CN116849624A - 基于4cmos图像传感器的荧光成像方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及荧光成像领域，尤其涉及基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法及系统，当前，对荧光成像的研究存在未能精确成像和光谱成像范围小的问题，本发明提出以下方案，首先放置4个CMOS图像传感器，接收手术区域荧光的光信号，其次将手术区域荧光的光信号转化为光电流信号和深度信号，通过模数转换器输出手术区域荧光图像，最后根据多光谱图像融合策略，将4CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像进行融合，得到多光谱融合手术区域荧光图像，实现快速、精确的荧光成像。

Description

基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法及系统
技术领域
本发明涉及荧光成像领域，尤其涉及基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法及系统。
背景技术
荧光成像技术就是通过光电传感器实时采集检测发射的荧光信号并进行信号处理的技术，该技术的核心是荧光成像的实时性、重复性和精密性，目前荧光成像已广泛用于医疗领域，其中手术区域荧光成像技术成为提高早期癌症癌变检出率和治愈率的主要途径，然而，现有的荧光成像技术难以满足临床使用要求，突出表现在成像机制与方法在原理上限制了成像质量、成像系统功能和指标难以满足临床需求、图像处理算法针对性不足等三个方面。近红外荧光导航手术技术具有高组织穿透力、高成像分辨率和实时性的优点，理论上可以检测到单个肿瘤细胞，是最有希望帮助医生实现肿瘤彻底切除的技术，然而目前的荧光影像导航系统多为分体式双相机设计或集成双CMOS单相机设计，前者存在光路复杂、像差难以消除、可见光与荧光画面存在机械配准误差或应力位移误差等问题，后者虽克服了上述大部分问题，但由于其彩色CMOS是用红绿蓝三色马赛克滤镜覆盖在CMOS感光芯片上实现的，容易损失光通量和分辨率，因此通常画面较暗，分辨率和颜色还原度较低，仅考虑CMOS图像传感器内部的噪声，并且动态范围不足，会导致高亮度区域的细节丢失。
如申请公开号为CN115825027A的中国专利公开了一种用于诊断早期癌特征的检测装置，包括成像单元和图像分析单元，成像单元包括依次放置的不同波长的光源、分光装置和光斑采集物镜组，图像分析单元包括CMOS传感器、CMOS长前置解码器和CMOS信号处理器，装置还包括显示屏，CMOS传感器放置在光斑采集物镜组后，不同波长的光源发出的光投射至分光装置，光斑采集物镜组采集产生的光斑，经过CMOS长前置解码器解码，并经过CMOS信号处理器作图像噪声及灰度处理，在显示屏上显示光电转化的正常光谱及特殊光谱的视频信号的图像。通过照射在组织上显示的荧光图像，在经过图像处理器后的处理能够准确的实现设计的功能的体现，且图像的显示直观，更易于比较MRI、CT、X光影像和阴道镜图像的临床读片的效果。
如授权公告号CN216013114U的中国专利公开了一种基于CMOS相机的荧光检测系统，包括荧光采集光纤、滤光片、光学成像镜头、CMOS相机，荧光采集光纤的一端采集荧光，另一端为出射端，出射端射出的荧光经过滤光片对波长过滤后进入光学成像镜头，光学成像镜头后面设置有CMOS相机；不仅能确保检测的实时性、精密性、准确性，还具有明显的实用性。
以上专利均存在本背景技术提出的问题：CMOS图像传感器光谱范围不足，无法全部提取手术区域荧光的光信号，动态范围不足，会导致高亮度区域的细节丢失，没有考虑血液流动噪声对荧光成像的影响，无法做到高精度的荧光成像，光谱图像融合时，没有保留手术区域荧光图像的边缘强度变化信息，造成成像后的图像细节缺失，为了解决这些问题，本申请设计了一种基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法及系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，首先放置4个CMOS图像传感器，接收手术区域荧光的光信号，其次将手术区域荧光的光信号转化为光电流信号和深度信号，通过模数转换器输出手术区域荧光图像，最后根据多光谱图像融合策略，将4CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像进行融合，得到多光谱融合手术区域荧光图像，提供了基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，首先通过不同波段的薄膜干涉滤色片，CMOS图像传感器获取手术区域荧光的光信号，然后通过5T像素阵列，将光信号转为光电流，对光电流进行像素增益，提取光子和深度信息，像素完成对光子的收集并转化为电压信息，手术区域深度信息，通过偏振电路，经过动态曝光调整后由模数转换器将电压信息转换为数字码值，由图像处理器接收数字信号输出数据，获得手术区域荧光图像，最后将多张手术区域荧光图像进行融合，实现快速、精准的荧光成像。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，具体步骤包括：
S1：设置4个CMOS图像传感器，每个传感器镜头前端放置不同波段的薄膜干涉滤色片，根据不同波段的薄膜干涉滤色片获取手术区域荧光的光信号；
S2：通过像素阵列将手术区域荧光的光信号转化为电信号，电信号经过偏振电路后由模数转换器处理，输出手术区域荧光图像；
S3：根据多光谱图像融合策略，将4CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像进行融合，得到多光谱融合手术区域荧光图像；
具体的，S1所述薄膜干涉滤色片的波段具体包括400nm-600nm、600nm-800nm、800nm-1000nm和1000nm-1200nm；
具体的，所述S2具体步骤如下：
S2.1：根据到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量，通过二极管进行光电转换，产生光电流，到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量计算公式为：
，
其中，表示到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量，/>表示手术区域荧光光照辐射能量，/>表示手术区域荧光漫反射率，/>表示4CMOS图像传感器光谱透过率，表示手术区域荧光光照辐射能量，/>表示4CMOS图像传感器表面漫反射率，表示内部干扰光线光照辐射能量，/>表示手术区域荧光与4CMOS图像传感器的角度余弦值；
S2.2：通过像素阵列对光电流进行像素增益，提取光子和深度信息，像素完成对光子的收集并转化为电压信息，通过金属总线传到4COMS图像传感器读出电路中，光电流像素增益系数的计算公式为：
，
其中，G表示光电流像素增益系数，表示像素电路最大电流，/>表示光电流，表示像素电路额定电压，/>表示光电二极管内建电压，/>表示晶体管内建电压，表示像素电路固定噪声电压，T表示电容积分时间，/>表示光电二极管电容，/>表示晶体管电容；
S2.3：对像素的源级跟随器进行电流偏置，根据场景中光照的变化进行动态曝光调整，对电压信息进行放大，通过模电转换器将电压信息转换为数字码值，由图像处理器接收数字信号输出数据，获得手术区域荧光图像；
具体的，所述S2.2中所述4CMOS图像传感器读出电路包括：模拟前端电路、模数转换器和数字信号输出接口；
具体的，S3所述多光谱图像融合策略，具体包括以下步骤：
S3.1：根据手术区域荧光图像，对每张手术区域荧光图像进行预处理，手术区域荧光图像预处理包括手术区域荧光图像尺度变换和手术区域荧光图像噪声去噪，将每个CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像通过尺度变换转为同一尺寸、角度的手术区域荧光图像，通过图像校正及配准，保证各传感器信息具有精确到小于一个像素的校准精度，所述手术区域荧光图像噪声包括AD量化噪声、暗电流噪声、手术区域血液流动噪声，手术区域荧光图像去噪计算公式为：
，
其中，表示去噪后的手术区域荧光图像，/>表示去噪前的手术区域荧光图像，/>表示AD量化噪声，/>表示暗电流噪声，/>表示手术区域血液流动噪声；
S3.2：根据尺度不变特征变换的特征匹配技术，对每张手术区域荧光图像计算高斯差分，提取手术区域荧光图像的关键点，通过仿射变换在亚像素层对手术区域荧光图像进行叠加，手术区域荧光图像高斯差分计算公式为：
，
其中，表示经过高斯差分的手术区域荧光图像，x表示像素点横坐标，y表示像素点纵坐标，/>表示傅里叶变换因子，d表示像素点深度；
S3.3：对初步叠加后的手术区域荧光图像进行双边滤波，保留手术区域荧光图像边缘强度变化信息，得到手术区域荧光图像的空间增强图像，构造代价函数，进行分辨率估计，对节点进行迭代性修正，手术区域荧光图像双边滤波器的计算公式为：
，
其中，BF[I]表示手术区域荧光图像双边滤波器，表示归一化因子，p表示手术区域荧光图像像素横坐标，q表示手术区域荧光图像像素纵坐标，/>表示手术区域荧光图像空间高斯，/>表示手术区域荧光图像距离高斯，/>表示手术区域荧光图像横向像素，表示手术区域荧光图像纵向像素；
S3.4：计算关键点的介质强度，将手术区域荧光图像分成R、G、B和Deep四个分量进行像元分解，计算分解后的关键点介质强度，关键点的介质强度计算公式为：
，
其中，表示关键点在像元位置k的介质强度，m表示像元位置的总数，n表示光谱带数，/>表示求函数的最小化值，/>表示像元位置k的平均强度值，/>表示像元位置k在光谱带上的像素强度值；
S3.5：根据关键点的介质强度和分解后关键点四个分量的介质强度，对手术区域荧光图像进行介质强度匹配，得到介质强度匹配得分矩阵，根据得分矩阵输出多光谱融合手术区域荧光图像，手术区域荧光图像多光谱融合计算公式为：
，
其中，表示多光谱融合手术区域荧光图像，/>表示经过高斯差分的手术区域荧光图像，/>表示手术区域荧光图像融合因子，/>表示求函数的最大值，/>表示介质强度匹配得分矩阵，/>表示关键点R分量介质强度，/>表示关键点G分量介质强度，/>表示关键点B分量介质强度，/>表示关键点Deep分量介质强度。
基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，其包括：
CMOS图像传感器光信号获取模块、CMOS图像传感器光电转换模块和手术区域荧光多光谱融合成像模块，
所述CMOS图像传感器光信号获取模块：用于区分每个CMOS图像传感器的光谱范围，获取手术区域荧光的光信号，
所述CMOS图像传感器光电转换模块：用于将手术区域荧光光信号转化为电信号，获取手术区域荧光图像，
所述手术区域荧光多光谱融合成像模块：用于融合手术区域荧光图像，获得多光谱融合手术区域荧光图像；
具体的，所述CMOS图像传感器光信号获取模块包括：
滤光装置单元，用于存放各个波段的薄膜干涉滤色片，
光学镜头单元，用于存放CMOS图像传感器；
具体的，所述CMOS图像传感器光电转换模块包括：
像素阵列单元，用于读取手术区域荧光光信号，转化为光电流电压信息和深度信息，
4COMS图像传感器读出电路单元，用于对像素的源级跟随器进行电流偏置，根据场景中光照的变化进行动态曝光调整，电压信息转换为数字码值，并输出手术区域荧光图像；
具体的，所述手术区域荧光多光谱融合成像模块包括：
手术区域荧光图像预处理单元，用于对手术区域荧光图像进行尺度变换和去噪，
手术区域荧光图像介质强度计算单元，用于将手术区域荧光图像初步叠加，计算介质强度矩阵，
多光谱融合手术区域荧光成像单元，用于融合多光谱手术区域荧光图像。
本发明的一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述任一项所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法。
本发明的一种电子设备，包括处理器和上述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中的指令。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明综合手术区域荧光光谱范围大于CMOS图像传感器的光谱范围的影响，改进CMOS图像传感器可接收光谱范围，改进后的技术整体具备所需实时性、易实现的优点，并且提高了荧光成像的精度；
2.本发明对手术区域血液流动的噪声进行去除，识别噪声中对关键点有可能产生的污染，在多光谱融合阶段使用双边滤波器抑制融合噪声，提高荧光成像的全面性和效率性；
3.本发明考虑CMOS图像传感器接收光信号的角度不同，计算折射率，进行手术区域荧光图像旋转，保留手术区域荧光图像的边缘强度变化信息，避免成像后的图像细节缺失，根据场景中光照的变化进行动态曝光调整，从而避免了过曝和欠曝问题。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明实施例1基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法的流程示意图；
图2为本发明实施例1中CMOS图像传感器基本架构图；
图3为本发明实施例1中手术区域荧光图像关键点介质强度计算方法图；
图4为本发明实施例2基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统模块图；
图5为本发明实施例3中5T像素电路图；
图6为本发明实施例5基于4CMOS图像传感器的荧光成像电子设备图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
请参阅图1，本发明提供的一种实施例：基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，具体步骤包括：
S1：设置4个CMOS图像传感器，每个传感器镜头前端放置不同波段的薄膜干涉滤色片，根据不同波段的薄膜干涉滤色片获取手术区域荧光的光信号；
S2：通过像素阵列将手术区域荧光的光信号转化为电信号，电信号经过偏振电路后由模数转换器处理，输出手术区域荧光图像；
S3：根据多光谱图像融合策略，将4CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像进行融合，得到多光谱融合手术区域荧光图像；
薄膜干涉滤色片的波段具体包括400nm-600nm、600nm-800nm、800nm-1000nm和1000nm-1200nm；
请参阅图2，通常而言，对于面阵图像传感器，像素阵列占据传感器芯片的主要面积，像素的性能直接决定了传感器芯片的光电性能。像素的大小和阵列分辨率共同决定了传感器的成像分辨能力和感光面积。典型的图像传感器采用逐行读出的方式，即通过行逻辑电路选中像素阵列中水平方向的一行，并通过水平方向传输像素控制信号，完成对像素的读出和曝光控制，CMOS 图像传感器的像素曝光结果以电压的形式输出，每列像素通过共享的纵向金属线传递到位于上方或下方的读出电路中。为了提升读出速度，可以将读出电路设计成为上下并行读出，其纵向的像素输出金属线可以在阵列的正中间断开，上一半的像素由上方的读出电路读出，下一半的像素由下方的读出电路读；
S2具体步骤如下：
S2.1：根据到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量，通过二极管进行光电转换，产生光电流，到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量计算公式为：
，
其中，表示到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量，/>表示手术区域荧光光照辐射能量，/>表示手术区域荧光漫反射率，/>表示4CMOS图像传感器光谱透过率，表示手术区域荧光光照辐射能量，/>表示4CMOS图像传感器表面漫反射率，表示内部干扰光线光照辐射能量，/>表示手术区域荧光与4CMOS图像传感器的角度余弦值；
S2.2：通过像素阵列对光电流进行像素增益，提取光子和深度信息，像素完成对光子的收集并转化为电压信息，通过金属总线传到4COMS图像传感器读出电路中，光电流像素增益系数的计算公式为：
，
其中，G表示光电流像素增益系数，表示像素电路最大电流，/>表示光电流，表示像素电路额定电压，/>表示光电二极管内建电压，/>表示晶体管内建电压，表示像素电路固定噪声电压，T表示电容积分时间，/>表示光电二极管电容，/>表示晶体管电容；
S2.3：对像素的源级跟随器进行电流偏置，根据场景中光照的变化进行动态曝光调整，对电压信息进行放大，通过模电转换器将电压信息转换为数字码值，由图像处理器接收数字信号输出数据，获得手术区域荧光图像；
4CMOS图像传感器读出电路包括：模拟前端电路、模数转换器和数字信号输出接口；
S3多光谱图像融合策略，具体包括以下步骤：
S3.1：根据手术区域荧光图像，对每张手术区域荧光图像进行预处理，手术区域荧光图像预处理包括手术区域荧光图像尺度变换和手术区域荧光图像去噪，将每个CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像通过尺度变换转为同一尺寸、角度的手术区域荧光图像，通过图像校正及配准，保证各传感器信息具有精确到小于一个像素的校准精度，手术区域荧光图像噪声包括AD量化噪声、暗电流噪声、手术区域血液流动噪声，手术区域荧光图像去噪计算公式为：
，
其中，表示去噪后的手术区域荧光图像，/>表示去噪前的手术区域荧光图像，/>表示AD量化噪声，/>表示暗电流噪声，/>表示手术区域血液流动噪声；
S3.2：根据尺度不变特征变换的特征匹配技术，对每张手术区域荧光图像计算高斯差分，提取手术区域荧光图像的关键点，图像融合的前提是利用图像配准过程在亚像素级对多传感器图像数据进行对齐，通过仿射变换在亚像素层对手术区域荧光图像进行叠加，手术区域荧光图像高斯差分计算公式为：
，
其中，表示经过高斯差分的手术区域荧光图像，x表示像素点横坐标，y表示像素点纵坐标，/>表示傅里叶变换因子，d表示像素点深度；
S3.3：对初步叠加后的手术区域荧光图像进行双边滤波，可以在图像的均匀区域保持边缘和降低融合噪声，其空间域的局部像素像光度接近一样连接起来，以分配在两个区域中都满足接近性的像素估计，保留手术区域荧光图像边缘强度变化信息，得到手术区域荧光图像的空间增强图像，在图像关键点之间局部邻域结构不会自由变化的情况下，相邻点对的分布仍然是可以得到的，构造代价函数，进行分辨率估计，对节点进行迭代性修正，手术区域荧光图像双边滤波器的计算公式为：
，
其中，BF[I]表示手术区域荧光图像双边滤波器，表示归一化因子，p表示手术区域荧光图像像素横坐标，q表示手术区域荧光图像像素纵坐标，/>表示手术区域荧光图像空间高斯，/>表示手术区域荧光图像距离高斯，/>表示手术区域荧光图像横向像素，表示手术区域荧光图像纵向像素；
S3.4：请参阅图3，计算关键点的介质强度，将手术区域荧光图像分成R、G、B和Deep四个分量进行像元分解，计算分解后的关键点介质强度，关键点的介质强度计算公式为：
，
其中，表示关键点在像元位置k的介质强度，m表示像元位置的总数，n表示光谱带数，/>表示求函数的最小化值，/>表示像元位置k的平均强度值，/>表示像元位置k在光谱带上的像素强度值；
S3.5：根据关键点的介质强度和分解后关键点四个分量的介质强度，对手术区域荧光图像进行介质强度匹配，得到介质强度匹配得分矩阵，根据Sinkhorn算法，先逐行做归一化，即将第一行的每一个元素除以第一行每个元素所得的值作和，得到新的一行，对每一行进行相同的操作，再逐列做归一化，最后得到分配矩阵的最大值，比较最大值，获取最优分配结果，根据得分矩阵输出多光谱融合手术区域荧光图像，手术区域荧光图像多光谱融合计算公式为：
，
其中，表示多光谱融合手术区域荧光图像，/>表示经过高斯差分的手术区域荧光图像，/>表示手术区域荧光图像融合因子，/>表示求函数的最大值，/>表示介质强度匹配得分矩阵，/>表示关键点R分量介质强度，/>表示关键点G分量介质强度，/>表示关键点B分量介质强度，/>表示关键点Deep分量介质强度。
实施例2
请参阅图4，本发明提供一种实施例：一种基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，其包括：
CMOS图像传感器光信号获取模块、CMOS图像传感器光电转换模块和手术区域荧光多光谱融合成像模块，
CMOS图像传感器光信号获取模块：用于区分每个CMOS图像传感器的光谱范围，获取手术区域荧光的光信号，
CMOS图像传感器光电转换模块：用于将手术区域荧光光信号转化为电信号，获取手术区域荧光图像，
手术区域荧光多光谱融合成像模块：用于融合手术区域荧光图像，获得多光谱融合手术区域荧光图像；
CMOS图像传感器光信号获取模块包括：
滤光装置单元，用于存放各个波段的薄膜干涉滤色片，
光学镜头单元，用于存放CMOS图像传感器；
CMOS图像传感器光电转换模块包括：
像素阵列单元，用于读取手术区域荧光光信号，转化为光电流电压信息和深度信息，
4COMS图像传感器读出电路单元，用于对像素的源级跟随器进行电流偏置，根据场景中光照的变化进行动态曝光调整，电压信息转换为数字码值，并输出手术区域荧光图像；
手术区域荧光多光谱融合成像模块包括：
手术区域荧光图像预处理单元，用于对手术区域荧光图像进行尺度变换和去噪，
手术区域荧光图像介质强度计算单元，用于将手术区域荧光图像初步叠加，计算介质强度矩阵，
多光谱融合手术区域荧光成像单元，用于融合多光谱手术区域荧光图像。
实施例3
请参阅图5，本发明实施例的一种5T像素电路，像素电路由1 个光电二极管(PD)和5 个NMOS 管(M1~M5)组成；其中rst_PD和TX为全局控制信号，rst_PD的作用是同时复位所有像素阵列中的光电二极管，TX将光电二极管的信息转移到FD节点；然后逐行读出积分值；rst_FD对FD 进行读出后的复位；M1和M2管漏极电压V必须低于电源电压，以保证M3管工作在线性区，提高电路的均匀性。为了改善由工艺引起的FD节点寄生电容不一致性，从而导致探测器均匀性差，在FD节点增加一个NMOS存储电容(M6)。于光电二极管和电荷存储被M3管隔离，积分和读出互相独立，实现了边读出边积分的工作模式，在这种模式下，积分时间可根据应用环境进行任意调节，不会影响信号读出。
实施例4
本发明实施例的一种存储介质，存储介质中存储有指令，当计算机读取指令时，使计算机执行上述任一项的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法。
实施例5
本发明实施例的一种电子设备，包括薄膜干涉滤色片510、CMOS图像传感器520、处理器530、存储器540和手术区域荧光成像面板550，其中，电子设备可以选用电脑、手机等。
薄膜干涉滤色片510用于区分手术区域荧光的波段，当入射角增大时，中心波长向短波方向移动，这个特点在一定范围内可用来调准中心波长，CMOS图像传感器520用于获取手术区域荧光的光信号，并进行光电转换，处理器530可以与电子设备中的原件电连接，并执行存储器540中的各项指令，手术区域荧光成像面板550用于显示手术区域荧光图像，便于医务人员在手术中快速查看荧光图像。
所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。
因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等），还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：设置4个CMOS图像传感器，每个传感器镜头前端放置不同波段的薄膜干涉滤色片，根据不同波段的薄膜干涉滤色片获取手术区域荧光的光信号；
S2：通过像素阵列将手术区域荧光的光信号转化为电信号，电信号经过偏振电路后由模数转换器处理，输出手术区域荧光图像；
S3：根据多光谱图像融合策略，将4CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像进行融合，得到多光谱融合手术区域荧光图像。
2.根据权利要求1所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，其特征在于，S1所述的薄膜干涉滤色片的波段具体包括400nm-600nm、600nm-800nm、800nm-1000nm和1000nm-1200nm。
3.根据权利要求1所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，其特征在于，所述S2具体步骤如下：
S2.1：根据到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量，通过二极管进行光电转换，产生光电流，到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量计算公式为：
，
其中，表示到达4CMOS图像传感器的手术区域荧光光照辐射能量，/>表示手术区域荧光光照辐射能量，/>表示手术区域荧光漫反射率，/>表示4CMOS图像传感器光谱透过率，表示手术区域荧光光照辐射能量，/>表示4CMOS图像传感器表面漫反射率，/>表示内部干扰光线光照辐射能量，/>表示手术区域荧光与4CMOS图像传感器的角度余弦值；
S2.2：通过像素阵列对光电流进行像素增益，提取光子和深度信息，像素完成对光子的收集并转化为电压信息，通过金属总线传到4COMS图像传感器读出电路中，光电流像素增益系数的计算公式为：
，
其中，G表示光电流像素增益系数，表示像素电路最大电流，/>表示光电流，/>表示像素电路额定电压，/>表示光电二极管内建电压，/>表示晶体管内建电压，/>表示像素电路固定噪声电压，T表示电容积分时间，/>表示光电二极管电容，/>表示晶体管电容；
S2.3：对像素的源级跟随器进行电流偏置，根据场景中光照的变化进行动态曝光调整，对电压信息进行放大，通过模电转换器将电压信息转换为数字码值，由图像处理器接收数字信号输出数据，获得手术区域荧光图像。
4.根据权利要求3所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，其特征在于，所述S2.2中所述4CMOS图像传感器读出电路包括：模拟前端电路、模数转换器和数字信号输出接口。
5.根据权利要求1所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，其特征在于，S3所述多光谱图像融合策略包括以下步骤：
S3.1：根据手术区域荧光图像，对每张手术区域荧光图像进行术区荧光图像尺度变换和术区荧光图像噪声去噪；
S3.2：根据尺度不变特征变换的特征匹配技术，对每张手术区域荧光图像计算高斯差分，提取手术区域荧光图像的关键点，通过仿射变换在亚像素层对手术区域荧光图像进行叠加；
S3.3：对初步叠加后的手术区域荧光图像进行双边滤波，保留手术区域荧光图像边缘强度变化信息，得到手术区域荧光图像的空间增强图像，构造代价函数，进行分辨率估计，对节点进行迭代性修正，手术区域荧光图像双边滤波器的计算公式为：
，
其中，BF[I]表示手术区域荧光图像双边滤波器，表示归一化因子，p表示手术区域荧光图像像素横坐标，q表示手术区域荧光图像像素纵坐标，/>表示手术区域荧光图像空间高斯，/>表示手术区域荧光图像距离高斯，/>表示手术区域荧光图像横向像素，/>表示手术区域荧光图像纵向像素；
S3.4：计算关键点的介质强度，将手术区域荧光图像分成R、G、B和Deep四个分量进行像元分解，计算像元分解后的关键点介质强度，关键点的介质强度计算公式为：
，
其中，表示关键点在像元位置k的介质强度，n表示光谱带数，m表示像元位置的总数，/>表示求函数的最小化值，/>表示像元位置k的平均强度值，/>表示像元位置k在光谱带上的像素强度值；
S3.5：根据关键点的介质强度和分解后关键点四个分量的介质强度，对手术区域荧光图像进行介质强度匹配，得到介质强度匹配得分矩阵，根据得分矩阵输出多光谱融合手术区域荧光图像，手术区域荧光图像多光谱融合计算公式为：
，
其中，表示多光谱融合手术区域荧光图像，/>表示经过高斯差分的手术区域荧光图像，/>表示手术区域荧光图像融合因子，/>表示求函数的最大值，表示介质强度匹配得分矩阵，/>表示关键点R分量介质强度，/>表示关键点G分量介质强度，/>表示关键点B分量介质强度，/>表示关键点Deep分量介质强度。
6.根据权利要求5所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法，其特征在于，所述S3.1中所述手术区域荧光图像噪声包括AD量化噪声、暗电流噪声和手术区域血液流动噪声。
7.基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，其基于如权利要求1-6中任一项所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法实现，其特征在于，所述系统包括CMOS图像传感器光信号获取模块、CMOS图像传感器光电转换模块和手术区域荧光多光谱融合成像模块；
所述CMOS图像传感器光信号获取模块：用于区分每个CMOS图像传感器的光谱范围，获取手术区域荧光的光信号；
所述CMOS图像传感器光电转换模块：用于将手术区域荧光光信号转化为电信号，获取手术区域荧光图像；
所述手术区域荧光多光谱融合成像模块：用于融合手术区域荧光图像，获得多光谱融合手术区域荧光图像。
8.根据权利要求7所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，其特征在于，所述CMOS图像传感器光信号获取模块包括滤光装置单元和光学镜头单元。
9.根据权利要求8所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，其特征在于，所述CMOS图像传感器光电转换模块包括像素阵列单元和4COMS图像传感器读出电路单元。
10.根据权利要求9所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像系统，其特征在于，所述手术区域荧光多光谱融合成像模块包括手术区域荧光图像预处理、手术区域荧光图像介质强度计算单元和多光谱融合手术区域荧光成像单元。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法。
12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求11所述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中如权利要求1-6中任一项所述的基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法。
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Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006126020A2 (en) * 2005-05-24 2006-11-30 Anglia Polytechnic University Higher Education Corporation Medical data signal processing systems
CN101816552A (zh) * 2010-05-11 2010-09-01 天津大学 仿ct扫描模式多光谱时域荧光分子层析测量系统
CN102274000A (zh) * 2011-05-16 2011-12-14 易定容 窄带多光谱荧光阴道检查装置
US20120268573A1 (en) * 2009-06-10 2012-10-25 W.O.M. World Of Medicine Ag Imaging system and method for the fluorescence-optical visualization of an object
CN103340601A (zh) * 2013-06-27 2013-10-09 中国科学院自动化研究所 基于内窥镜的多光谱成像系统和方法
US20140276008A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 The Regents Of The University Of California Imaging system and method for fluorescence guided surgery
WO2014205738A1 (zh) * 2013-06-27 2014-12-31 中国科学院自动化研究所 基于内窥镜的多光谱视频导航系统和方法
CN105534606A (zh) * 2016-02-04 2016-05-04 清华大学 用于外科手术的智能成像系统
CN106455979A (zh) * 2013-12-31 2017-02-22 纪念斯隆-凯特琳癌症中心 用于荧光源实时多通道成像的系统、方法和设备
CN107518879A (zh) * 2017-10-11 2017-12-29 北京数字精准医疗科技有限公司 一种荧光成像装置及方法
CN107832801A (zh) * 2017-11-23 2018-03-23 桂林优利特医疗电子有限公司 一种细胞图像分类用模型构建方法
WO2020052626A1 (zh) * 2018-09-12 2020-03-19 上海逸思医学影像设备有限公司 一种基于图像曝光的多光谱成像系统和方法
CN112089403A (zh) * 2020-10-02 2020-12-18 深圳市中安视达科技有限公司 多光谱医用多路成像方法及其系统
US20200400824A1 (en) * 2019-06-20 2020-12-24 Ethicon Llc Dynamic range using a monochrome image sensor for hyperspectral and fluorescence imaging and topology laser mapping
CN113222923A (zh) * 2021-04-30 2021-08-06 广东石油化工学院 一种基于岩心照片识别裂缝类型的方法
CN114494092A (zh) * 2022-01-11 2022-05-13 卓外（上海）医疗电子科技有限公司 一种可见光图像与荧光图像融合方法及系统

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006126020A2 (en) * 2005-05-24 2006-11-30 Anglia Polytechnic University Higher Education Corporation Medical data signal processing systems
US20120268573A1 (en) * 2009-06-10 2012-10-25 W.O.M. World Of Medicine Ag Imaging system and method for the fluorescence-optical visualization of an object
CN101816552A (zh) * 2010-05-11 2010-09-01 天津大学 仿ct扫描模式多光谱时域荧光分子层析测量系统
CN102274000A (zh) * 2011-05-16 2011-12-14 易定容 窄带多光谱荧光阴道检查装置
US20140276008A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 The Regents Of The University Of California Imaging system and method for fluorescence guided surgery
CN103340601A (zh) * 2013-06-27 2013-10-09 中国科学院自动化研究所 基于内窥镜的多光谱成像系统和方法
WO2014205738A1 (zh) * 2013-06-27 2014-12-31 中国科学院自动化研究所 基于内窥镜的多光谱视频导航系统和方法
CN106455979A (zh) * 2013-12-31 2017-02-22 纪念斯隆-凯特琳癌症中心 用于荧光源实时多通道成像的系统、方法和设备
CN105534606A (zh) * 2016-02-04 2016-05-04 清华大学 用于外科手术的智能成像系统
CN107518879A (zh) * 2017-10-11 2017-12-29 北京数字精准医疗科技有限公司 一种荧光成像装置及方法
CN107832801A (zh) * 2017-11-23 2018-03-23 桂林优利特医疗电子有限公司 一种细胞图像分类用模型构建方法
WO2020052626A1 (zh) * 2018-09-12 2020-03-19 上海逸思医学影像设备有限公司 一种基于图像曝光的多光谱成像系统和方法
CN110893096A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 上海逸思医学影像设备有限公司 一种基于图像曝光的多光谱成像系统和方法
US20200400824A1 (en) * 2019-06-20 2020-12-24 Ethicon Llc Dynamic range using a monochrome image sensor for hyperspectral and fluorescence imaging and topology laser mapping
CN112089403A (zh) * 2020-10-02 2020-12-18 深圳市中安视达科技有限公司 多光谱医用多路成像方法及其系统
CN113222923A (zh) * 2021-04-30 2021-08-06 广东石油化工学院 一种基于岩心照片识别裂缝类型的方法
CN114494092A (zh) * 2022-01-11 2022-05-13 卓外（上海）医疗电子科技有限公司 一种可见光图像与荧光图像融合方法及系统

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