[发明专利]基于Gabor光学相干层析术血流成像的系统和方法

说明书

本专利提供一种用于快速生成光学相干术正面血管图像的系统和方法。如文中示例所示，将使用光谱域或扫频源光学相干层析术系统获得的差分干涉图与Gabor滤波器进行卷积，其中Gabor滤波器是根据组织表面的深度信息来计算的。再通过处理Gabor卷积后的差分干涉图来生成正面血流图像，而无需执行快速傅里叶变换和k空间重采样。在另一示例中，同一位置的两幅干涉图分别与Gabor滤波器进行卷积，再减去所得干涉图的幅度以生成差分干涉图幅度图，然后对所得信号进行进一步处理来生成正面血流图像，其中未执行其他方法所需的快速傅立叶变换和k空间重采样。与传统的OCTA算法相比，此处公开的OCTA方法具有更快的数据处理速度。

相关应用的相互参照

本申请具有于2017年11月16日提交的题为“基于Gabor光学相干层析术血流成像的系统和 方法”的美国临时申请No.62/587,285的优先权，其全部内容通过引用合并于此。

背景

该专利涉及光学相干层析术血流成像技术。在1990年代提出的光学相干层析术(OCT)技 术是一种用于医学诊断和治疗的新兴成像方法。OCT是一种利用光学干涉产生截面组织结构图像 的成像模式。由空间相干光源发出的光由分束器分为参考光束和样品光束。样品的后向散射的光 回到系统中与参考臂反射回的光干涉，再通过信号处理来计算样品的结果图像。根据系统结构， OCT系统通常可以分为时域OCT(TD-OCT)和频域OCT(FD-OCT)。频域OCT又可分为谱域OCT (SD-OCT)和扫频OCT(SS-OCT)。

由于OCT具有无创，高分辨率和高速成像的优点，因此OCT被广泛地用于人体各种组织的 疾病诊断，如人体视网膜，大脑，心脏和皮肤。除了结构成像之外，基于OCT的微血管成像算法 也广泛用于医学成像中，并且起着越来越重要的作用。第一种提取血流信息的方法是光学多普勒 断层成像(ODT)或彩色多普勒OCT(CDOCT)，它们能够测量出运动散射粒子的轴向速度分量。

除此之外，人们也提出了OCT微血管成像(统称为OCT血管造影(OCTA))。通常，根据数据处理方法，OCTA算法可以分为两类。第一种是基于A扫的模式，例如多普勒方差相位分辨 (DVPR)，基于强度的修正多普勒方差(IBDV)，光学微血管造影(OMAG)。该方法对每个位置扫描一次然后从该帧图像中提取血流信息。对于DVPR和IBDV，一个移动的小窗口内的统计信 息被用来对比生成微血管图像，因此需要较高的A扫密度。对OMAG而言，需要在参考臂中使用 压电级来调制干涉条纹，这增加了系统的复杂性。

第二种是基于帧间的数据处理方法，需要对每个位置进行多次扫描来提取血流信号，例如 相位差OCT(PVOCT)，散斑OCT(SVOCT)，相关OCT(cmOCT)，光谱分割幅度去相关(SSADA)和对数强度差分标准差(DSDLI)，以及超高灵敏度光学微血管造影(UHS-OMAG)。 对于该模式，由于两帧之间的时间间隔比两次A扫之间的时间间隔长，因此可以提高系统的血流 信号探测灵敏度，但是由于时间间隔的增加，运动伪影也会更加明显。PVOCT，SVOCT，cmOCT， SSADA和DSDLI通过从空间域中的相位或强度图像中计算统计信息来构造血管图像。PVOCT通过 计算两帧之间的相位方差来计算血流图像。SVOCT和DSDLI分别计算两帧图像之间的强度方差和 差分强度方差来计算血流图像。cmOCT和SSADA都是计算去相关系数来构造血流图像的，但是 在SSADA中，整个频谱被分为四个子带宽来提高微血管图像质量。UHS-OMAG则在慢扫方向上执 行OMAG算法，并根据振幅和相位信号差来计算血流信号，从而提高了灵敏度。

最近并行高速成像和大范围成像已经变得越来越普遍，从而导致了数据量的急剧增加，即 使在使用GPU进行数据处理的情况下，实时成像也具有挑战性。

总结