用于识别图像中的共轭的存在性的系统、方法和计算机程序产品与流程

1.本技术要求于2020年3月10日提交的美国临时申请序列号62/987,377、题为“检测共轭图像的存在性的方法、系统和设备”优先，其内容在此通过引用纳入其中，如同完整地阐述了其内容。
2.本发明的概念一般涉及成像，更特别地，涉及光学相干层析(oct)成像系统。


背景技术：

3.光学相干层析成像(oct)使用光学干涉图的傅里叶处理来获得样本的深度分辨剖面。这种处理会产生镜像，即复共轭图像，这可能会降低或可能阻止所期望的图像的精确可视化的可能性。在没有复杂硬件或其他信息源的情况下，从真实图像中分离共轭图像可能是一个很大的挑战。
4.传统的方法已经发展出来以减少或可能消除复共轭象。然而，这些传统的方法通常需要复杂的硬件，多个图像采集，复杂的软件处理，和/或被成像样本的物理组成的先验知识。例如，在美国专利号8,414,564和7,336,366b2中讨论了传统方法，其公开在此通过引用纳入其中，完整地阐述了其内容。


技术实现要素：

5.本发明概念的一些实施例提供了包括一个或多个处理器和一个或多个存储设备的用于识别图像中的共轭的存在性的系统。系统被配置为获取与待成像的样本相关联的光谱数据。对获取的光谱数据优化色散系数。使用优化的色散系数计算校正相位函数。将负校正相位函数应用于信号以提供结果图像。确定结果图像相对于原始图像是否具有恶化的信号强度或增强的信号强度。如果确定结果图像具有增强的信号强度，计算参考臂偏移量。基于计算的参考臂偏移量调整系统的参考臂的位置，以将共轭图像移出视图。
6.在进一步的实施例中，恶化的信号强度可以指示非共轭信号，而增强的信号强度可以指示共轭信号。
7.在进一步的实施例中，光谱数据包括以下中的一个：样本的整个图像，样本的多个a-扫描，来自多个a-扫描的数据和包括来自多个a-扫描的数据的一部分的图像的子区域。
8.在一些实施例中，结果图像可以是应用快速傅里叶变换(fft)后产生的图像。
9.在进一步的实施例中，系统进一步被配置为手动或自动调整参考臂的位置。
10.在进一步的实施例中，系统进一步被配置为使用以下等式计算校正相位函数
11.φc(k)＝c1(k-ko)2+c2(k-ko)3，
12.其中c1为第一校正系数，c2为第二校正系数，k为源波数，以及ko为源中心波数。
13.在一些实施例中，系统被配置为通过向参考臂提供致使所述参考臂将参考反射器移动到正置图像处于视图中且共轭图像被隐藏的位置的反馈，来调整所述参考臂的位置。
14.在进一步的实施例中，系统可以是光学相干层析(oct)成像系统。
15.在进一步的实施例中，系统可进一步包括显微镜。
16.本发明概念的一些实施例提供了用于在包括一个或多个处理器和一个或多个存储设备的系统中识别图像中的共轭的存在性的方法。方法包括获取与待成像的样本相关联的光谱数据；对获取的光谱数据优化色散系数；使用优化的色散系数计算校正相位函数；将负校正相位函数应用于信号以提供结果图像；确定结果图像相对于原始图像是否具有恶化的信号强度或增强的信号强度；如果确定结果图像具有增强的信号强度，计算参考臂偏移量；以及基于计算的参考臂偏移量调整系统的参考臂的位置，以将共轭图像移出视图。
17.还提供相关的计算机程序产品。
附图说明
18.图1是示出傅立叶域光学相干层析成像(fd-oct)系统的简单的框图。
19.图2是示出光学相干层析成像(oct)视网膜(后)成像系统示例的框图。
20.图3是示出oct角膜(前)成像系统示例的框图。
21.图4a和图4b是根据本发明的概念的实施例示出实信号的傅里叶变换的幅度受对正(+f)和负(-f)频率的色散影响的图。
22.图5a和5b是根据本发明概念的一些实施例由fd-oct成像系统产生的正(正置)图像和共轭(倒置)图像的图像。
23.图6示出了具有重叠共轭的人角膜oct图像，其中即使只示出图像的下半部分，也可能防止所期望的正置图像的准确可视化。
24.图7和8是示出根据本发明概念的各种实施例的共轭规避操作的流程图。
25.图9是与成像系统通信的数据处理系统的框图，该系统可用于实现根据本发明概念的各种实施例的过程。
26.图10是根据包括显微镜在内的本发明概念的一些实施例的系统框图。
具体实施方式
27.下文将参照附图更全面地描述本发明概念，其中示出了本发明概念的实施例。然而，本发明概念可以以许多替代形式来体现，并且不应被解释为限于本文所阐述的实施例。
28.因此，尽管本发明概念易于进行各种修正和替代形式，但其特定实施例在附图中以示例的方式示出并且将在本文中详细描述。然而，应该理解的是，本发明的概念并不限于所公开的特定形式，相反，本发明的概念是要涵盖落入权利要求所定义的本发明概念的精神和范围内的所有修正、等同物和替代方案。在附图的描述中，相同的数字指代相同的元素。
29.本文使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并不旨在限制本发明的概念。如本文所用，单数形式“一个”、“一个”和“这个”旨在也包括复数形式，除非上下文另有明确指示。将进一步理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”、“包括”、“包括”和/或“包括”指定了所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或它们的组。此外，当元素被称为“响应”或“连接”到另一个元素时，它可以直接响应或连接到另一个元素，或者可以存在中间元素。相反，当
元素被称为“直接响应”或“直接连接”到另一个元素时，不存在中间元素。如本文所用，术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合并且可以缩写为“/”。
30.除非另有定义，否则本文使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本发明概念所属领域的普通技术人员通常理解的相同含义。将进一步理解，本文使用的术语应被解释为具有与其在此说明书和相关领域的上下文中的含义一致的含义，并且除非本文明确如此定义，否则不会以理想化或过于正式的意义进行解释。
31.尽管在装置的上下文中描述了一些方面，但很明显，这些方面也代表了对相应方法的描述，其中块或设备对应于方法步骤或方法步骤的特征。类似地，在方法步骤的上下文中描述的方面也表示对相应装置的相应块或项或特征的描述。
32.应当理解，尽管术语第一、第二等可以在本文中用于描述各种元素，但是这些元素不应受这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个元素与另一个元素。例如，第一元素可以被称为第二元素，并且类似地，第二元素可以被称为第一元素而不背离本公开的教导。尽管一些图包括通信路径上的箭头以显示通信的主要方向，但应理解，通信可以在与所描绘的箭头相反的方向上发生。
33.本文参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图来描述本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图的每个块，以及流程图和/或框图中的块的组合，可以通过计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机处理器、专用计算机或用于生产机器的其他可编程数据处理装置，使得经由计算机的处理器或其他可编程指令执行装置执行的指令创建用于实现在流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的机制。如本文所用，“处理器”可以指一个或多个处理器。
34.这些计算机程序指令也可以存储在计算机可读介质中，在执行时可以指导计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备以特定方式运行，使得指令在存储在计算机可读介质中时产生包括指令的制品，当执行这些指令时，使计算机执行流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作。计算机程序指令也可以加载到计算机、其他可编程指令执行装置或其他设备上，以使一系列操作步骤在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行，以产生计算机实现的过程，使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的处理。
35.尽管本文讨论的许多示例指的是样本/对象是眼睛，具体而言是眼睛的视网膜、角膜、眼前节和晶状体，但是本发明概念的实施例不限于这种类型的样本。在不脱离本发明概念的范围的情况下，可以使用可以与本文讨论的实施例结合使用的任何类型的样本。
36.虽然本发明概念的实施例集中于使用oct扫描样本，但本发明概念的实施例不限于使用oct。应该理解的是，用于扫描样本的任何方法和系统都可以在不偏离本发明概念范围的情况下使用。
37.如本文所用，“对象”是指被成像的人或事物或人或事物的一部分。应当理解，尽管本发明概念的实施例针对作为对象的眼睛如本文所讨论，本发明概念的实施例不限于此配置。对象可以是任何对象，包括例如兽医、尸体研究或人类对象，但不偏离本发明概念的范围。
38.如上所讨论的，光学相干层析成像(oct)使用光学干涉图的傅里叶处理来获得样本的深度分辨剖面。此处理本质上会导致称为“复共轭图像”的镜像，这可能会降低或可能
防止出现期望图像的准确可视化的可能性。在没有复杂的硬件或其他信息源的情况下，将共轭图像与真实图像分离是一个巨大的挑战。已经开发了一些传统方法来减少或可能消除复共轭图像。然而，这些传统方法通常需要复杂的硬件、多个图像采集、复杂的软件处理和/或被成像样本的物理成分的先验知识。因此，本发明概念的实施例提供了用于降低复合共轭对可与标准oct系统兼容的任意样本的影响的方法。
39.特别地，本发明概念的实施例提供了用于检测是否在给定图像中存在复共轭图像以及若存在复共轭图像，可通过调整参考臂反射器位置使复共轭移出视图的方法。传统上，图像中是否存在复共轭图像是很难识别的。正如下面将讨论的，通过处理具有不同色散参数的原始图像的部分，可以检测出复共轭图像。如果检测到复共轭图像，则调整oct系统的参考臂位置，使复共轭图像移出视图，并使期望的正置图像进入视图。根据本发明概念实施例的方法可以用现有的oct系统实现，因此不需要对现有硬件进行修正。本发明概念的细节将在下面就图1到图10进行讨论。
40.首先参考图1，将讨论示例傅里叶域oct(fd-oct)成像系统的简单框图。fd-oct成像系统使用低相干干涉测量原理来生成样本的三维(3d)图像。如图1所示，fd-oct系统通常包括光源100、检测器130(检测)、分束器120、参考臂110和样本臂140。
41.根据本发明概念的实施例可以使用的fd-oct系统的更详细框图现在将根据图2和图3讨论。可以理解，图1到图3中的系统仅为示例目的而提供，因此，本发明概念的实施例不应限于此。图2是fd-oct视网膜成像系统的框图。如图2所示，该系统包括宽带源100、参考臂110和通过分束器120相互耦接的样本臂140。例如，分束器120可以是光纤耦合器或大块或微型光学耦合器。分束器120可以提供大约50/50到大约90/10的分束比。如图2进一步所示，分束器120还耦接到可由光纤提供的检测路径106上的波长或频率采样的检测模块130。
42.如图2进一步所示，源100通过源路径105与分束器120耦接。例如，源100可以是连续波宽带超发光二极管、脉冲宽带源或可调谐源。参考臂110通过参考臂路径107耦接到分束器120。类似地，样本臂140在样本臂路径108上耦接到分束器120。源路径105、参考臂路径107和样本臂路径108可以全部由光纤或光纤、自由空间和块或微光学元件的组合提供。
43.如图2所示，fd-oct视网膜成像系统的参考臂可包括准直器组件180、可包括中性密度滤波器或可变孔径的可变衰减器181、镜面组件182、参考臂可变路径调整器183和路径长度匹配位置150，即参考臂路径长度和样本臂路径长度到感兴趣的主题区域之间的光路径长度匹配。进一步示出，样本臂140可包括双轴扫描仪组件190和可变焦点191的物镜。
44.图2中所示的样本是眼睛，包括角膜195、虹膜/瞳孔194、晶状体193和视网膜196。fd-oct成像窗口170的图示在视网膜196附近示出。视网膜成像系统依靠物镜加上对象眼睛的光学器件，特别是角膜195和晶状体193，来对眼睛的后部结构进行成像。如进一步所示，对象内的感兴趣区域170是通过协调焦点位置196和参考臂路径长度调整183来选择的，使得对象内的路径长度匹配位置197处于期望位置。
45.现在参考图3，将讨论说明fd-oct角膜(前)成像系统的框图。如图所示，图3的系统与图3的系统非常相似。然而，物镜变焦不必包括在内，也不包括在图3中。图3的前部成像系统直接对前部结构进行成像，而不依赖于对象的光学系统来聚焦前部结构。
46.oct处理需要对实值光谱干涉图信号进行傅里叶变换，也称为a扫描。这会产生包含镜像正负频率分量的变换信号。这些分量对应于样本反射器和参考反射之间的光路径长
度的正或负位移，如图4a和4b所示。oct系统通常还存在样本臂和参考臂中使用的光学器件不匹配的问题。这种光学不匹配也可能是由被成像的样本类型引起的。这些差异可能会导致称为“色散”的影响，从而导致图像明显模糊。色散影响可以通过使用数值校正来补偿，该数值校正涉及将二阶和三阶相位项(或更高阶项)应用于所获得的干涉光谱。这样做与图4b所示的共轭信号相比，导致正置图像的信号增强。共轭信号可以通过应用相同的数值校正来校正，但有相反的符号项，这将导致正置信号的模糊。
47.图4a示出了受色散影响的实信号的傅里叶变换在正和负频率+f和-f上产生镜像模糊峰。校正色散的影响会导致正频率峰值(图4b中的+f)变得更尖锐，而负频率峰值(图4b中的复共轭图像-f)在宽度上变宽，并且在图4a中具有随着-f峰值的降低高度。可替代地，校正负频率中的色散会导致正频率信号变宽。二维oct图像，称为b-扫描，由多个a-扫描组成。在查看oct图像时，通常只查看与一侧频率相对应的信号范围，即正或负频率，而其余或相反的频率(复共轭信号)通常从视图中裁剪掉。图5a示出了正图像(正置图像)和对应的共轭图像(倒置图像)。图5b具体示出了色散校正后的两幅图像。特别是，图5a和5b示出了人角膜的oct图像的示例，示出了在色散校正之前和(图5b)在色散校正之后的正置和共轭图像(图5a)。从图像中可以清楚地看出，在色散校正后，正置图像更清晰，而共轭仍然模糊。通常，通过简单地裁剪图像的上半部分，仅显示正置图像，即仅显示图5b的底部。
48.在成像期间，组件可能由于样本或参考臂反射器的移动而从一侧偏移到另一侧。如图6所示，当这种情况发生时，来自复共轭信号(顶部信号a)的分量可能会与所需的垂直信号分量(底部信号b)重叠(在c处重叠)，从而提供不准确的样本图像。当两个信号a和b在c重叠时，如图6所示，oct系统的成像范围可能会受到限制，因为复共轭占据了一半的范围，并且观看范围受到限制以避免示出共轭图像。没有对oct系统进行显著更改和添加的情况下，没有简单的方法可以清楚地区分复杂的共轭信号和正置信号。
49.已经开发了用于抑制或消除复杂共轭伪影的传统技术。然而，这些方法需要更复杂的硬件以及获取多个图像来生成单个复杂的共轭自由图像。这些传统技术还可能增加成本，需要增加的成像时间，并且由于运动伪影和稳定性问题，可能更难以用于患者成像。
50.因此，本发明概念的一些实施例提供了用于确定给定图像内复共轭信号的存在性并降低其存在性使期望的oct图像模糊的可能性的方法。图7是示出根据本发明概念的各种实施例的方法的操作的流程图。如图7所示，操作开始于块705，通过获取与要使用oct成像系统成像的样本相关联的原始光谱干涉数据。例如，图2和3中所示的成像系统。一旦获得光谱数据，就可以以两种不同的方式对其进行处理，串行或并行。特别地，可以用优化的色散校正处理光谱数据(块710)，并且可以用共轭色散校正处理光谱数据(块715)。首先针对参考正置图像优化色散系数。共轭色散系数与优化系数的符号相反。在使用优化色散系数的结果图像和使用共轭色散系数的结果之间执行傅里叶变换之后，仅使用正频率分量或负频率分量之一进行比较(块720和725)。确定共轭是否存在(块730)。特别地，如果由相反带符号的色散系数(共轭)产生的图像具有更强的信号(块730)，则可以将原始图像标记为包含来自共轭图像的分量(块740)。如果图像包含来自共轭的分量(块730)，则可以响应于共轭图像的存在性来偏移参考臂(块750)以从视图中移除共轭图像。例如，参考臂的反馈系统可以将参考反射器偏移到正置图像处于视图中且共轭图像被隐藏的位置。另一方面，如果确定不存在共轭(块735)，则参考臂可以保持静止(块745)，因为可能不需要调整。应当理解，
根据图7所示的方法可能不需要除了基本oct仪器之外的额外硬件，并且可以对实时数据快速操作以主动保持共轭图像不在视图范围内。
51.在将讨论根据本发明概念的实施例的方法的更详细描述。在oct中，与参考臂光路紧密匹配的反射样本目标在检测器处生成干涉图案，其互相关项具有以下形式：
[0052][0053]
其中s(k)是获取的光谱信号中感兴趣的干扰项，作为源波数k的函数，ρ(k)是源谱密度；rr(k)是参考反射器的反射率；rs(k)是样本反射器的反射率，n是样本目标的折射率；δzs是样本和参考反射器之间的光程差；并且是由色散引起的相移。在样本中有多个反射器会导致在从每个反射器产生的干扰信号上等式(1)的总和。
[0054]
相位项负责降低oct图像轴向分辨率的色散展宽效应。重写等式(1)使用欧拉公式得到：
[0055][0056]
对实值信号进行傅里叶变换得到在具有关于零频率位置的镜像位移的信号，如从等式(2)中的指数共轭对可以看出。校正相位函数可以具有以下形式：
[0057]
φc(k)＝c1(k-ko)2+c2(k-ko)3，
ꢀꢀꢀ
等式(3)
[0058]
其中c1和c2是校正系数，以及ko是源中心波数。可以确定校正系数，使得φc(k)≈φd(k)并且可以使用迭代数值优化对给定的目标样本进行经验计算。应当理解，等式(3)示出了校正相位函数的实施例，但本文讨论的实施例不限于此。校正相位函数可以是任何具有不同系数的多项式。
[0059]
应用等式(3)来校正等式(2)中的色散，得到：
[0060][0061]
因此，如果φc(k)≈φd(k)，则结果为：
[0062][0063]
可以看出，色散相位因子在一项(本例中为正频率项)中基本消除，而共轭项(负频率项)受到两倍色散量的影响。通常，显示oct图像时，只有傅里叶变换后的正频率或负频率可见，因此看不到双色散信号。然而，对于深度范围较大的样本或动态移动的样本，共轭图像可能具有跨零频率线出现并变得可见的分量，并阻止或阻碍所需样本的可视化。传统上，没有办法区分图像的内容是源自信号的正置分量还是共轭分量。
[0064]
可以使用复杂的方法来消除或抑制共轭项，但在实践中难以实施。本发明概念的一些实施例使用在此讨论的方法和系统来确保共轭项保持在期望的可视频率之外。特别是，从等式(4)可以看出，如果校正相位函数因子使用相反的符号，负频率项将不再受色散相位的影响，而正频率项将受到双重影响。从图4a和4b，可以看出色散的结果是傅里叶变换后信号峰变宽以及信号强度降低。通过将负校正相位函数应用于信号，傅里叶变换后结果图像如果是正频率信号则其信号强度将降低，如果它是共轭信号则其信号强度将增
强。这使得能够检测当前视图中的信号是正置图像还是共轭图像。如果检测到共轭图像，则可以调整参考臂位置以将共轭图像移出视图。
[0065]
鉴于来自感兴趣目标的信号在频谱干涉图的fft之后出现在正频率中，将讨论确定和检测共轭的步骤。如其中所示，用于确定校正相位函数的方法开始于块800，通过使用诸如nelder-mead或其他类似方法的优化算法确定正频率的校正相位函数使用度量来测量图像的质量，诸如平均或峰值信噪比(snr)或图像清晰度，并调整系数c1和c2(等式(3))，直到优化找到质量最好的图像。例如：
[0066][0067][0068]
其中fft是快速傅里叶变换(fft)，表示傅里叶变换后产生的域变化。在正频率(z》0)上，最佳色散校正系数c1和c2产生具有最强图像质量函数m的oct图像，该函数基于的幅度。m可以是任何合适的图像质量度量。一旦确定了给定样本的系数c1和c2，它们通常不需要重新计算，除非样本或光学介质发生变化。
[0069]
对于每个获取的图像，除了如在等式(4)中那样应用之外，还使用执行单独的并行处理例程。特别地：
[0070][0071][0072]
其中是使用的fft的结果，是使用的fft的结果。使用生成的强度图像与使用上述图像质量度量的生成的图像进行比较。如果使用时图像质量指标下降，则可以推断出存在正置图像。如果使用时图像质量度量得到改善，这表明共轭图像在视图中，并需要移动参考臂来将正置图像移回视图中，并将共轭图像移出视图。特别地：
[0073][0074]
其中c为布尔函数，描述s(z)的图像是否具有显著的共轭信号。在一些实施例中，可以对部分图像，即来自给定帧的a扫描子集进行此处理，以减少计算时间。
[0075]
此外，对于深度范围较大的样本，诸如眼睛的前段，共轭图像的部分可能与正置图像的部分一起可见。在这些实施例中，可以定义z上的窗口范围来分析图像的特定部分的共轭信号的存在性。
[0076]
如果检测到共轭，则可以调整参考臂位置以将共轭图像移出视图并保持在正置图像上的视图。决策逻辑，诸如阈值，可用于确定是否应基于为正色散校正图像和负色散校正图像计算的度量之间的差异程度来移动参考臂。可以执行进一步的计算以确定共轭的位置以及参考臂需要移动以进行适当调整的相应距离。诸如质心计算之类的方法可以得出整个
信号在帧中的位置，并估计参考臂需要移动多远才能将共轭图像移出视图。其他涉及机器学习技术的方法也可用于检测样本目标的存在性，甚至检测样本内的特定特征，例如眼前段的角膜或晶状体。
[0077]
本发明概念的一些实施例提供对图像的不同子区域或子样本的访问，以更具体地确定图像的哪些部分包含共轭伪影并加快处理时间。可以对共轭图像占据每个子区域的程度进行评估，以确定是否必须偏移参考臂。在一些实施例中，共轭伪影可以直接与感兴趣的信号重叠。在这些实施例中，原始或共轭色散参数的应用可以产生类似的信号。此结果还可以产生关于共轭重叠并且可能需要偏移的图像区域的信息。在一些实施例中，可以将额外的色散元件引入光学硬件子系统中以引起更大的色散效应，从而增强共轭图像和正置图像之间的差异。
[0078]
应当理解，如果参考臂的调整是必要的，则可以手动或自动地进行此调整而不脱离本发明概念的范围。换言之，本发明概念的一些实施例涉及自动调整参考臂的位置，使得只有期望的图像在视图中。
[0079]
尽管上面讨论了识别共轭图像的存在性的具体示例，但是本发明概念的实施例不限于此。例如，在一些实施例中，可以使用其他信号特性来区分共轭成分。在进一步的实施例中，可以将图像与参考图像进行比较以确定共轭的存在性。
[0080]
现在参考图8的流程图，根据本发明的概念的一些实施例，用于识别图像中的共轭的存在性的操作将被讨论。如图所示，通过获取与待成像样本相关联的光谱数据，操作从块800开始。可以使用oct成像系统，例如，在一些实施例中图1和2所示的系统来获取光谱数据。获取的光谱数据的色散系数可以按照上面讨论的方法进行优化(块810)。如前所述，一旦确定了给定样本的系数c1和c2，一般不需要重新计算它们，除非样本或光学介质发生变化。使用优化的色散系数(块820)计算校正相位函数。例如，校正相位函数可以用以上所述等式(3)计算。负校正相位函数可应用于信号以提供结果图像(块830)。确定结果图像相对于原始图像(块840)的信号强度是否具有恶化的信号强度或增强的信号强度。如果确定结果图像具有恶化的信号强度(块840)，则可以得出结论，存在非共轭图像(正置图像)，然后继续操作到最后，因为不需要调整参考臂。
[0081]
另一方面，如果确定结果图像具有增强的信号强度(块840)，则计算“参考臂偏移量”(块850)。正如本文所使用的“参考臂偏移量”指的是当确定信号被增强时，参考臂应该调整多少的表示，因此，共轭图像是存在的。基于计算的参考臂偏移量调整系统的参考臂的位置，以将共轭图像移出视图(块860)。该调整可以手动或自动地响应于共轭信号的检测而不偏离本发明概念的范围。
[0082]
因此，恶化的信号强度表示非共轭信号(正置)，以及信号强度增强表示共轭信号。因此，当共轭信号存在时，调整参考臂以将共轭信号移出视图。因此，可以向参考臂提供致使参考臂将参考反射器移动到正置图像处于视图中且共轭图像被隐藏的位置的反馈。
[0083]
可以理解，在一些实施例中，可能不需要整个图像来确定是否存在共轭信号。因此，在一些实施例中，块840中的确定可以使用少于整个图像的样本的多个a-扫描来进行。还可以使用样本的整个图像、样本的多个a-扫描、来自多个a-扫描的数据或包括来自多个a-扫描的数据的一部分的图像的子区域来进行。
[0084]
从上面对本发明概念的实施例的讨论清楚地看出，本文讨论的许多方法需要由计
算设备提供的处理。现在参考图9，将参考图9讨论与根据本发明概念的实施例配置的成像系统985通信的数据处理系统930的示例实施例。如将理解的，数据处理系统可以被包括在例如图2和3的成像系统985中，或者可以是与图2和3中的系统通信的单独设备，而不脱离本发明概念的范围。如进一步所示，数据处理系统930与显示器988通信以显示图像以及实现根据上述实施例的操作的校正模块987。数据处理系统930可以包括用户接口944，包括例如与处理器938通信的输入设备，诸如键盘或小键盘、显示器、扬声器和/或麦克风，以及存储器936。数据处理系统930进一步可包括也与处理器938通信的i/o数据端口946。i/o数据端口946可用于在数据处理系统930与另一计算机系统或网络之间例如，使用互联网协议(ip)连接传送信息。这些组件可以是常规组件，诸如在许多常规数据处理系统中使用的组件，其可以被配置为如本文所述那样操作。
[0085]
本发明概念的一些实施例涉及显微镜，该显微镜包括结合附图1至9中的一个或多个所描述的系统。或者，显微镜可以是结合一个或多个图1到9所描述的系统的一部分或连接到系统。图10示出了系统1000的示意图，该系统1000被配置为执行本文所述的方法。系统1000包括显微镜1010和计算机系统1020。显微镜1010被配置为拍摄图像并连接到计算机系统1020。计算机系统1020被配置为执行本文描述的方法的至少一部分。计算机系统1020可以被配置为执行机器学习算法。计算机系统1020和显微镜1010可以是单独的实体，但也可以一起集成在一个公共外壳中。计算机系统1020可以是显微镜1010的中央处理系统的一部分和/或计算机系统1020可以是显微镜1010的子组件的一部分，诸如显微镜1010的传感器、致动器、相机或照明单元等。
[0086]
计算机系统1020可以是具有一个或多个处理器和一个或多个存储设备的本地计算机设备(例如，个人计算机、笔记本电脑、平板电脑或移动电话)，也可以是一个分布式计算机系统(例如，云计算系统，具有一个或多个处理器和一个或多个存储设备，分布在不同的位置，例如，在本地客户端和/或一个或多个远程服务器场和/或数据中心)。计算机系统1020可以包括任何电路或电路的组合。在一个实施例中，计算机系统1-20可包括一个或多个可为任何类型的处理器。在这里，处理器可能指任何类型的计算电路，诸如但不限于微处理器、微控制器、复杂指令集计算(cisc)微处理器、简化指令集计算(risc)微处理器、非常长的指令字(vliw)微处理器、图形处理器、数字信号处理器(dsp)、多核处理器、现场可编程门阵列(fpga)，例如，显微镜或显微镜组件(例如相机)或任何其他类型的处理器或处理电路。计算机系统x20中可能包括的其他类型的电路可能是自定义电路、特定应用集成电路(asic)或类似的电路，诸如例如，用于移动电话、平板电脑、笔记本电脑、双向收音机和类似电子系统等无线设备的一个或多个电路(诸如通信电路)。计算机系统1020可包括一个或多个存储设备，该存储设备可包括一个或多个适合特定应用的存储元件，诸如以随机存取存储器(ram)形式存在的主存储器、一个或多个硬盘驱动器，以及/或一个或多个处理可移动媒体诸如光盘(cd)、闪存卡、数字视频磁盘(dvd)等的驱动器。计算机系统1020还可以包括显示设备、一个或多个扬声器以及键盘和/或控制器，键盘和/或控制器可以包括鼠标、轨迹球、触摸屏、语音识别设备或允许系统用户向计算机系统1020输入信息和从计算机系统1020接收信息的任何其他设备。
[0087]
部分或全部方法步骤可以通过(或使用)硬件装置来执行，例如，处理器、微处理器、可编程计算机或电子电路。在一些实施例中，最重要的方法步骤中的一个或多个可以由
这样的装置执行。
[0088]
根据特定的实现要求，本发明概念的实施例可以在硬件或软件中实现。可以使用非暂时性存储介质，诸如数字存储介质，例如软盘、dvd、蓝光、cd、rom、prom和eprom、eeprom或flash存储器来执行实现，其上存储有电子可读控制信号，它们与可编程计算机系统协作(或能够协作)，以便执行相应的方法。因此，数字存储介质可以是计算机可读的。
[0089]
根据本发明的概念的一些实施例包括具有电子可读控制信号的数据载体，该数据载体能够与可编程计算机系统协作，以便执行本文所述方法之一。
[0090]
一般来说，本发明概念的实施例可以作为具有程序代码的计算机程序产品来实施，该程序代码在计算机上运行时用于执行所述方法之一。例如，程序代码可以存储在机器可读的载体上。
[0091]
其他实施例包括用于执行本文所述方法之一的计算机程序，该程序存储在机器可读载体上。
[0092]
换句话说，因此，本发明概念的实施例是，当计算机程序在计算机上运行时，具有用于执行本文所述方法之一的程序代码的计算机程序。
[0093]
因此，本发明概念的进一步实施例是存储介质(或数据载体，或计算机可读介质)，其中包括存储在其上的用于在由处理器执行本文所述方法之一的计算机程序。数据载体、数字存储介质或记录介质通常是有形的和/或非过渡的。本发明概念的进一步实施例是本文所述的包括处理器和存储介质的装置。
[0094]
因此，本发明概念的进一步实施例是表示用于执行本文所述方法之一的计算机程序的数据流或信号序列。例如，可以将数据流或信号序列配置为经由数据通信连接传送，例如，经由互联网。
[0095]
进一步实施例包括处理手段，例如，配置为或适应于执行本文所述方法之一的计算机或可编程逻辑器件。
[0096]
进一步实施例包括在其上安装用于执行本文所述方法之一的计算机程序的计算机。
[0097]
根据本发明的概念的进一步实施例包括配置为将用于执行本文所述方法之一的计算机程序(例如，电子或光学地)传送到接收器的装置或系统。例如，接收器可以是计算机、移动设备、存储设备或类似设备。例如，所述装置或系统可包括用于将计算机程序传送到接收器的文件服务器。
[0098]
在一些实施例中，可使用可编程逻辑器件(例如，现场可编程门阵列)来执行本文所述方法的部分或全部功能。在一些实施例中，现场可编程门阵列可以与微处理器协作以执行本文所述的方法之一。通常，这些方法最好由任何硬件装置执行。
[0099]
图中的流程图和方框图说明了根据本公开的各个方面的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的结构、功能和操作。在这方面，流程图或框图中的每个块可以表示模块、段或代码的一部分，它包括一个或多个用于实现指定逻辑功能的可执行指令。还应该注意的是，在一些替代实现中，块中标注的功能可能出现在图中标注的顺序之中。例如，连续显示的两个块实际上可能是并行执行的，或者这些块有时可能以相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。还要指出的是，方框图和/或流程图中的每个块，以及方框图和/或流程图中的各个块的组合，可以由执行指定功能或行为的基于特殊用途硬件的系统实现，也可以由
特殊用途硬件和计算机指令的组合实现。
[0100]
本公开的描述已被呈现用于说明和描述的目的，但不旨在穷举或限制于所公开形式的公开。在不脱离本公开的范围和精神的情况下，许多修正和变化对于本领域普通技术人员将是显而易见的。选择和描述本文公开的各方面是为了最好地解释本公开的原理和实际应用，并且使本领域的其他普通技术人员能够理解具有适合于预期的特定用途的各种修正的本公开。