一种动态静态图像相结合的血流成像系统和方法与流程

本发明属于光学成像技术领域，特别是涉及基于近红外ⅱ区荧光成像和激光散斑血流成像技术，具体涉及一种动态静态图像相结合的血流成像系统和方法。

背景技术：

血流成像技术是一项重要的检测技术，主要应用于生物体的血流检测、病理研究。目前常用的方法有近红外ⅱ区荧光血流成像技术和激光散斑血流成像技术；近红外ⅱ区荧光血流成像技术属于光学成像技术领域。具体而言，该技术利用近红外光照射待测生物体，待测生物体中的荧光剂接收到近红外光的能量，价带电子吸收光子，被激发跃迁至导带，然后发出荧光，通过ingaas相机等图像采集设备捕捉到荧光，从而获得静态血流图像。其优势在于：穿透能力强、抗背景荧光干扰能力强，可实现高时空分辨率的血流检测。但该技术的劣势在于只能获得静态的血流图像，无法得到血流的速度信息。而激光散斑血流成像技术同样属于光学成像技术领域。具体而言，该技术利用激光射入待测生物体中，被生物体中的红细胞散射后形成多普勒频射，散射光的频率变化与红细胞的运动速度相关，通过ccd相机收集到动态散斑信号，得到动态的血流图像。其优势在于：成像面积大、速度快、分辨率高、可以进行长时间的实时监测。但该技术的劣势在于其获得的动态血流图像的精度有限。

结合近红外ⅱ区荧光血流成像技术和激光散斑血流成像技术，可达到微米量级的空间分辨率和毫秒量级的时间分辨率，真正实现了实时高分辨血流成像。通过将近红外ⅱ区荧光血流成像技术与激光散斑血流成像技术相结合，将两种方法的优势相结合，有效提高时空分辨率。可用于高时空分辨率的活体血流成像。现有的激光散斑血流成像技术公开了一篇有中国发明专利，其公开号或公告号为：cn105380638a，专利名称为：一种用于激光散斑血流速度的定量成像装置及其方法，现有的红外荧光成像技术公开了一篇中国发明专利，其公开或公告号为：cn102083362a，专利名称为：定位和分析用于整形和重建手术的穿支皮瓣。以上两篇专利均只使用单一的成像方法，时空分辨率低，信噪比差。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对现有技术存在的不足，提供一种动态静态图像相结合的血流成像系统和方法，根据本发明可有效解决了现有的血流成像方法时空分辨率低的问题。为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

根据本发明的一方面，提供了一种动态静态图像相结合的血流成像系统,包括包括近红外led光源、第一电源、荧光剂、平面镜、ingaas相机、激光发射器、激光扩束器、滤光片、ccd相机、被测对象、计算机和第二电源、,所述电源与上近红外led光源电气连接，使近红外led光源通电并发射出的近红外光照射在被测对象10的表面，在被测对象中用荧光剂标记被测对象待测区域，所述ingaas相机的镜头对准所述被测对象并使其能够捕捉到荧光，所述ingaas相机的输出端与所述计算机连接，所述第二电源与激光发射器连接，在激光发射器的前方设置所述激光扩束器，激光发射器发射出的激光照射的方向依次设置所述激光扩束器和平面镜，使激光发射器发射出的激光经激光扩束器扩束、平面镜反射照射在被测对象的表面，所述ccd相机用于拍摄被测对象的表面的散射光，所述ccd相机的输出端与所述计算机连接，在所述ccd相机的镜头处设置所述滤光片。

上述方法优选的，所述荧光剂为ag2s荧光剂，所述ccd相机的像素不低于680*480。

上述方法优选的，所述近红外led光源发出的近红外光的波长为1300nm～1700nm，所述激光发射器发出的红外激光的波长为1000nm～1300nm。

上述方法优选的，所述近红外led光源发出的近红外光的波长为1400nm；所述激光发射器发出的红外激光的波长为1200nm。

根据本发明的另一个方面，提供了一种动态静态图像相结合的血流成像方法,所述成像方法包括如下步骤：

步骤1：用ag2s荧光剂被激发的ag2s量子点与被测对象的红细胞进行耦联，从而标记被测对象的红细胞；

步骤2：用近红外led光源发出波长为1300～1700nm的近红外光，并照射在已经用ag2s量子点标记的被测对象上；

步骤3：用ingaas相机拍摄被测对象的荧光标记区域，得到血流图像，并将ingaas相机拍摄的流血图送至计算机中进行处理，获得待测血管静态图像；

步骤4：用激光发射器发出波长为1000～1300nm的红外激光，所述用激光发射器发出的红外激光经过激光扩束器后，再经平面镜反射后照射在被测对象的待测区域，待测区域所产生的后向散射光在ccd相机表面形成散斑，通过ccd相机进行曝光，并将曝光形成的成像图像传送至计算机进行处理；

步骤5：计算机利用激光散斑血流成像算法，计算出所有像素点的散斑图像模糊度，根据模糊度计算出待测对象血管内的相对血流速度，获得血流的动态图像；

步骤6：对静态图像和动态图像分别建立尺度空间、高斯金字塔、高斯差分金字塔；

步骤7：寻找特征点，将特征点中的中间检测点和它相同尺度的8个相邻点，以及和上下相邻尺度对应的9×2个点，以确保在尺度空间和二维图像空间均为极值点，然后进行特征点筛选，再利用差值算法确定局部极值点的位置和尺度，去除对比度低的极值点；

步骤8：求解特征点的梯度幅值和幅角，对特征点进行方向赋值，。为了实现图像旋转不变性，需要根据检测到的特征点局部图像结构为特征点方向赋值；

步骤9：对特征点进行描述，以形成128维的空间向量；

步骤10：对特征点进行匹配，根据特征描述子之间的欧式距离判断其相似性，欧式距离越小相似度越高，反之越低。

上述方法优选的，在所述步骤1中，以形成128维的空间向量是以特征点为中心，并取16×16像素大小区域，将此区域均分为4×4的子块，统计每个子块8个方向的梯度方向直方图，从而得到种子点，并且使每个种子点有8个方向，以便组成128维的特征向量。

上述方法优选的，在所述步骤6中，对静态图像和动态图像分别建立尺度空间包括对某一个图像的尺度空间与一个可变尺度的高斯函数进行图像卷积运算。

综上所述，本发明由于采用了以上技术方案，有益效果在于：

本发明的动态静态图像相结合的血流成像系统相对于现有激光散斑血流成像方法和中波红外血流成像方法具有检测效果好、时空分辨率高、信噪比高的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实例或现有技术中的技术方案，下面将对实施实例或现有技术描述中所需要的附图做简单地介绍，显然，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的一种动态静态图像相结合的血流成像系统的原理图。

具体实施方式

下面将结合本发明实例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

根据本发明的一个方面，结合图1，提供了一种动态静态图像相结合的血流成像系统,包括近红外led光源1、第一电源2、荧光剂3、平面镜4、ingaas相机5、激光发射器6、激光扩束器7、滤光片8、ccd相机9、被测对象10、计算机11和第二电源21，所述电源2与上近红外led光源1电气连接，使近红外led光源1通电并发射出的近红外光照射在被测对象10的表面，在被测对象11中用荧光剂3标记被测对象10待测区域，近红外光激发ag2s量子点，其价带电子吸收光子，被激发跃迁至导带，然后发出荧光，所述ingaas相机5的镜头对准所述被测对象10并使其能够捕捉到荧光，通过ingaas相机5捕捉到荧光，该ingaas相机5将捕捉到荧光的输出至与所述计算机11，从而获得静态血流图像，所述第二电源21与激光发射器6连接，在激光发射器6的前方设置所述激光扩束器7，激光发射器6发射出的激光照射的方向依次设置所述激光扩束器7和平面镜3，使激光发射器6发射出的激光经激光扩束器7扩束、平面镜3反射照射在被测对象10的表面，照射在被测对象10的表面后，被测对象10的待测区域对入射光产生后向散射，所产生的后向散射光经过滤光片8在ccd相机9表面形成散斑，所述ccd相机9用于拍摄被测对象10的表面的散射光，ccd相机9对所形成的散斑进行成像，并将成像后的图像送至计算机11进行处理，获得动态图像。

所述ccd相机9的输出端与所述计算机11连接，在所述ccd相机9的镜头处设置所述滤光片8，所述荧光剂3为ag2s荧光剂，所述ccd相机9的像素不低于680*480。所述近红外led光源1发出的近红外光的波长为1300nm～1700nm，所述激光发射器6发出的红外激光的波长为1000nm～1300nm。优选的，所述近红外led光源1发出的近红外光的波长为1400nm；所述激光发射器6发出的红外激光的波长为1200nm；所述ingaas相机之类的能够进行图像采集的设备都可以用来替代上述优选实施例中的ingaas相机；ccd相机之类的能够进行图像采集的设备都可以用来替代上述优选实施例中的ccd相机。被测对象一般是指生物体的表皮，如小白鼠的皮肤和血管等；后向反射光指入射光相反方向的散射光，一般入射光方向为前向，反射光的方向为“后向”。

根据本发明的另一个方面，提供了一种动态静态图像相结合的血流成像成像方法：所述成像方法包括如下步骤：

步骤1：用ag2s荧光剂被激发的ag2s量子点与被测对象10的红细胞进行耦联，从而标记被测对象10的红细胞；

步骤2：用近红外led光源1发出波长为1300～1700nm的近红外光，并照射在已经用ag2s量子点标记的被测对象10上，被测对象10(被测生物体)中的ag2s量子点的价带电子吸收光子，被激发跃迁至导带，然后发出比激发光波长稍长的荧光；

步骤3：用ingaas相机5拍摄被测对象10的荧光标记区域，得到血流图像，并将ingaas相机5拍摄的流血图送至计算机11中进行处理，获得待测血管静态图像；

步骤4：用激光发射器6发出波长为1000～1300nm的红外激光，所述用激光发射器发出的红外激光经过激光扩束器7后，再经平面镜4反射后照射在被测对象10的待测区域，待测区域所产生的后向散射光在ccd相机表面形成散斑，通过ccd相机9进行曝光，并将曝光形成的成像图像传送至计算机11进行处理；

步骤5：计算机11利用激光散斑血流成像算法，计算出所有像素点的散斑图像模糊度，根据模糊度计算出待测对象血管内的相对血流速度，获得血流的动态图像；

步骤6：对静态图像和动态图像分别建立尺度空间、高斯金字塔、高斯差分金字塔；建立尺度空间的作用是为了建立高斯金字塔，建立高斯金字塔作用是为了通过每组邻近图像相减的方式产生高斯差分金字塔，建立高斯差分金字塔是为了进行图像的预处理，去除噪声，更好地寻找特征点；建立尺度空间的方法为：首先设σ为尺度参数(人为设定)，则图像i(x,y)的尺度空间l(x,y,σ)可以表示为：

l(x,y,σ)＝g(x,y,σ)*i(x，y)(1)

因此，一个图像的尺度空间l(x,y,σ)可以,定义为原始图像i(x,y)与一个可变尺度的高斯函数g(x,y,σ)进行图像(对图像进行卷积运算)卷积运算，i(x,y)为输入图像的灰度值，“*”为卷积符号，g(x,y,σ)为高斯平滑核函数，其表达式为：

建立高斯金子塔主要包括两个步骤，首先通过高斯掩膜对图像卷积，从而对图像进行高斯模糊，然后对高斯模糊之后的图像进行降采样，高斯差分金字塔是通过高斯金字塔同一组当中相邻两层相减而得到。

步骤7：寻找特征点，将特征点中的中间检测点和它相同尺度的8个相邻点，以及和上下相邻尺度对应的9×2个点，一共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间均为极值点，然后进行特征点筛选，选取图像的特征点之后，再利用差值算法确定局部极值点的位置和尺度，去除对比度低的极值点；

步骤8：求解特征点的梯度幅值和幅角，对特征点进行方向赋值，。为了实现图像旋转不变性，需要根据检测到的特征点局部图像结构为特征点方向赋值；

步骤9：对特征点进行描述，以形成128维的空间向量，以特征点为中心取16×16像素大小区域，将此区域均分为4×4的子块，统计每个子块8个方向的梯度方向直方图；可以得到种子点，且每个种子点有8个方向，组成了128维的特征向量，具有旋转不变性、尺度不变性；

步骤10：对特征点进行匹配，根据特征描述子之间的欧式距离判断其相似性，欧式距离越小相似度越高，反之越低。

具体实验实施例1：

用波长1100nm的中波红外光作为光源，使用ag2s作为荧光剂，中波红外光从红外发射器发出后，经过平面镜反射，照射在已经用ag2s标记的小白鼠背部，小白鼠背部的ag2s量子点的价带电子吸收光子，被激发跃迁至导带，然后发出荧光，通过ingaas相机对荧光进行成像，将血流图像送到计算机处理，获得血流静态图像。然后，用波长785nm的激光作为光源，经过激光扩束器扩束后，经过平面镜反射，毛玻璃散射，照射在待测组织区域，待测组织所产生的后向散射光在ccd相机表面形成散斑。其中，ccd相机的像素680*480，ccd相机每隔10ms进行一次曝光，连续采集100帧图像，获得血流的动态图像。

具体实验实施例2：

(1)、用ag2s量子点对小白鼠背部的红细胞进行耦联，从而标记小白鼠的红细胞；

(2)、用近红外led光源发出波长为1400nm的近红外光，照射在已经用ag2s量子点标记的小白鼠背部上，小白鼠背部的ag2s量子点的价带电子吸收光子，被激发跃迁至导带，然后发出波长1500nm的荧光；

(3)、用ingaas相机拍摄小白鼠背部，得到血流图像，送至计算机进行处理，获得待测血管静态图像；

(4)、用激光器发出波长为1200nm的红外激光，经过激光扩束器后，经平面镜反射，照射在小白鼠背部，小白鼠背部所产生的后向散射光在ccd相机表面形成散斑，像素为680*480的ccd相机进行曝光，将曝光形成的成像图像传送至计算机进行处理；ccd相机每隔t时间段进行一次曝光，将每次曝光形成的成像图像传送至计算机进行处理；

(5)、计算机利用激光散斑血流成像算法，计算机遍历第q帧图像中所有像素点，计算出所有像素点的散斑图像模糊度，根据模糊度计算出待测对象血管内的相对血流速度，获得血流的动态图像；

(6)、对动态图像和静态图像进行特征点提取，具体包括，生成高斯差分尺度空间，设尺度参数σ＝1.6，图像i(x,y)的尺度空间l(x,y,σ)可以表示为：

l(1,1,1.6)＝g(1,1,1.6)*i(1,1)(1)

其中，i(x,y)为输入图像灰度值，“*”为卷积符号，g(x,y,σ)为高斯平滑核函数，其表达式为：

(7)、然后寻找特征点。将中间的检测点和它相同尺度的8个相邻点，以及和上下相邻尺度对应的9×2个点，一共26个点比较，确保在尺度空间和二维图像空间均为极值点。然后进行特征点筛选，选取图像的特征点之后，利用差值算法确定局部极值点的位置和尺度，去除对比度低的极值点；

(8)、求解特征点的梯度幅值和幅角，对特征点进行方向赋值。为了实现图像旋转不变性，需要根据检测到的特征点局部图像结构为特征点方向赋值；

(9)、对特征点进行描述，形成128维的空间向量。以特征点为中心取16×16像素大小区域，将此渔区均分为4×4的子块，统计每个子块8个方向的梯度方向直方图，可以得到种子点，且每个种子点有8个方向，组成了128维的特征向量，具有旋转不变性、尺度不变性；

(10)、最后，进行特征点匹配，根据特征描述子之间的欧式距离判断其相似性，欧式距离越小相似度越高，反之越低。最终，通过以上方法，得到动态图像与静态图像相结合的高时空分辨率的血流图像

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本使用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在发明的保护范围之内。