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前沿進(jìn)展:基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的OCT和OCTA圖像運動偽影校正

瀏覽次數(shù):1006 發(fā)布日期:2024-10-24  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

在眼科疾病的診斷領(lǐng)域,光學(xué)相干層析成像(OCT)光學(xué)相干層析血管成像(OCTA)是兩種非常重要的技術(shù)手段。然而,在成像過程中,由于成像對象的呼吸、心跳等非自主運動,常常會產(chǎn)生運動偽影,嚴(yán)重影響了成像質(zhì)量。

北京理工大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院的鐘浩哲團(tuán)隊提出一種基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息來估計成像對象運動曲線進(jìn)而實現(xiàn)運動偽影校正的方法。利用所提方法分別對角膜的C-scan以及虹膜的OCTA圖像進(jìn)行分析,從而獲得慢軸方向上的相對運動,并將二者結(jié)合得到準(zhǔn)確的運動曲線,并以此為參照校正OCT圖像中的運動偽影。

OCT和OCTA成像技術(shù)簡介
1.OCT成像原理
OCT是一種非侵入式光學(xué)成像手段,最早由Huang等人在 1991年提出。它的基本原理是將一束近紅外光分成兩束,一束照射在待測組織上并收集背向散射光,另一束射入?yún)⒖急鄄⑹占瓷涔狻@媒t外光的相干性讓兩束光發(fā)生干涉,從而得到干涉光譜,再經(jīng)過一系列處理最終獲得樣本內(nèi)部的一維深度信息(A-scan)。通過在快軸方向上連續(xù)采集A-scan就可以獲得生物組織斷層圖像(B-scan),而在慢軸方向上連續(xù)采集B-scan則是三維光學(xué)相干層析成像(3D-OCT),在同一深度上的掃描結(jié)果被稱為C-scan。

2.OCTA成像原理
OCTA是一種無創(chuàng)的血管成像技術(shù),它在同一成像位置進(jìn)行多次B-scan掃描,并利用算法獲得斷層血流圖像。

運動偽影問題及其影響
1.運動偽影產(chǎn)生的原因
在OCT和OCTA成像過程中,成像對象在數(shù)據(jù)采集時發(fā)生移動,但在圖像重建過程中卻被錯誤假定為靜止?fàn)顟B(tài),這就導(dǎo)致了最終輸出圖像中出現(xiàn)與成像組織不相干的失真影像,也就是運動偽影。

2.運動偽影對成像質(zhì)量的影響
運動偽影會導(dǎo)致OCT圖像質(zhì)量大幅下降,還可能引起臨床上對圖像的錯誤解釋。在3D-OCT中,運動偽影通常表現(xiàn)為慢軸方向上的圖像不連貫及斷層。而且不同的OCT模式中,運動偽影出現(xiàn)的概率也有所不同。

例如,頻域OCT(FDOCT)的B-scan掃描速率較快,所以生物體非自主運動引起的B-scan失真比較小。但在進(jìn)行3D-OCT采樣時,由于沿慢軸方向收集大量的B-scan需要較長時間,所以樣本運動對圖像的影響不可忽略。而OCTA掃描所需時間數(shù)倍于3D-OCT掃描,因此運動偽影出現(xiàn)的頻率更高。

3.現(xiàn)有校正方法及其局限性
硬件方案:包括基于眼動追蹤儀等設(shè)備捕捉受試者的運動來輔助消除偽影,以及利用掃描激光檢眼鏡對眼底采樣并與3D-OCT圖像互補(bǔ)校正偽影等。

軟件方案:例如基于粒子濾波的方法、基于C-scan像素行的相關(guān)性匹配算法以及利用3D-OCT掃描體分割引導(dǎo)配準(zhǔn)原理消除運動偽影等。

局限性:目前大多數(shù)研究只關(guān)注眼底的OCT掃描成像過程中的偽影校正,很少討論眼前節(jié)3D-OCT中同樣存在的運動偽影問題,而眼前節(jié)的成像質(zhì)量對于眼科疾病診斷同樣至關(guān)重要。

基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的校正方法
1.理論依據(jù)
研究人員發(fā)現(xiàn)人和動物的角膜普遍呈現(xiàn)光滑的類半球形,其理想條件下的C-scan圖像的輪廓呈圓形,并且眼虹膜上的血管分布也是連續(xù)變化的。由于3D-OCT掃描中B-scan之間的距離很小,并且生物組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)都是緩慢連續(xù)變化的,所以相鄰B-scan之間存在較高的相關(guān)性。而運動偽影的成因本質(zhì)上是相鄰B-scan之間的相對移動,因此可以通過互相關(guān)函數(shù)來計算它們的相對位移。

2.互相關(guān)函數(shù)計算方式
互相關(guān)算法是一種常用的信號處理技術(shù)。對于兩個存在相關(guān)性的連續(xù)實序列信號,其互相關(guān)函數(shù)的計算公式為。通過改變實序列的偏移量并求取兩個序列在域上的積分,就可以得到二者的互相關(guān)函數(shù)。當(dāng)互相關(guān)函數(shù)出現(xiàn)峰值時,意味著兩個序列在偏移點處具有最大相關(guān)性。

3.運動曲線估算流程與圖像校正方法
1>流程
首先將C-scan圖像或OCTA圖像沿慢軸掃描方向進(jìn)行逐行分離,將每一個像素行定義為待對齊序列,參考序列作為對齊基準(zhǔn)。將待對齊序列與參考序列進(jìn)行互相關(guān)運算,得到平移量,再根據(jù)平移量對該序列進(jìn)行平移操作,得到校正后的序列。為了提升算法對圖像噪聲干擾的穩(wěn)健性,可以將此前已校正的若干序列的平均序列作為參考序列。

然后計算該參考序列與待校正的下一個序列的互相關(guān)函數(shù),通過自相關(guān)函數(shù)峰值的位置得到相對偏移量。最后根據(jù)相對偏移量將待校正的序列進(jìn)行平移,與此前已校正的序列對齊,從而實現(xiàn)運動偽影校正。依次重復(fù)此操作,直到獲得所有行之間的平移量所組成的運動曲線,同時也得到了校正后的圖像。

2)預(yù)處理
對C-scan圖像進(jìn)行兩項預(yù)處理:采用高斯濾波來降低圖像的噪聲;將圖像與Sobel算子進(jìn)行卷積運算,提取角膜的邊緣輪廓。這樣可以使處理后的C-scan圖像的每行數(shù)據(jù)由寬峰變?yōu)檎澹岣呋ハ嚓P(guān)算法提取運動曲線的準(zhǔn)確性。而OCTA圖像由于其中的血管為細(xì)小的線條,無需進(jìn)行邊緣增強(qiáng),可直接利用互相關(guān)方法提取運動曲線。

4.與其他方法的比較
研究人員還提供了兩種方法進(jìn)行對比。一種方法是僅使用眼前節(jié)的C-scan圖像執(zhí)行運動曲線估算流程(方法1),另一種方法是僅使用眼虹膜的OCTA圖像執(zhí)行運動曲線估算流程(方法2)。而所提方法(方法3)則是先對采自同次3D-OCT及OCTA掃描的眼前節(jié)C-scan和眼虹膜OCTA圖像執(zhí)行運動曲線估算流程,然后將C-scan曲線的中間部分以及OCTA曲線的前后部分進(jìn)行拼接,得到完整且準(zhǔn)確的運動曲線。

實驗驗證
1.實驗對象及數(shù)據(jù)采集
實驗采用健康的活體昆明小鼠,在采樣前通過腹腔注射10%水合氯醛來麻醉小鼠,避免其自主運動對采樣造成影響。用于數(shù)據(jù)采集的是實驗室自制的SD-OCT設(shè)備,其光源為860nm中心波長、約100nm帶寬的超輻射發(fā)光二極管。

 A-line線掃描速度可達(dá)120kHz,空氣中成像深度約為2.4mm,橫向分辨率和縱向分辨率分別約為14μm和5μm。在3D-OCT掃描中,三維體數(shù)據(jù)由550幅B-scan圖像組成,每幅B-scan圖像又由550幅A-scan圖像組成。在OCTA模式下,在每個位置重復(fù)掃描3次,最終得到的數(shù)據(jù)點總數(shù)為,每次OCTA的采集時間約為11.3s。
 
2.運動偽影校正結(jié)果及比較分析
1>運動曲線比較
  • 方法1所提取的運動曲線僅在中間部分體現(xiàn)出生物呼吸節(jié)律,兩端趨于平坦。

  • 方法2所提取的運動曲線在兩端體現(xiàn)出生物呼吸節(jié)律,而在中間部分出現(xiàn)斷崖式下降。

  • 所提方法(方法3)通過截取和拼接將前兩者的有用信息結(jié)合在一起,得到完整的運動曲線,符合小鼠呼吸規(guī)律。

2>圖像校正效果比較

  • 原始的角膜C-scan圖像中角膜輪廓呈現(xiàn)出鋸齒狀偽影,虹膜OCTA圖像中的血管也出現(xiàn)非正常的鋸齒形。

  • 方法1校正角膜中段約1/3區(qū)域的運動偽影,但上下各約1/3區(qū)域處的運動偽影仍然存在。使用方法1校正的OCTA圖像也存在相同問題。

  • 方法2校正上下各約1/3區(qū)域的運動偽影,但中段約1/3區(qū)域被引入較大的偏差。其原因是虹膜中部的血管為水平分布,豎向相關(guān)性較差。

  • 所提方法校正效果理想,角膜C-scan圖像中花邊形的邊緣被還原為光滑的圓,虹膜OCTA圖像的微血管網(wǎng)絡(luò)中鋸齒狀偽影被修復(fù),enface圖像中波紋樣偽影被消除。

方法的優(yōu)勢與局限性
1.優(yōu)勢

  • 所提方法的計算量小且無需引入額外硬件設(shè)備和冗余掃描方式,能夠滿足眼前節(jié)運動偽影校正的需要,降低了系統(tǒng)的搭建成本以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的復(fù)雜程度。
  • 對于具有規(guī)則、對稱結(jié)構(gòu)的生物組織具有較好的適用性,能夠有效地還原眼前節(jié)的真實結(jié)構(gòu),如光滑的圓形角膜邊緣以及筆直、連續(xù)的虹膜微血管網(wǎng)絡(luò)。
  • 所提方法中基于生物組織固有結(jié)構(gòu)信息的偽影去除思路可以擴(kuò)展到其他生物醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用中。
 2.局限性
  • 所提方法僅對平行于快軸方向的運動進(jìn)行校正,忽略了沿著光傳播方向的運動對成像造成的影響,未來可進(jìn)一步研究對沿光傳播方向運動的校正。
  • 對于結(jié)構(gòu)不規(guī)則的生物組織難以實現(xiàn)準(zhǔn)確的偽影校正

總結(jié)與展望
研究人員提出了一種基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的OCT及OCTA的運動偽影去除方法。該方法無需添加額外硬件,基于眼前節(jié)中角膜以及虹膜血管的固有結(jié)構(gòu)信息,通過互相關(guān)算法估計運動曲線并對運動造成的偽影及偏移進(jìn)行校正。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效處理由呼吸等運動引起的運動偏移,是一種低成本且有效的偽影校正方法,對提升眼前節(jié)3D-OCT及OCTA掃描效果具有重要意義。

聲明:本文僅用作學(xué)術(shù)目的。文章來源于:鐘浩哲, 曹良齊, 張曉. 基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的OCT和OCTA圖像運動偽影校正[J]. 光學(xué)學(xué)報, 2024, 44(19): 1917001. Haozhe Zhong, Liangqi Cao, Xiao Zhang. Structural-Information-Based Motion Artifact Correction for OCT and OCTA Images of Anterior Segments[J]. Acta Optica Sinica, 2024, 44(19): 1917001.

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