探测器20、连接器30、XY扫描仪40、光学延迟器50 及计算机60。
[0027] 其中，光源10、探测器20、XY扫描仪40、光学延迟器50分别与连接器30连接。所 述光源10为连接器30提供光，该连接器30通过取样臂将光导向XY扫描仪，并通过连接器 30的参照臂将光导向光学延迟器50。XY扫描仪40扫描横越生物组织70 (如，人的眼睛等 器官）的光，并且收集来自生物组织70的反射光。从生物组织70反射的光捕获在XY扫描 仪40中，并与光学延迟器50反射的光在连接器30中结合，从而以产生干涉信号。将所述干 涉信号耦联到探测器20中，之后由计算机60获取所述干涉信号，并对干涉信号进行处理。
[0028] 所述探测器20可以是，但不限于，捕获作为波长的函数的所述干涉信号的分光 仪。
[0029] 所述OCT成像仪1可以是，但不限于，频域的OCT成像仪或时域的OCT成像仪。需 要说明的是，当OCT成像仪为时域的OCT成像仪时，深度是通过扫描光学延迟器50获得，或 者是通过傅里叶域的成像仪获得。
[0030] 此外，OCT成像仪1对生物组织70进行的轴向扫描（A-SCAN)所获得的图像由计 算机60捕获。通过测量与深度有关的散射光，OCT成像仪可以提供高分辨，高灵敏度的组 织结构的图像。同时，OCT成像仪1也可以探测散射光的多普勒频移，以获得流体和样品的 运动信息，因而用于测量生物组织70内（例如，眼睛视网膜内）的血液流量。
[0031] 图2是本发明图1中背景多普勒消除系统的功能模块图。所述背景多普勒消除系 统600安装于计算机60中，所述计算机60可以是手机、计算机、平板电脑、个人数字助理 (PersonalDigitalAssistant，PDA)或者是其他任意适用的电子设备。所述计算机60包 括背景多普勒消除系统600,输入/输出单元610,处理单元620及存储单元630。
[0032] 该输入/输出单元610,用于提供人机交互界面，以供用户输入相关指令（例如，启 动OCT成像仪1的指令，显示多普勒图像的指令等），且输出显示计算机60对相关指令的响 应数据。
[0033] 该处理单元620,用于调用并执行该背景多普勒消除系统600,以对消除多普勒图 像中的背景多普勒。
[0034] 该存储单元630,用于存储该背景多普勒消除系统600,及该背景多普勒消除系统 600的运行数据。
[0035] 该背景多普勒消除系统600包括处理模块601，范围确定模块602、计算模块603 及消除模块604。
[0036] 所述处理模块601用于对通过OCT成像仪1 (具体的说，通过OCT成像仪1的电子 親合装置，Charge-coupledDevice，CO))扫描得到的生物组织70的原始数据data(m，n) 进行处理，以得到复数矩阵dataFFT(m，n)。需要说明的是，在所述原始数据data(m，n)中， n代表列，表示OCT成像仪1对生物组织70进行了n次轴向扫描（A-SCAN)，而m代表行，表 示OCT成像仪1每一次对生物组织70进行轴向扫描（A-SCAN)会有m个像素值。需要说明 的是，m及n的数值可以根据用户的需求进行设定，在实施例中，m= 1024,n= 2000,在其 它实施例中，m及n的值可以为其它值，例如，m= 2048,n= 4000。
[0037] 所述处理模块601对所述原始数据data(m，n)进行处理的方式如下：对原始数据 data(m，n)先后做减平均背景光谱、插值、乘色散补偿因子和纵向傅里叶变换处理，从而得 到复数矩阵dataFFT(m，n)，其中，dataFFT(m，n)为m行及n列的复数矩阵。
[0038] 所述范围确定模块602用于通过所述复数矩阵dataFFT(m，n)计算出多普勒图像 dataDop(m，n)，并根据多普勒图像dataDop(m，n)确定用于计算背景多普勒的纵向范围。
[0039] 在本实施例中，所述多普勒图像dataDop(m，n)通过如下第一公式计算得到：
虚部，Re□表示取实部，表示复数的共辄，dataFFT(m，n)为dataFFT中第m行及n列的 复数，dataFFT(m，n-1)为dataFFT中第m行及n-1列的复数。
[0041] 具体而言，图4即为通过所述复数矩阵dataFFT(m，n)计算出多普勒图像 dataDop(m，n)，从图4中观察到的明暗相间的竖条状区域就是所要消除的低频背景多普 勒，杂乱分布的竖线就是所要消除的高频背景多普勒，而椭圆内为生物组织70的血流信 号。通过得到的多普勒图像dataDop(m，n)，可以确定用于计算背景多普勒的纵向范围。具 体地说，所述用于计算背景多普勒的纵向范围为生物组织70的血管上方组织信号的纵向 范围（nvm2)。叫及化的数值可以根据用户的需求进行设定，在实施例中，In1= 120,m2 = 180,即选择血管上方120到180范围内的组织信号计算背景多普勒。在其它实施例中，Hi1 及m2的值可以为其它值，例如,Hi1= 35，m2= 90,即选择血管上方35到90范围内的组织信 号计算背景多普勒。
[0042] 所述计算模块603用于根据所述背景多普勒的纵向范围，计算出背景多普勒 DopBZ(n)〇
[0043] 在本实施例中，所述背景多普勒DopBZ(n)的计算方式通过如下第二公式计算得
Re□表示取实部，表示复数的共辄，!!^及!^为背景多普勒的纵向范围，dataFFT(j，n)为dataFFT中第j行及n列的复数，dataFFT(j，n-1)为dataFFT中第j行及n-1列的复数，j 为叫与!!^之间的任意整数值。通过第二公式计算得出的背景多普勒如图5所示。
[0044] 所述消除模块604用于在多普勒图像中消除所述计算得到的背景多普勒 DopBZ(n)〇
[0045] 在本实施例中，所述在多普勒图像中消除背景多普勒DopBZ(n)的计算方式通过 如下第三公式计算得到：
[0047] 其中，Im□表示取虚部，Re□表示取实部，表示复数的共辄，DopBZ(n)为背 景多普勒，dataFFT(m，n+j)为dataFFT中第m行及n+j列的复数，dataFFT(m，n+j-1)为 dataFFT中第m行及n+j-1列的复数，j为叫到m2之间的任意整数值。需要说明的是，通 过该第三公式不仅在多普勒图像中消除了背景多普勒，还对消除背景多普勒之后的多普勒 图像做了横向的多线权重平均，也就是说，在消除背景多普勒时，还对于干涉信号强度不同 的点匹配相应的权重因子，确保了多普勒图像在消除背景多普勒之后的准确度。通过第三 公式消除背景多普勒DopBZ(n)之后的多普勒图像如图6所示，从图6可以观察到，不管是 椭圆内（即血管内部信号）还是椭圆外（即外部组织信号），都变的非常平滑，没有了图4 中明暗相间的竖条状区域和高频的竖线，也就是说，图4中原有的背景多普勒被消除。相较 地，图7为采用传统的统计方式消除背景多普勒之后的多普勒图像，从图7可以看出，还留 有明暗相间的竖条状区域和部分高频竖线，即还留有部分背景多普勒。
[0048] 图3是本发明实施例中背景多普勒消除方法的流程图。需要强调的是：图3所示 流程图仅为一个较佳实施例，本领域的技术人员当知，任何围绕本发明思想构建的实施例 都不应脱离于如下技术方案涵盖的范围。
[0049]步骤SlOl，所述处理模块601对通过OCT成像仪1 (即通过OCT成像仪1的电子耦 合装置，Charge-coupledDevice，CO))扫描得到的生物组织70的原始数据data(m，n)进 行处理，以得到复数矩阵dataFFT(m，n)。需要说明的是，在所述原始数据data(m，n)中，n 代表列，表示OCT成像仪1对生物组织70进行了n次轴向扫描（A-SCAN)，而m代表行，表示 OCT成像仪1每一次对生物组织70进行轴向扫描（A-SCAN)会有m个像素值。需要说明的 是，m及n的数值可以根据用户的需求进行设定，在实施例中，m= 1024,n= 2000,在其它 实施例中，m及n的值可以为其它值，例如，m= 2048,n= 4000。
[0050] 步骤S102,所述范围确定模块602通过