CN104146682A

CN104146682A - 一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法

Info

Publication number: CN104146682A
Application number: CN201410455290.9A
Authority: CN
Inventors: 李跃杰; 张明蓉; 王立伟; 高振玉
Original assignee: Institute of Biomedical Engineering of CAMS and PUMC
Current assignee: Institute of Biomedical Engineering of CAMS and PUMC
Priority date: 2014-09-09
Filing date: 2014-09-09
Publication date: 2014-11-19

Abstract

一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，包括：原始数据的获取：对OCT系统采集的原始数据进行预处理形成结构图像，对图像进行灰度化，将灰度化后的图像进行滤波预处理；对X方向的运动伪差进行校正；对Y方向的运动伪差进行校正；对小幅度旋转引起的运动伪差进行校正；再用归一化互相关算法对X方向和Y方向进行第二次对齐；在保持X方向和Y方向分别对齐的状态下，将图像恢复到原未拉平的形状；进行3D可视化处理。本发明可以对OCT系统在动态成像过程中产生的伪差进行校正，包括X方向、Y方向以及小幅度旋转伪差校正。能够更加真实的反应眼底视网膜中央凹附近的生理结构，降低临床诊断的误诊以及错诊，提高了临床诊断的准确性和科学性。

Description

一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法

技术领域

本发明涉及一种光相干层析成像系统。特别是涉及一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法。

背景技术

光相干层析成像(Optical Coherence Tomography，OCT)技术可以对组织的内部结构和形态进行二维和三维可视化。具有高分辨率、高灵敏度、活体、实时、非侵入、横向分辨率和纵向分辨率相互独立等优点。自从OCT出现，它已经成了眼科疾病诊断和研究的一种标准工具。频域OCT的出现极大的提高了成像的灵敏度和扫描速度，使OCT系统实时成像成为可能。

在获取眼底图像时，由于人眼的飘逸、眨眼、扫视以及头部等不自主运动，导致在一些超高速的OCT系统中产生运动伪差。运动伪差产生图像畸变会使数据丧失连续性，三维重建出的三维图像将会丢失一些组织的结构信息，使得视网膜的生理结构不能得到真实的反应，实时成像过程中由于OCT系统的高度敏感性，甚至会导致成像的失败，从而导致一些眼科疾病的误诊。所以图像运动伪差的校正在OCT技术中占据相当重要的地位，已经成为了相关领域的研究热点。近年来有一些研究小组做了相关的研究。

一般可以通过提高图像的扫描速度来降低运动伪差，而运动伪差在很大程度上取决于受试者，在采集数据时，随着扫描时间的增加运动伪差也会增大。在理想状态下，即非常快的体数据获取速度(小于100ms)时会达到无运动伪差的模式。但是这种情况在目前的眼科OCT设备是不可能实现，除非减少体数据中A扫描的数量，而减少A扫描的数量，则会严重的限制眼底图像的细节，3D视网膜数据的获取和横向的抽样密度之间相互制约。在扫描时可以像其他眼科成像设备一样固定下巴和前额减少头部运动，从而降低轴向的运动伪差。使受试者凝视一个固定目标也可降低成像过程中的运动伪差。但是，这些方法都不能完全的消除运动伪差，所以在OCT成像过程中运动伪差的校正是非常必须的。

OCT工作原理，其主要由一个光纤式迈克尔逊干涉仪组成。光源一般选用低相干光源或飞秒激光光源，指示光源作为初始的聚焦和准直光源。光源发出的低相干光先经过一个2×1的光纤耦合器，再进入2×2的光纤耦合器后，被均匀地分成两束，分别照射在样品臂的样品和参考臂上装的反光镜上。参考臂上的反光镜反射回来的参考光和样品臂上被样品背景反射回来的信号光之间形成一定的光程，而参考臂上的参考镜可以轴向移动，以调整两者之间的光程差，只有当其光程差处在光源的一个相干长度范围内时，这两束光才会产生相干信号，而这种相干信号带有一定的组织背景信号。因此，只有在探测光束的焦点处返回的光束才有最强的干涉信号。这种干涉信号被光电探测部分接收，再经过信号放大、滤波、信号采集与处理，最后在计算机上呈现清晰的图像。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够更加真实的反应眼底视网膜的生理结构的光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法。

本发明所采用的技术方案是：一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，包括如下步骤：

1)原始数据的获取：

2)对OCT系统采集的原始数据进行预处理形成结构图像，对图像进行灰度化，将灰度化后的图像进行滤波预处理；

3)对X方向的运动伪差进行校正；

4)对Y方向的运动伪差进行校正；

5)对小幅度旋转引起的运动伪差进行校正；

6)再用归一化互相关算法对X方向和Y方向进行第二次对齐；

7)在保持X方向和Y方向分别对齐的状态下，将图像恢复到原未拉平的形状；

8)进行3D可视化处理。

步骤3)所述的对X方向的运动伪差进行校正是，首先求取每一帧图像的质量重心，以第二帧图像的质量重心为中心点画出一个像素为m×n大小的区域作为模板，以第一帧图像为目标图像，用归一化互相关算法对第二帧图像进行模板匹配校正，依次类推，每帧图像都以前一帧图像为目标图像进行匹配校正，将X方向对齐，从而使体数据集的整个X方向对齐，其中，m、n分别是模板的列数和行数。

步骤4)所述的对Y方向的运动伪差进行校正是：对步骤3)X方向已经对齐的体数据集提取与步骤1)中所述K个位置相对应的重建图像，然后寻找K帧重建图像和相应位置直接扫描所获得的图像的设定层边界；再针对K个位置的K对相对应的图像的设定层边界值分别做差值A_k[I]，得到的K组差值，对所得到的K组差值求平均值得到A[I]，其中的平均值A[i]为第i帧图像在Y方向的位移量，依所得到的位移量对I帧图像进行Y方向平移，使原始数据在Y方向得到校正，其中A_k[I]是在第k个位置相对应的两组图像的边界值的差值，A[I]＝(A₁[I]+....+A_K[I])/K,i是体数据的第i帧图像的序号。

步骤5)所述的对小幅度旋转引起的运动伪差进行校正是：寻找步骤4)校正后的体数据集中的I帧图像的设定层边界，以所述的设定层边界最低点为基准，将图像的边界拉平，完成小幅度旋转引起的运动伪差的校正。

本发明的一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，在标准FD—OCT系统上，不需增加任何的追踪定位系统以及硬件的情况下，就可以对OCT系统在动态成像过程中产生的伪差进行校正，包括X方向、Y方向以及小幅度旋转伪差校正。本发明能够更加真实的反应眼底视网膜中央凹附近的生理结构。由于使眼底视网膜的生理结构得到了真实的反应，从而可以降低临床诊断的误诊以及错诊，提高了临床诊断的准确性和科学性。同时也为实现OCT动态成像中眼运动的实时追踪校正奠定了基础。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2图像数据获取扫描示意图；

图3沿着慢轴(Z)快速获取K帧B扫描图像；

图4是未采用本发明的方法进行校正的3D图像效果图；

图5是采用本发明的方法进行校正后的3D图像效果图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法做出详细说明。

在获取眼底图像时，原始数据(X方向)左右的位移使得眼底视网膜的成像的组织错位，X方向的校正是对数据左右的位移进行补偿，校正X方向运动伪差产生的组织错位。经过被测眼视轴方向(Y方向)运动伪差的校正，沿着慢轴(Z方向)重建出来的图像中很多毛刺消失，表面变得光滑。对畸变的原始数据进行X和Y方向的校正之后，重建的3D图像的表面不再是凹凸不平有褶皱，而是非常的光滑，几乎与真实的眼底视网膜图像没有差别，视网膜en-face单层切片图像也变得非常清晰，更加真实的反应了眼底视网膜中央凹附近的生理结构。

如图1所示，本发明的一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，包括如下步骤：

1)原始数据的获取：

首先利用OCT系统采集被测组织3D体数据块(如图2所示)，获取3D体数据块的大小为M×N×I。再沿着慢轴(Z)扫描方向快速的获取K帧(如图3所示的)B扫描图像，每帧图像的间隔为M/(K-1)个像素。其中M、N分别是沿着快轴(X)扫描获得的每帧图像像素的列数和行数，I是体数据集的帧数，K是沿慢轴(Z)方向快速获取的B扫描图像帧数，为大于或等于1小于或等于M的整数。

3)对X方向的运动伪差进行校正；

所述的对X方向的运动伪差进行校正是，首先求取每一帧图像的质量重心，以第二帧图像的质量重心为中心点画出一个像素为m×n大小的区域作为模板，以第一帧图像为目标图像，用归一化互相关算法对第二帧图像进行模板匹配校正，依次类推，每帧图像都以前一帧图像为目标图像进行匹配校正，将X方向对齐，从而使体数据集的整个X方向对齐，其中，m、n分别是模板的列数和行数。

4)对Y方向的运动伪差进行校正；

所述的对Y方向的运动伪差进行校正是：对步骤3)X方向已经对齐的体数据集提取与步骤1)中所述K个位置相对应的重建图像，此时得到的K帧重建图像与在相应位置直接扫描所获得的图像信息量是一致的，只是在每列像素Y方向上存在位移差。然后寻找K帧重建图像和相应位置直接扫描所获得的图像的设定层边界(如ILM、RNFL、IPL、INL、OPL、RPE_ChCap、IS/OS等)；

5)针对K个位置的K对相对应的图像的设定层边界值分别做差值A_k[I]，得到的K组差值，对所得到的K组差值求平均值得到A[I]，其中的平均值A[i]为第i帧图像在Y方向的位移量，依所得到的位移量对I帧图像进行Y方向平移，使原始数据在Y方向得到校正。其中A_k[I]是在第k个位置相对应的两组图像的边界值的差值，A[I]＝(A₁[I]+....+A_K[I])/K,i是体数据的第i帧图像的序号；

6)对小幅度旋转引起的运动伪差进行校正；

所述的对小幅度旋转引起的运动伪差行校正是：寻找步骤5)校正后的体数据集中的I帧图像的设定层边界(如ILM、RNFL、IPL、INL、OPL、RPE_ChCap、IS/OS等)，以所述的设定层边界最低点为基准，将图像的边界拉平，完成小幅度旋转引起的运动伪差的校正；

7)再用归一化互相关算法对X方向和Y方向进行第二次对齐，

8)在保持X方向和Y方向分别对齐的状态下，将图像恢复到原未拉平的形状；

9)进行3D可视化处理。

Claims

1.一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，其特征在于，包括如下步骤：

1)原始数据的获取：

3)对X方向的运动伪差进行校正；

4)对Y方向的运动伪差进行校正；

5)对小幅度旋转引起的运动伪差进行校正；

6)再用归一化互相关算法对X方向和Y方向进行第二次对齐；

8)进行3D可视化处理。

2.根据权利要求1所述的一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，其特征在于，步骤3)所述的对X方向的运动伪差进行校正是，首先求取每一帧图像的质量重心，以第二帧图像的质量重心为中心点画出一个像素为m×n大小的区域作为模板，以第一帧图像为目标图像，用归一化互相关算法对第二帧图像进行模板匹配校正，依次类推，每帧图像都以前一帧图像为目标图像进行匹配校正，将X方向对齐，从而使体数据集的整个X方向对齐，其中，m、n分别是模板的列数和行数。

3.根据权利要求1所述的一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，其特征在于，步骤4)所述的对Y方向的运动伪差进行校正是：对步骤3)X方向已经对齐的体数据集提取与步骤1)中所述K个位置相对应的重建图像，然后寻找K帧重建图像和相应位置直接扫描所获得的图像的设定层边界；再针对K个位置的K对相对应的图像的设定层边界值分别做差值A_k[I]，得到的K组差值，对所得到的K组差值求平均值得到A[I]，其中的平均值A[i]为第i帧图像在Y方向的位移量，依所得到的位移量对I帧图像进行Y方向平移，使原始数据在Y方向得到校正，其中A_k[I]是在第k个位置相对应的两组图像的边界值的差值，A[I]＝(A₁[I]+....+A_K[I])/K,i是体数据的第i帧图像的序号。

4.根据权利要求1所述的一种光相干层析成像系统图像运动伪差校正算法，其特征在于，步骤5)所述的对小幅度旋转引起的运动伪差进行校正是：寻找步骤4)校正后的体数据集中的I帧图像的设定层边界，以所述的设定层边界最低点为基准，将图像的边界拉平，完成小幅度旋转引起的运动伪差的校正。