CN108309234A - 一种三维长景深血流造影图获取装置及其实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维长景深血流造影图获取装置，包括激光器、扩束镜、匹配池、样品悬挂柱、CCD相机、步进电机、旋转平台、支撑架和计算机，其中，所述样品悬挂柱设置在所述支撑架上且位于所述支撑架的顶部，所述样品悬挂柱上设有用于实验的样品，所述匹配池内设有溶液，所述样品沉浸在所述匹配池内的溶液中；本发明设计合理，结构简单、操作方便，将OPT系统与血流造影成像技术相结合，以实现三维长景深血流造影成像，通过利用拉普拉斯金字塔融合算法获得长景深血流造影图，该算法融合速度快，耗时少，计算量相对较少。

Description

一种三维长景深血流造影图获取装置及其实现方法

技术领域

本发明涉及光学投影层析成像技术领域，具体涉及一种三维长景深血流造影图获取装置及其实现方法。

背景技术

光学投影层析成像技术(OPT，Optical Tomography Projection)是一种适用于0.5mm到10mm尺度的生物样本成像的新技术，特别适用于脊柱动物的胚胎重建，以及处于生长发育阶段的器官的三维解剖学检查，具有空间分辨率高，扫描速度快，成本低廉等优势。但是，由于光学系统的本身的限制，使得OPT成像景深太小，不能进一步满足生物成像的需求，为了提高OPT系统的成像景深，专利CN103308452A公开了一种基于景深融合的光学投影断层成像图像获取方法，该方法通过采集不同聚焦位置上的二维图像序列，选取二维图像序列中最清晰的像素点进行合成，得出一张长景深图片，最后通过滤波反投影算法获得生物的三维组织结构，然而该专利虽然一定程度上改善了OPT系统的景深，但是其融合算法计算量大，耗时耗能，而且只能适用于生物组织结构成像，不能用于血流成像，因此这限制了OPT系统在生物成像方面的运用。目前尚未有利用OPT进行三维长景深血流造影的技术。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种设计合理、结构简单、操作方便、计算量相对较少、耗时短的三维长景深血流造影图获取装置。

本发明的另一目的在于提供一种三维长景深血流造影图获取装置的实现方法。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种三维长景深血流造影图获取装置，包括激光器、扩束镜、匹配池、样品悬挂柱、CCD相机、步进电机、旋转平台、支撑架和计算机，其中，所述样品悬挂柱设置在所述支撑架上且位于所述支撑架的顶部，所述样品悬挂柱上设有用于实验的样品，所述匹配池内设有溶液，所述样品沉浸在所述匹配池内的溶液中；所述扩束镜、匹配池和步进电机都设置在所述旋转平台上，所述CCD相机固定在所述步进电机上，所述匹配池位于所述扩束镜和所述CCD相机之间；所述扩束镜通过光纤与所述激光器相连接，所述激光器发射低相干光通过所述扩束镜照射所述样品，并穿过所述样品被所述CCD相机接收；所述步进电机、CCD相机和旋转平台分别与所述计算机相连接。

一种由上述三维长景深血流造影图获取装置的实现方法，包括下述步骤：

步骤一，计算机控制旋转平台将扩束镜和CCD相机旋转到一个初始位置θ，并将该处的角度默认为零，由激光器产生的低相干光通过光纤经扩束镜照射到匹配池中位于样品悬挂柱上的样品，低相干光穿透样品后继续向前照射，直到被CCD相机接收，CCD相机在该焦平面采集多张图像并传输到计算机进行后续处理；之后，计算机控制步进电机改变CCD相机的焦距位置，并控制相机获取另外一个焦平面的多张原始图像，该过程执行多次，直至将样品的各个部位在该θ角度的清晰图像都包含在CCD相机所采集的图像之中，根据在不同焦平面采集到的图像，获得不同焦平面的血流造影图，再进一步融合不同焦平面的血流造影图得到长景深血管造影图；

步骤二，计算机控制旋转平台按照固定方向旋转多个角度Δθ，再重复所述步骤一的过程，从而获得多个角度的长景深血流造影图；

步骤三，在计算机数据处理过程中，首先利用AIFM效应获得各个角度的各个不同焦平面的血流造影图，再对每个角度的不同焦平面的血流造影图进行融合，以获得各个角度的长景深血流造影图，最后根据各个角度的长景深血流造影图，并利用滤波反投影算法获得三维长景深血流造影图，具体处理过程如下：

根据AIFM效应，要获得每个焦平面的血流造影图，则红细胞(RBCs)信号(I_AC)和背景信号(I_DC)可在频域中分离，使用公式如下：

其中HPF()和LPF()分别表示高通滤波和低通滤波，I(x,y)为采集到的原始图像，x,y分别表示I中像素点的横坐标和纵坐标，I(x,y,t)是采集到的序列图像，I(x,y,f)为其频域信号；

而与红细胞(RBCs)运动相关的血流造影图(MD)可由下式得到：

其中和分别是动态信号和静态信号随时间推移的平均绝对值；

使用拉普拉斯金字塔算法将在同一个角度的若干张不同焦面的血流造影图进行图像融合，则可得到一张长景深血流造影图，令G_N为高斯金字塔的顶层图像，则根据拉普拉斯金字塔算法，并根据以下公式获得融合后的长景深血流造影图：

其中，LP_l代表第l层拉普拉斯金字塔图像，N代表拉普拉斯金字塔的总层次，G^* _l+1是通过G_l内插放大获得的图像，与G_l相同的维度；

在得到各个角度的长景深血流造影图之后，利用反拉东变换获得三维长景深血流造影图f(x,y)，计算公式如下：

其中P_θ(t)为长景深血流造影图的各行或各列数据，θ为旋转平台旋转的角度，t为垂直于CCD相机的投影轴；

则通过上述过程可实现三维长景深血流造影图。

本发明的工作原理：

在实验过程中，计算机控制旋转平台将扩束镜和CCD相机旋转到一个初始位置θ，并将该处的角度默认为零，由激光器产生的低相干光通过光纤经扩束镜照射到匹配池中位于样品悬挂柱上的样品，低相干光穿透样品后继续向前照射，直到被CCD相机接收，CCD相机在该焦平面采集多张图像并传输到计算机进行后续处理；

之后，计算机控制步进电机改变CCD相机的焦距位置，并控制相机获取另外一个焦平面的多张原始图像，该过程执行多次，直至将样品的各个部位在该θ角度的清晰图像都包含在CCD相机所采集的图像之中，根据在不同焦平面采集到的图像，获得不同焦平面的血流造影图，再进一步融合不同焦平面的血流造影图得到长景深血管造影图；

执行完上述过程之后，计算机控制旋转平台按照固定方向旋转多个角度Δθ，再重复上述过程，从而获得多个角度的长景深血流造影图，最后将所有角度的长景深血流造影图进行滤波反投影处理，最终获得三维长景深血流造影图。

在计算机的数据处理过程中，首先利用AIFM效应获得各个角度的各个不同焦平面的血流造影图，再对每个角度的不同焦平面的血流造影图进行融合，以获得各个角度的长景深血流造影图，最后根据各个角度的长景深血流造影图，并利用滤波反投影算法获得三维长景深血流造影图，具体处理过程如下：

根据AIFM效应，要获得每个焦平面的血流造影图，则红细胞(RBCs)信号(I_AC)和背景信号(I_DC)可在频域中分离，使用公式如下：

其中HPF()和LPF()分别表示高通滤波和低通滤波，I(x,y)为采集到的原始图像，x,y分别表示I中像素点的横坐标和纵坐标，I(x,y,t)是采集到的序列图像，I(x,y,f)为其频域信号；

而与红细胞(RBCs)运动相关的血流造影图(MD)可由下式得到：

其中和分别是动态信号和静态信号随时间推移的平均绝对值；

使用拉普拉斯金字塔算法将在同一个角度的若干张不同焦面的血流造影图进行图像融合，则可得到一张长景深血流造影图，令G_N为高斯金字塔的顶层图像，则根据拉普拉斯金字塔算法，并根据以下公式获得融合后的长景深血流造影图：

其中，LP_l代表第l层拉普拉斯金字塔图像，N代表拉普拉斯金字塔的总层次，G^* _l+1是通过G_l内插放大获得的图像，与G_l相同的维度；

在得到各个角度的长景深血流造影图之后，利用反拉东变换获得三维长景深血流造影图f(x,y)，计算公式如下：

其中P_θ(t)为长景深血流造影图的各行或各列数据，θ为旋转平台旋转的角度，t为垂直于CCD相机的投影轴；

则通过上述过程可实现三维长景深血流造影图。

本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：

本发明设计合理，结构简单、操作方便，将OPT系统与血流造影成像技术相结合，通过利用拉普拉斯金字塔融合算法和滤波反投影算法获得三维长景深血流造影图，实现了三维长景深血流造影成像，而且本发明克服了传统OPT只对生物组织进行结构成像的缺点，在非入侵条件下，同时实现生物组织结构成像和血流成像，使得在研究生物组织结构的同时可以进一步研究生物血流循环机制及其血流动力学，同时本发明能够快速实现长景深融合，耗时少，计算量相对较少。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明的流程图。

图中附图标记为：1、激光器；2、扩束镜；3、匹配池；4、样品悬挂柱；5、CCD相机；6、计算机；7、步进电机；8、旋转平台；9、支撑架。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

如图1～2所示，一种三维长景深血流造影图获取装置，包括激光器1、扩束镜2、匹配池3、样品悬挂柱4、CCD相机5、步进电机7、旋转平台8、支撑架9和计算机6，其中，所述样品悬挂柱4设置在所述支撑架9上且位于所述支撑架9的顶部，所述样品悬挂柱4上设有用于实验的样品，所述匹配池3内设有溶液，所述样品沉浸在所述匹配池3内的溶液中；所述扩束镜2、匹配池3和步进电机7都设置在所述旋转平台8上，所述CCD相机5固定在所述步进电机7上，所述匹配池3位于所述扩束镜2和所述CCD相机5之间；所述扩束镜2通过光纤与所述激光器1相连接，所述激光器1发射低相干光通过所述扩束镜22照射所述样品，并穿过所述样品被所述CCD相机5接收；所述步进电机7、CCD相机5和旋转平台8分别与所述计算机6相连接。

在实验过程中，计算机6控制旋转平台8将扩束镜2和CCD相机5旋转到一个初始位置θ，并将该处的角度默认为零，由激光器1产生的低相干光通过光纤经扩束镜2照射到匹配池3中位于样品悬挂柱4上的样品，低相干光穿透样品后继续向前照射，直到被CCD相机5接收，CCD相机5在该焦平面采集多张图像并传输到计算机6进行后续处理；

之后，计算机6控制步进电机7改变CCD相机5的焦距位置，并控制相机获取另外一个焦平面的多张原始图像，该过程执行多次，直至将样品的各个部位在该θ角度的清晰图像都包含在CCD相机5所采集的图像之中，根据在不同焦平面采集到的图像，获得不同焦平面的血流造影图，再进一步融合不同焦平面的血流造影图得到长景深血管造影图；

执行完上述过程之后，计算机6控制旋转平台8按照固定方向旋转多个角度Δθ，再重复上述过程，从而获得多个角度的长景深血流造影图，最后将所有角度的长景深血流造影图进行滤波反投影处理，最终获得三维长景深血流造影图，以上步骤的数据采集处理流程如图2所示。需强调的是，旋转平台8的单次旋转角度越小则获得的图像质量越高，但耗时越长，需根据具体的实验要求决定。此外，步进电机7控制CCD相机5进行变焦时，各个角度的变焦次数和位置应保持一致。

在计算机6的数据处理过程中，首先利用AIFM效应(在低相干光照射下，红细胞的光吸收系数高于背景组织，当红细胞不连续地穿过血管时，会引发内源性瞬时强度波动，这种物理机制就是吸收强度波动调制效应，即AIFM效应，absorption intensityfluctuation modulation)获得各个角度的各个不同焦平面的血流造影图，再对每个角度的不同焦平面的血流造影图进行融合，以获得各个角度的长景深血流造影图，最后根据各个角度的长景深血流造影图，并利用滤波反投影算法获得三维长景深血流造影图，具体处理过程如下：

根据AIFM效应，要获得每个焦平面的血流造影图，则红细胞(RBCs)信号(I_AC)和背景信号(I_DC)可在频域中分离，使用公式如下：

其中HPF()和LPF()分别表示高通滤波和低通滤波，I(x,y)为采集到的原始图像，x,y分别表示I中像素点的横坐标和纵坐标，I(x,y,t)是采集到的序列图像，I(x,y,f)为其频域信号；

而与红细胞(RBCs)运动相关的血流造影图(MD)可由下式得到：

其中和分别是动态信号和静态信号随时间推移的平均绝对值；

使用拉普拉斯金字塔算法将在同一个角度的若干张不同焦面的血流造影图进行图像融合，则可得到一张长景深血流造影图，令G_N为高斯金字塔的顶层图像，则根据拉普拉斯金字塔算法，并根据以下公式获得融合后的长景深血流造影图：

其中，LP_l代表第l层拉普拉斯金字塔图像，N代表拉普拉斯金字塔的总层次，G^* _l+1是通过G_l内插放大获得的图像，与G_l相同的维度；

在得到各个角度的长景深血流造影图之后，利用反拉东变换获得三维长景深血流造影图f(x,y)，计算公式如下：

其中P_θ(t)为长景深血流造影图的各行或各列数据，θ为旋转平台8旋转的角度，t为垂直于CCD相机5的投影轴；

则通过上述过程可实现三维长景深血流造影图。

本发明设计合理，结构简单、操作方便，将OPT系统与血流造影成像技术相结合，通过利用拉普拉斯金字塔融合算法和滤波反投影算法获得三维长景深血流造影图，实现了三维长景深血流造影成像，而且本发明克服了传统OPT只对生物组织进行结构成像的缺点，在非入侵条件下，同时实现生物组织结构成像和血流成像，使得在研究生物组织结构的同时可以进一步研究生物血流循环机制及其血流动力学，同时本发明能够快速实现长景深融合，耗时少，计算量相对较少。

上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种三维长景深血流造影图获取装置，其特征在于，包括激光器、扩束镜、匹配池、样品悬挂柱、CCD相机、步进电机、旋转平台、支撑架和计算机，其中，所述样品悬挂柱设置在所述支撑架上且位于所述支撑架的顶部，所述样品悬挂柱上设有用于实验的样品，所述匹配池内设有溶液，所述样品沉浸在所述匹配池内的溶液中；所述扩束镜、匹配池和步进电机都设置在所述旋转平台上，所述CCD相机固定在所述步进电机上，所述匹配池位于所述扩束镜和所述CCD相机之间；所述扩束镜通过光纤与所述激光器相连接，所述激光器发射低相干光通过所述扩束镜照射所述样品，并穿过所述样品被所述CCD相机接收；所述步进电机、CCD相机和旋转平台分别与所述计算机相连接。

2.一种由权利要求1所述三维长景深血流造影图获取装置的实现方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤一，计算机控制旋转平台将扩束镜和CCD相机旋转到一个初始位置θ，并将该处的角度默认为零，由激光器产生的低相干光通过光纤经扩束镜照射到匹配池中位于样品悬挂柱上的样品，低相干光穿透样品后继续向前照射，直到被CCD相机接收，CCD相机在该焦平面采集多张图像并传输到计算机进行后续处理；之后，计算机控制步进电机改变CCD相机的焦距位置，并控制相机获取另外一个焦平面的多张原始图像，该过程执行多次，直至将样品的各个部位在该θ角度的清晰图像都包含在CCD相机所采集的图像之中，根据在不同焦平面采集到的图像，获得不同焦平面的血流造影图，再进一步融合不同焦平面的血流造影图得到长景深血管造影图；

步骤二，计算机控制旋转平台按照固定方向旋转多个角度Δθ，再重复所述步骤一的过程，从而获得多个角度的长景深血流造影图；

步骤三，在计算机数据处理过程中，首先利用AIFM效应获得各个角度的各个不同焦平面的血流造影图，再对每个角度的不同焦平面的血流造影图进行融合，以获得各个角度的长景深血流造影图，最后根据各个角度的长景深血流造影图，并利用滤波反投影算法获得三维长景深血流造影图，具体处理过程如下：

根据AIFM效应，要获得每个焦平面的血流造影图，则红细胞(RBCs)信号(I_AC)和背景信号(I_DC)可在频域中分离，使用公式如下：

其中HPF()和LPF()分别表示高通滤波和低通滤波，I(x,y)为采集到的原始图像，x,y分别表示I中像素点的横坐标和纵坐标，I(x,y,t)是采集到的序列图像，I(x,y,f)为其频域信号；

而与红细胞(RBCs)运动相关的血流造影图(MD)可由下式得到：

其中和分别是动态信号和静态信号随时间推移的平均绝对值；

使用拉普拉斯金字塔算法将在同一个角度的若干张不同焦面的血流造影图进行图像融合，则可得到一张长景深血流造影图，令G_N为高斯金字塔的顶层图像，则根据拉普拉斯金字塔算法，并根据以下公式获得融合后的长景深血流造影图：

其中，LP_l代表第l层拉普拉斯金字塔图像，N代表拉普拉斯金字塔的总层次，G^* _l+1是通过G_l内插放大获得的图像，与G_l相同的维度；

在得到各个角度的长景深血流造影图之后，利用反拉东变换获得三维长景深血流造影图f(x,y)，计算公式如下：

其中P_θ(t)为长景深血流造影图的各行或各列数据，θ为旋转平台旋转的角度，t为垂直于CCD相机的投影轴；

则通过上述过程可实现三维长景深血流造影图。