tomography, which includes: obtaining a multiple-point structural image in optical coherent tomography, calculating for each of the many points of the above points an energy function that determines the magnitude of the image intensity dispersion for a plurality of directions with respect to its mean value, the selection of the direction Q 0 (x, y), which minimizes the energy function for a given pixel with coordinates x and y, the definition of a ednego image intensity values in the selected direction and the subsequent determination based on it resulting image intensity at coordinates x and y. Known variants of a method for removing speckle noise in optical coherence tomography in which: a multiple-point structural image in optical coherent tomography is two-dimensional; a multiple-dot structural image in optical coherence tomography is three-dimensional; the calculation of the energy function for each of the many points of the structural image in optical coherence tomography is performed for many convolution kernels corresponding to all directions, or part of the directions; many convolution kernels include subsets of convolution kernels; the calculation of the energy function is performed only for certain areas of the structural image in optical coherence tomography; additionally, the uniformity of the values of the image intensities is estimated for a plurality of points or a separate region of the structural image in optical coherence tomography; the energy function is subject to a threshold limitation; the uniformity of the image intensities for a plurality of points is estimated using a cross-correlation function. The technical result of the method is the formation of structural images based on coherent signals with the removal of speckle noise.

Недостатком данного способа является невысокое качество структурных изображений с удаленными спекл-шумами в оптической когерентной томографии вызванное тем, что при удалении спекл-шумов не учитываются их морфологические особенности, и как следствие из этого, удаление спекл-шумов сопровождается существенным снижением уровня полезного сигнала.The disadvantage of this method is the low quality of structural images with speckle noise removed in optical coherence tomography due to the fact that when removing speckle noise, their morphological features are not taken into account, and as a result of this, the removal of speckle noise is accompanied by a significant decrease in the level of the useful signal.

По патенту CN 102800064 В, МПК G06T 5/00, опубл. 04.02.2015 г. известен способ снижения спекл-шумов на структурных изображениях в оптической когерентной томографии посредством адаптивной реверсивной (двухсторонней) фильтрации, включающий в себя: представление исходного структурного изображения I(х,y) в оптической когерентной томографии как произведения двух моделей I(х,у)=S(x,y)⋅N(x,у), где х и у - координаты пикселей на структурном изображении в оптической когерентной томографии, N(x,y) - модель спекл-шумов на структурном изображении, S(x,y) - модель структурного изображения без спекл-шумов; вычисление для модели спекл-шумов на структурном изображении N(x,у) пространственной функции F в соответствии с критерием Рэлея:According to patent CN 102800064 B, IPC G06T 5/00, publ. 02/04/2015, there is a known method for reducing speckle noise on structural images in optical coherence tomography by means of adaptive reverse (two-way) filtering, which includes: representing the initial structural image I (x, y) in optical coherent tomography as a product of two models I ( x, y) = S (x, y) ⋅ N (x, y) , where x and y are the coordinates of the pixels in the structural image in optical coherence tomography, N (x, y) is the speckle noise model in the structural image, S (x, y) - structural image model without speckle noise; calculation for the speckle noise model in the structural image N (x, y) of the spatial function F in accordance with the Rayleigh criterion:

Figure 00000002
,
Figure 00000002
,

где k - константа, σ - стандартное отклонение, N0 - модель спекл-шумов на структурном изображении представленная в логарифмической форме N0=ln(N(x,y))=ln(I(x,y)-lnS(x,y)); определение на основе пространственной функции F весового коэффициента W[k, i] к адаптивному реверсивному фильтру:where k is a constant, σ is the standard deviation, N 0 is the speckle noise model in the structural image presented in the logarithmic form N 0 = ln (N (x, y) ) = ln (I (x, y) -lnS (x, y) ); determination based on the spatial function F of the weight coefficient W [k, i] to the adaptive reverse filter:

Figure 00000003
Figure 00000003

иand

Figure 00000004
,
Figure 00000004
,

где W0[k, i] - весовой коэффициент к модифицированному адаптивному реверсивному фильтру,

Figure 00000005
- скорректированный для серой шкалы весовой коэффициент, Wd[k, i] - исходный пространственный весовой коэффициент, [k, i] - коэффициент преобразования, Х[k] - входное изображение, σr - стандартное отклонение по интенсивности, σd - стандартное отклонение по пространству; снижение спекл-шумов на структурных изображениях в оптической когерентной томографии на основе адаптивной реверсивной фильтрации с весовым коэффициентом W[k, i]. Техническими результатами способа являются алгоритмы получения структурных изображений в оптической когерентной томографии со сниженным посредством адаптивной реверсивной фильтрации уровнем спекл-шумов.where W 0 [k, i] is the weight coefficient to the modified adaptive reverse filter,
Figure 00000005
is the weight coefficient adjusted for the gray scale, W d [k, i] is the initial spatial weight coefficient, [k, i] is the conversion coefficient, X [k] is the input image, σ r is the standard deviation in intensity, σ d is the standard spatial deviation; reduction of speckle noise on structural images in optical coherent tomography based on adaptive reverse filtering with a weight coefficient W [k, i]. The technical results of the method are algorithms for obtaining structural images in optical coherence tomography with a reduced speckle noise level by adaptive reverse filtering.

Недостатком данного способа является невысокое качество структурных изображений с уменьшенным уровнем спекл-шумов в оптической когерентной томографии вызванное тем, что при моделировании спекл-шумов не учитываются их морфологические особенности, и как следствие из этого, адаптивная реверсивная фильтрация спекл-шумов сопровождается существенным снижением уровня полезного сигнала.The disadvantage of this method is the low quality of structural images with a reduced level of speckle noise in optical coherent tomography due to the fact that when modeling the speckle noise their morphological features are not taken into account, and as a result of this, adaptive reverse filtering of speckle noise is accompanied by a significant decrease in the level of useful signal.

Ближайшим аналогом (прототипом) разработанного способа является способ снижения спекл-шумов на структурных изображениях в оптической когерентной томографии (патент WO 2016080914 А1, МПК G06T 5/00, опубл. 26.05.2016 г.) включающий в себя: получение множества (группы) А-сканов, характеризующих структуру исследуемого биологического объекта или его части в предопределенном направлении, группировку множества А-сканов в один или множество В-сканов (структурных изображений), определение для каждого А-скана окружающей его окрестности, выравнивание А-скана в заранее определенном направлении, рассчитанном для этого А-скана и других А-сканов находящихся в окружающей его окрестности, формирование из выровненных в заранее определенном направлении А-сканов первой матрицы структурного изображения, причем соответствующие столбцы этой матрицы являются выровненными А-сканами, вычисление второй матрицы структурного изображения, которая сводит к минимуму целевую функцию разности между первой матрицей структурного изображения и второй матрицей структурного изображения, причем вторая матрица структурного изображения имеет ограничения по сложности. Известны варианты способа снижения спекл-шумов на структурных изображениях в оптической когерентной томографии в которых: ограничение по сложности для второй матрицы структурного изображения представляет собой ограничение ее ранга; ограничение по сложности для второй матрицы структурного изображения состоит в том, что при разложении второй матрицы структурного изображения в виде суммы матрицы низкого ранга и разреженной матрицы, матрица низкого ранга имеет ранг ниже первого заданного значения, а разреженная матрица имеет количество ненулевых элементов меньше второго заданного значения; производится предварительное снижение шумов для множества А-сканов перед их группировкой в один или множество В-сканов; для снижения шумов используется фильтр анизотропной диффузии; формирование из выровненных в заранее определенном направлении А-сканов первой матрицы структурного изображения производится посредством определения первой и второй групп А-сканов, поиска коэффициента пространственного сдвига для второй группы А-сканов, смещения второй группы А-сканов с учетом коэффициента пространственного сдвига; при формировании из выровненных в заранее определенном направлении А-сканов первой матрицы структурного используется алгоритм сопоставления блоков. Техническим результатом способа является компьютеризированное улучшение структурных изображениях в оптической когерентной томографии посредством снижения спекл-шумов.The closest analogue (prototype) of the developed method is a method for reducing speckle noise on structural images in optical coherence tomography (patent WO 2016080914 A1, IPC G06T 5/00, publ. 05.26.2016) including: obtaining a set (group) A scans characterizing the structure of the biological object under study or its part in a predetermined direction, the grouping of multiple A-scans into one or many B-scans (structural images), the definition of the surrounding area for each A-scan, the alignment of the A-scan in charge in a certain direction, calculated for this A-scan and other A-scans located in the surrounding area, the formation of the first matrix of the structural image from the aligned A-scans in the predetermined direction, the corresponding columns of this matrix being aligned A-scans, the calculation of the second matrix structural image, which minimizes the objective function of the difference between the first matrix of the structural image and the second matrix of the structural image, and the second matrix This image has limitations in complexity. Known variants of a method for reducing speckle noise in structural images in optical coherence tomography in which: a complexity limit for the second matrix of the structural image is a restriction of its rank; the complexity limit for the second matrix of the structural image is that when decomposing the second matrix of the structural image in the form of the sum of a matrix of low rank and a sparse matrix, the matrix of low rank has a rank below the first set value, and the sparse matrix has the number of nonzero elements less than the second set value ; preliminary noise reduction is performed for multiple A-scans before grouping them into one or multiple B-scans; an anisotropic diffusion filter is used to reduce noise; the formation of the first matrix of the structural image from the A-scans aligned in a predetermined direction is carried out by determining the first and second groups of A-scans, searching for the spatial shift coefficient for the second group of A-scans, shifting the second group of A-scans taking into account the spatial shift coefficient; when forming the first structural matrix from aligned A-scans aligned in a predetermined direction, the block matching algorithm is used. The technical result of the method is a computerized improvement of structural images in optical coherence tomography by reducing speckle noise.

Недостатком данного способа является невысокое качество структурных изображений со сниженным уровнем спекл-шумов в оптической когерентной томографии вызванное тем, что при снижении уровня спекл-шумов не учитываются их морфологические особенности, и как следствие из этого, снижение уровня спекл-шумов происходит одновременно с существенным уменьшением уровня полезного сигнала.The disadvantage of this method is the low quality of structural images with a reduced level of speckle noise in optical coherence tomography due to the fact that with a decrease in the level of speckle noise their morphological features are not taken into account, and as a result of this, a decrease in the level of speckle noise occurs simultaneously with a significant decrease useful signal level.

Технической задачей способа является повышение качества структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии посредством снижения уровня спекл-шумов с учетом их морфологических особенностей, что позволяет избежать одновременного существенного снижения уровня полезного сигнала.The technical objective of the method is to improve the quality of structural images in endoscopic optical coherence tomography by reducing the level of speckle noise, taking into account their morphological features, which avoids a simultaneous significant decrease in the level of the useful signal.

Поставленная техническая задача достигается тем, что способ получения структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии, также как и способ, который является ближайшим аналогом, включает получение группы А-сканов, характеризующих структуру исследуемого биологического объекта или его части в предопределенном направлении, предварительное снижение шумов для группы А-сканов, преобразование группы А-сканов в один или группу В-сканов.The stated technical problem is achieved in that the method of obtaining structural images in endoscopic optical coherence tomography, as well as the method that is the closest analogue, includes obtaining a group of A-scans characterizing the structure of the biological object under study or its part in a predetermined direction, preliminary noise reduction for groups of A-scans, transformation of a group of A-scans into one or a group of B-scans.

Новым в разработанном способе получения структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии является то, что предварительно снижают шумы для группы А-сканов посредством порогового ограничения с заданным порогом интенсивности интерференционного сигнала и полосовой фильтрации с заданными верхней и нижней частотами среза полосового фильтра, после преобразования группы А-сканов в один или группу В-сканов проводят фильтрацию одного или группы В-сканов посредством свертки с заданным ядром свертки, затем выполняют морфологическую обработку получившихся после фильтрации одного или группы В-сканов путем последовательного выполнения для них операции морфологической эрозии и операции морфологического расширения, при этом количество итераций для операции морфологическая эрозия и маски для каждой итерации этой операции подбирают так, чтобы обеспечить обнуление при выполнении операции морфологической эрозии значений всех или части пикселей, соответствующих спекл-шумам, а количество итераций и маски для каждой итерации операции морфологического расширения подбираются так, чтобы обеспечить A new one in the developed method for obtaining structural images in endoscopic optical coherence tomography is that they first reduce noise for a group of A-scans by means of a threshold restriction with a given threshold for the intensity of the interference signal and band pass filtering with the specified upper and lower cut-off frequencies of the band-pass filter, after the conversion of group A scans into one or a group of B-scans filter one or a group of B-scans by convolution with a given convolution kernel, then morphological processing of the obtained after filtering one or a group of B-scans by sequentially performing morphological erosion operations and morphological expansion operations for them, while the number of iterations for the morphological erosion operation and masks for each iteration of this operation are selected so as to ensure zeroing during the morphological erosion operation values of all or part of the pixels corresponding to speckle noise, and the number of iterations and masks for each iteration of the morphological operation asshireniya chosen so as to ensure

заполнение всех или части обнуленных при выполнении операции морфологической эрозии пикселей, затем выполняют сглаживание полученных в результате морфологической обработки одного или группы В-сканов медианным фильтром с заданным рангом, и один или группу сглаженных медианным фильтром В-сканов визуализируют посредством пользовательского интерфейса.filling in all or part of the pixels zeroed during the morphological erosion operation, then smoothing the morphological processing of one or a group of B-scans with a median filter with a given rank is performed, and one or a group of B-scans smoothed with a median filter are visualized using the user interface.

На фиг. 1 в виде блок-схемы проиллюстрирована последовательность действий при получении структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии в соответствии с формулой изобретения. Рассмотрим подробнее сущность предложенного способа (фиг. 1) с использованием конкретных примеров.In FIG. 1 in the form of a flowchart illustrates the sequence of steps in obtaining structural images in endoscopic optical coherence tomography in accordance with the claims. Let us consider in more detail the essence of the proposed method (Fig. 1) using specific examples.

Определяются значения управляющих параметров (порог интенсивности интерференционного сигнала, ядро свертки, количество итераций и маски для операции морфологическая эрозия, количество итераций и маски для операции морфологическое расширение и т.п.) и производится получение группы А-сканов, характеризующих структуру исследуемого биологического объекта или его части в предопределенном направлении. Значения управляющих параметров могут быть введены в ручном режиме, автоматически или считаны из файла. Группа А-сканов также может быть считана из файла, или например, получена с детекторов установки для эндоскопической оптической когерентной томографии с зондом прямого обзора на основе пьезо-волоконного сканирования.The values of the control parameters are determined (the threshold of the intensity of the interference signal, the convolution core, the number of iterations and masks for the operation, morphological erosion, the number of iterations and masks for the operation, morphological expansion, etc.) and a group of A-scans characterizing the structure of the biological object under study is obtained or its parts in a predetermined direction. The values of the control parameters can be entered manually, automatically or read from a file. A group of A-scans can also be read from a file, or, for example, obtained from the detectors of an endoscopic optical coherence tomography setup with a direct-scan probe based on piezo-fiber scanning.

Для удаления различных шумов (не только спекл-шумов, но и, например, фазовых шумов низкокогерентного источника излучения) группа А-сканов подвергается предварительной обработке. Эта обработка представляет собой пороговое ограничение с заданным порогом интенсивности интерференционного сигнала и полосовую фильтрацию (например, фильтром Баттерворта 5-го порядка) с заданными верхней частотой среза полосового фильтра и нижней частотой среза полосового фильтра. После предварительной обработки А-сканы преобразуются в один To remove various noises (not only speckle noises, but also, for example, phase noises of a low coherent radiation source), the group of A-scans is subjected to preliminary processing. This processing is a threshold restriction with a given threshold for the intensity of the interference signal and band-pass filtering (for example, a 5th order Butterworth filter) with the specified upper cut-off frequency of the band-pass filter and the lower cut-off frequency of the band-pass filter. After pre-processing, A-scans are converted into one

или группу В-сканов, т.е. в двумерное или в трехмерное структурное изображение исследуемого биологического объекта или его части, полученное с помощью эндоскопической оптической когерентной томографии.or a group of B-scans, i.e. into a two-dimensional or three-dimensional structural image of a biological object under study or a part thereof obtained using endoscopic optical coherence tomography.

Поскольку спекл-шумы на структурных изображениях исследуемого биологического объекта или его части имеют характерную геометрию (мелкие замкнутые структуры с относительно одинаковой яркостью и сложной геометрией границ) весьма эффективной для их удаления будет морфологическая обработка. Для проведения такой обработки требуется достаточно сильно повысить контраст границ спекл-структур на структурном изображении. Для этого полученное двумерное или трехмерное структурное изображение исследуемого биологического объекта или его части подвергают фильтрации посредством свертки, т.е. обрабатывают с использованием ядра свертки, специально предназначенного для повышения контраста мелких деталей на изображении. Например, можно использовать матрицу конволюции (ядро свертки) следующего вида:Since speckle noises in the structural images of the biological object under study or its parts have a characteristic geometry (small closed structures with relatively equal brightness and complex border geometry), morphological processing will be very effective for their removal. To carry out such processing, it is necessary to sufficiently increase the contrast of the speckle structure boundaries in the structural image. For this, the obtained two-dimensional or three-dimensional structural image of the biological object under study or its parts is filtered by convolution, i.e. processed using a convolution kernel specifically designed to increase the contrast of small details in the image. For example, you can use the convolution matrix (convolution kernel) of the following form:

Figure 00000006
Figure 00000006

Следует отметить, что ядро свертки, как и конкретные значения других управляющих параметров во многом зависят от особенностей используемого для получения группы А-сканов устройства эндоскопической оптической когерентной томографии (пространственное разрешение получаемых структурных изображений, наличие/отсутствие и особенности аппаратной фильтрации детектируемых сигналов, частота дискретизации и т.п.).It should be noted that the convolution core, as well as the specific values of other control parameters, largely depend on the features of the endoscopic optical coherence tomography device used to obtain the A-scan group (spatial resolution of the obtained structural images, presence / absence and features of hardware filtering of the detected signals, sampling frequency etc.).

Морфологическая обработка двумерного или трехмерного структурного изображения исследуемого биологического объекта с повышенным контрастом спекл-структур выполняется в два действия. Сначала производится операция морфологическая эрозия. При правильном подборе значений управляющих параметров она приводит к резкому уменьшению количества и площади спекл-структур на структурном изображении из-за того, что все объекты по размеру и морфологии сходные используемой при выполнении этой операции маской обнуляются (стираются). При необходимости операция морфологическая эрозия может производиться несколько раз, причем размер маски и ее структура при каждой итерации могут быть различными. Вторым действием морфологической обработки является операция морфологическое расширение. Эта операция напротив обеспечивает наращивание размера и площади структур на обрабатываемом изображении и в предложенном способе используется для заполнения всех или части обнуленных при выполнении операции морфологическая эрозия пикселей. В результате этой морфологической операции (в случае правильного подбора значений управляющих параметров) изображения реально существующих структур исследуемого биологического объекта или его части «расширяются» на структурном изображении за счет обнуленных пикселей, оставшихся после удаления спекл-структур. Операция морфологическое расширение также может выполняться циклически, причем с разными значениями управляющих параметров.Morphological processing of a two-dimensional or three-dimensional structural image of a biological object under study with an increased contrast of speckle structures is performed in two steps. First, the operation is morphological erosion. With the correct selection of the values of the control parameters, it leads to a sharp decrease in the number and area of speckle structures in the structural image due to the fact that all objects in size and morphology similar to the mask used in this operation are zeroed (erased). If necessary, morphological erosion can be performed several times, and the size of the mask and its structure at each iteration can be different. The second action of morphological processing is the operation of morphological expansion. This operation, on the contrary, provides an increase in the size and area of structures in the processed image and in the proposed method is used to fill in all or part of the morphological erosion of pixels zeroed during the operation. As a result of this morphological operation (in the case of the correct selection of the values of the control parameters), the images of really existing structures of the biological object under study or its parts “expand” on the structural image due to zeroed pixels remaining after speckle structures are removed. The morphological expansion operation can also be performed cyclically, with different values of the control parameters.

Очищенное от всех или части спекл-шумов двухмерное или трехмерное структурное изображения исследуемого биологического объекта сглаживается с использованием медианного фильтра, который (при правильно выбранном значении правого и левого ранга) обеспечивает существенное снижение аддитивного и импульсного шумов. Сглаженное изображение визуализируется посредством пользовательского интерфейса, The two-dimensional or three-dimensional structural image of the biological object under study, cleared of all or part of speckle noise, is smoothed using a median filter, which (with the right and left rank values correctly selected) provides a significant reduction in additive and impulse noise. The smoothed image is rendered through the user interface,

т.е. выводится конечному пользователю в удобной для него форме, например, в графическом формате на дисплее ноутбука.those. It is displayed to the end user in a form convenient for him, for example, in graphic format on a laptop display.

Наиболее важной отличительной особенностью предлагаемого способа получения структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии является морфологическая обработка В-сканов. Геометрия спеклов на структурных изображениях исследуемого с помощью эндоскопической оптической когерентной томографии биологического объекта или его части во многом зависит от особенностей использованного для получения этих изображений устройства. Сканирование исследуемого биологического объекта или его части пучком излучения приводит к тому, что согласно теории дифракции каждая точка освещенной поверхности становится источником вторичных сферических волн. Эти волны интерферируют, причем если структура исследуемого биологического объекта или его части достаточно неоднородна, чтобы создать разность в длинах оптических путей для множества вторичных волн превышающую длину волны зондирующего излучения, то фаза волны изменяется более чем на 2π (ситуация 2π-неопределенности). Проинтерферировавшие вторичные сферические волны частично попадают на детектор устройства эндоскопической оптической когерентной томографии и после обработки сигнала отображаются на структурных изображениях, как спекл-структура. То есть существенное влияние на морфологические особенности и частоту возникновения спеклов оказывают характеристики излучения (длина волны, временная когерентность, поляризация излучения), особенности сканирования (геометрия зондирующего пучка, способ сканирования в плече образца) и детектирования (апертура детектора, его частота дискретизации). В связи с вышесказанным морфологические особенности спекл-шумов на разных структурных изображениях неподвижного объекта, полученных с помощью одного и тоже же устройства эндоскопической оптической когерентной томографии будут во многом схожими. Зная эти морфологические особенности (средний размер спеклов, наиболее вероятную The most important distinguishing feature of the proposed method for obtaining structural images in endoscopic optical coherence tomography is the morphological processing of B-scans. The geometry of the speckles in the structural images of a biological object or part of it studied using endoscopic optical coherence tomography largely depends on the features of the device used to obtain these images. Scanning the biological object under study or a part of it by a radiation beam leads to the fact that, according to the theory of diffraction, each point of the illuminated surface becomes a source of secondary spherical waves. These waves interfere, and if the structure of the studied biological object or its part is sufficiently heterogeneous to create a difference in the optical path lengths for the set of secondary waves exceeding the wavelength of the probing radiation, then the wave phase changes by more than 2π (2π-uncertainty situation). Interfering secondary spherical waves partially fall on the detector of the device for endoscopic optical coherence tomography and, after processing the signal, are displayed on structural images as a speckle structure. That is, the characteristics of radiation (wavelength, temporal coherence, polarization of radiation), scanning features (probe beam geometry, scanning method in the sample shoulder) and detection (detector aperture, its sampling frequency) have a significant impact on the morphological features and the frequency of speckles. In connection with the foregoing, the morphological features of speckle noise in different structural images of a stationary object obtained using the same endoscopic optical coherence tomography device will be very similar. Knowing these morphological features (average speckle size, the most probable

форму и т.п.) можно обнаружить и удалить (обнулить) спекл-шумы со структурных изображений исследуемого биологического объекта или его части посредством операции морфологическая эрозия с относительно небольшими потерями полезного сигнала. К тому же, с помощью операции морфологическое расширение можно заполнить обнуленные пиксели аппроксимированным полезным сигналом. То есть, морфологическая обработка структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии позволяет повысить их качество.shape, etc.) it is possible to detect and remove (zero out) speckle noises from structural images of the biological object under study or its part through the operation of morphological erosion with relatively small losses of the useful signal. In addition, using the morphological expansion operation, you can fill the zeroed pixels with an approximated useful signal. That is, the morphological processing of structural images in endoscopic optical coherence tomography can improve their quality.

На фиг. 2. представлен увеличенный фрагмент спекл-структуры (а), наложившейся на реальную оптическую структуру фантома кожных покровов человека и результат (б) морфологической обработки этого фрагмента по предложенному способу, приведшей к частичному удалению этой спекл-структуры. Отметим что, изменив значения управляющих параметров, можно добиться более или менее выраженного эффекта.In FIG. 2. presents an enlarged fragment of speckle structure (a) superimposed on the real optical structure of the phantom of human skin and the result of (b) morphological processing of this fragment by the proposed method, which led to the partial removal of this speckle structure. Note that by changing the values of the control parameters, it is possible to achieve a more or less pronounced effect.

Другой важной отличительной особенностью предложенного способа является фильтрация посредством свертки перед морфологической обработкой В-сканов. Такая фильтрация выполняется для повышения контраста границ спекл-структур на В-сканах с помощью обработки специально подобранным ядром свертки. В дальнейшем контрастные спекл-структуры более эффективно обнаруживаются и удаляются посредством операции морфологической эрозии, что способствует повышению качества структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии. Если, конечно, параметры маски операции морфологическая эрозия правильно подобраны и соответствуют наиболее вероятным форме и размерам спекл-структур для данного устройства эндоскопической оптической когерентной томографии.Another important distinguishing feature of the proposed method is filtering by convolution before morphological processing of B-scans. Such filtering is performed to increase the contrast of the boundaries of speckle structures on B-scans by processing with a specially selected convolution kernel. In the future, speckle contrast structures are more effectively detected and removed through the operation of morphological erosion, which helps to improve the quality of structural images in endoscopic optical coherence tomography. Unless, of course, the parameters of the operation mask, morphological erosion are correctly selected and correspond to the most likely shape and size of speckle structures for a given endoscopic optical coherence tomography device.

Еще одной особенностью предложенного способа является многоуровневая фильтрация А-сканов и состоящих из них В-сканов. Использование порогового ограничения с заданным порогом интенсивности интерференционного сигнала и полосовой фильтрации с заданными верхней Another feature of the proposed method is multilevel filtering of A-scans and B-scans consisting of them. Using a threshold limit with a given threshold for the intensity of the interference signal and bandpass filtering with the given upper

частотой среза полосового фильтра и нижней частотой среза полосового фильтра позволяет осуществить предварительное снижение шумов для группы А-сканов. Применение медианного фильтра с заданным рангом обеспечивает сглаживание полученных в результате морфологической обработки одного или группы В-сканов. Вышеуказанная комбинация фильтров способствуют повышению качества структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии.the cut-off frequency of the band-pass filter and the lower cut-off frequency of the band-pass filter allows preliminary noise reduction for the group of A-scans. The use of a median filter with a given rank ensures the smoothing of the resulting morphological processing of one or a group of B-scans. The above combination of filters improves the quality of structural images in endoscopic optical coherence tomography.

Таким образом, использование фильтрации посредством свертки для повышения контраста границ спекл-структур на В-сканах, морфологическая обработка В-сканов для удаления этих спекл-структур, а также многоуровневая фильтрация А-сканов и состоящих из них В-сканов для снижения шумов для группы А-сканов и сглаживания, полученных в результате морфологической обработки одного или группы В-сканов обеспечивают повышение качества структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии. На фиг. 3. и фиг. 4. представлены примеры структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии, полученных с помощью одного и того же устройства без (фиг. 3а, фиг. 4а) и с использованием (фиг. 3б, фиг. 4б) предложенного способа. Повышение качества структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии при использовании предложенного способа составило более 28%, что свидетельствует о выполнении поставленной технической задачи.Thus, the use of convolution filtering to increase the contrast of speckle structure boundaries on B-scans, morphological processing of B-scans to remove these speckle structures, as well as multi-level filtering of A-scans and B-scans consisting of them to reduce noise for a group A-scans and smoothing obtained as a result of morphological processing of one or a group of B-scans provide an increase in the quality of structural images in endoscopic optical coherence tomography. In FIG. 3. and FIG. 4. presents examples of structural images in endoscopic optical coherence tomography obtained using the same device without (Fig. 3a, Fig. 4a) and using (Fig. 3b, Fig. 4b) of the proposed method. Improving the quality of structural images in endoscopic optical coherence tomography using the proposed method amounted to more than 28%, which indicates the fulfillment of the technical task.

Предлагаемый способ получения структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии может быть использован в медицине и ветеринарии для визуализации внутренней структуры полостей и трактов организма (диагностика дыхательных путей, сердечно-сосудистой системы, желудочно-кишечного тракта, мочеполовой системы и т.п.), а также в физике для неразрушающего контроля над качеством микроэлектромеханических систем, интегральных схем, тонкопленочных и волокнистых структур и т.п., особенно, если они находятся внутри сложных изделий.The proposed method for obtaining structural images in endoscopic optical coherence tomography can be used in medicine and veterinary medicine to visualize the internal structure of cavities and tracts of the body (diagnosis of the respiratory tract, cardiovascular system, gastrointestinal tract, genitourinary system, etc.), and also in physics for non-destructive quality control of microelectromechanical systems, integrated circuits, thin-film and fibrous structures, etc., especially if they are complex inside x products.

Claims (1)

Способ получения структурных изображений в эндоскопической оптической когерентной томографии, включающий получение группы А-сканов, характеризующих структуру исследуемого биологического объекта или его части в предопределенном направлении, предварительное снижение шумов для группы А-сканов, преобразование группы А-сканов в один или группу В-сканов, отличающийся тем, что предварительно снижают шумы для группы А-сканов посредством порогового ограничения с заданным порогом интенсивности интерференционного сигнала и полосовой фильтрации с заданными верхней и нижней частотами среза полосового фильтра, после преобразования группы А-сканов в один или группу В-сканов проводят фильтрацию одного или группы В-сканов посредством свертки с заданным ядром свертки, затем выполняют морфологическую обработку получившихся после фильтрации одного или группы В-сканов путем последовательного выполнения для них операции морфологической эрозии и операции морфологического расширения, при этом количество итераций для операции морфологической эрозии и маски для каждой итерации этой операции подбирают так, чтобы обеспечить обнуление при выполнении операции морфологической эрозии значений всех или части пикселей, соответствующих спекл-шумам, а количество итераций и маски для каждой итерации операции морфологического расширения подбираются так, чтобы обеспечить заполнение всех или части обнуленных при выполнении операции морфологической эрозии пикселей, затем выполняют сглаживание полученных в результате морфологической обработки одного или группы В-сканов медианным фильтром с заданным рангом и один или группу сглаженных медианным фильтром В-сканов визуализируют посредством пользовательского интерфейса.A method for obtaining structural images in endoscopic optical coherence tomography, including obtaining a group of A-scans characterizing the structure of a biological object under study or a part thereof in a predetermined direction, preliminary noise reduction for a group of A-scans, converting a group of A-scans into one or a group of B-scans characterized in that the noise is previously reduced for a group of A-scans by means of a threshold restriction with a predetermined threshold for the intensity of the interference signal and a band-pass filter After converting a group of A-scans to one or a group of B-scans, filter one or a group of B-scans by convolution with a given convolution kernel, then perform morphological processing of the resulting ones after filtering one or group B scans by sequentially performing for them operations of morphological erosion and operations of morphological expansion, and the number of iterations for the operation of morphological erosion and the mask for each iteration is operations are selected so as to ensure zeroing during the morphological erosion operation values of all or part of the pixels corresponding to speckle noise, and the number of iterations and masks for each iteration morphological expansion operations are selected so as to ensure that all or part of the pixels zeroed during the morphological erosion operation are filled , then smooth out the resulting morphological processing of one or a group of B-scans with a median filter with a given rank and one or groups smoothed median filter B scans visualized via the user interface.
RU2017143491A 2017-12-13 2017-12-13 Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography RU2679947C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017143491A RU2679947C1 (en) 2017-12-13 2017-12-13 Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017143491A RU2679947C1 (en) 2017-12-13 2017-12-13 Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2679947C1 true RU2679947C1 (en) 2019-02-14

Family

ID=65442673

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017143491A RU2679947C1 (en) 2017-12-13 2017-12-13 Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2679947C1 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060100527A1 (en) * 2004-10-26 2006-05-11 Giovanni Gregori Speckle noise removal in optical coherence tomography
CN102835947A (en) * 2012-09-04 2012-12-26 上海师范大学 Speckle relevancy-based OCT (Optical Coherence Tomography) image analyzing method
US20130314716A1 (en) * 2003-01-24 2013-11-28 The General Hospital Corporation Speckle reduction in optical coherence tomography by path length encoded angular compounding
CN105748041A (en) * 2016-02-15 2016-07-13 苏州大学 System and method for suppressing speckle noise in optic coherence tomography
RU2626310C2 (en) * 2015-09-22 2017-07-25 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО НижГМА Минздрава России) Method of visualizing object areas containing micromotions
US20170319059A1 (en) * 2014-11-20 2017-11-09 Agency For Science, Technology And Research Speckle reduction in optical coherence tomography images

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130314716A1 (en) * 2003-01-24 2013-11-28 The General Hospital Corporation Speckle reduction in optical coherence tomography by path length encoded angular compounding
US20060100527A1 (en) * 2004-10-26 2006-05-11 Giovanni Gregori Speckle noise removal in optical coherence tomography
CN102835947A (en) * 2012-09-04 2012-12-26 上海师范大学 Speckle relevancy-based OCT (Optical Coherence Tomography) image analyzing method
US20170319059A1 (en) * 2014-11-20 2017-11-09 Agency For Science, Technology And Research Speckle reduction in optical coherence tomography images
RU2626310C2 (en) * 2015-09-22 2017-07-25 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО НижГМА Минздрава России) Method of visualizing object areas containing micromotions
CN105748041A (en) * 2016-02-15 2016-07-13 苏州大学 System and method for suppressing speckle noise in optic coherence tomography

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Enfield J. et al. In vivo imaging of the microcirculation of the volar forearm using correlation mapping optical coherence tomography (cmOCT). Biomed Opt Express. 2011 Apr, 13; 2(5): 1184-93. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7193343B2 (en) Method and apparatus for reducing artifacts in OCT angiography using machine learning techniques
JP6504826B2 (en) INFORMATION PROCESSING APPARATUS AND INFORMATION PROCESSING METHOD
Menchón-Lara et al. Fully automatic segmentation of ultrasound common carotid artery images based on machine learning
US20120289812A1 (en) Apparatus for acquiring biofunctional information, method for acquiring biofunctional information, and program therefor
JP2000126182A (en) Tumor diagnosing method
EP2799006B1 (en) Object information acquiring apparatus and control method of object information acquiring apparatus
CN107862724B (en) Improved microvascular blood flow imaging method
Ozbek et al. Realtime parallel back-projection algorithm for three-dimensional optoacoustic imaging devices
Agudo et al. 3D imaging of the breast using full-waveform inversion
JP2023520001A (en) Correction of Flow Projection Artifacts in OCTA Volumes Using Neural Networks
US20080004527A1 (en) High-resolution ultrasound spectral and wavelet analysis of vascular tissue
Prasad et al. DeepUCT: Complex cascaded deep learning network for improved ultrasound tomography
Kretzek et al. GPU-based 3D SAFT reconstruction including attenuation correction
US9613401B2 (en) Method to obtain 3D images of a flowing region beneath an object using speckle reflections
RU2679947C1 (en) Method for obtaining structural images in endoscopic optical coherent tomography
Panicker et al. An approach towards physics informed lung ultrasound image scoring neural network for diagnostic assistance in COVID-19
WO2023045991A1 (en) Optical coherence tomography angiography method and apparatus, and electronic device and storage medium
RU2626310C2 (en) Method of visualizing object areas containing micromotions
US20220067933A1 (en) Methods for Extracting and Quantifying Diagnostic Biomarkers From Ultrasound Microvessel Images
Ogiela et al. Computer analysis of gallbladder ultrasonic images towards recognition of pathological lesions
CN110097502B (en) Measuring method and device for fundus non-perfusion area and image processing method
Nesovic et al. Ultrasound image quality evaluation using a structural similarity based autoencoder
Sharif et al. Extraction and analysis of RPE layer from OCT images for detection of age related macular degeneration
Bremser et al. Diameter measurement of vascular structures in ultrasound video sequences
Ahmed et al. Framework of Unsupervised based Denoising for Optical Coherence Tomography

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201214