一种结合局部信噪比的强度OCTA成像方法与装置与流程

本申请涉及一种结合局部信噪比的强度octa成像方法与装置，属于octa成像。

背景技术：

1、光学相干层析血管造影(octa)是基于光学相干层析成像(oct)的一种功能成像技术。当分辨率单元内的散射元静止不动时，散斑也静止不变，比如静态组织；血管中的红细胞等运动的散射元使其成像元的散斑随时间变化，octa利用oct的这种动态散射特性将血流从组织中提取出来。根据利用的信息，可分为基于强度的octa、基于相位的octa和基于复合信息的octa。

2、在强度octa中，通常采用差分或者去相关的方法来计算信号之间的差异。差分法：

3、1)功率值差分法(pid)

4、计算相邻b-scan强度差平方，计算公式为：

5、pidi(x,z)＝ii(x,z)-i+1(x,z))2

6、其中ii(,z)表示横向位置x，深度位置z处的第i次b-scan的强度值

7、2)散斑方差法(svoct)

8、对同一位置进行n次扫描，计算帧间散斑方差信号

9、

10、

11、其中，n表示b-scan的重复次数，imean表示n次b-scan的强度平均值，ii(,z)与上述一致。

12、相关法：

13、相关法根据采用的相关系数计算公式的不同而不同，在octa领域常用的为pearson和berger这两种相关系数。

14、1)pearson去相关

15、

16、2)berger去相关

17、

18、其中，p×q定义了待平均的窗口大小，an和an+1是一对儿相邻帧图像的灰度值，an(,z)表示横向位置x，深度位置z处的第n次b-scan的强度值。

19、此外，分频谱幅值去相关造影法(split spectrum amplitude-decorrelationangiography,ssada)是一种经典的相关映射类octa方法，采用的是berger去相关形式，并提出了将oct干涉光谱分成几个较窄的波段，分别计算各波段间的b-scan去相关，然后取平均值，克服了oct对轴向运动敏感的限制，减少了轴向运动伪影，提高了enface图的质量。

20、技术缺陷：

21、a.差分法简单，运算速度快，但从最大似然估计的角度看，差分法只考虑了差值的绝对大小，对于微小差异不敏感,像素灰度差值不够大的有效信号会分辨不出来。

22、b.相关法考虑了被比较的像素点的灰度值大小，所以对微小的差异敏感。但信噪比较低的数据受噪声影响很大，一些去相关值本应为0的静态体素会得到一个较高的去相关值，导致生成的正面微血管图像(enface图)质量很低。

23、人眼后向散射光比起皮肤要小得多，所以采集到的数据信噪比皮肤的低。对于皮肤来说，相关法对差异敏感的特点是一个优势，能检测出差分法检测不到的血流信号。但对于信噪比较低的眼底数据来说，相关法的效果无法发挥出来，静态组织造成的噪声很大，enface图质量差。

技术实现思路

1、本申请要解决的技术问题是对于光学相干层析血管造影octa成像技术，相关映射类方法对微小差异敏感本应作为一个优势，取得比差分法更好的效果，但对于低信噪比区域，相关类方法受噪声影响大，效果往往比差分法还要差的问题。

2、为了解决上述技术问题，本申请的技术方案是提供了一种结合局部信噪比的强度octa成像方法，通过分频谱处理并对不同局部信噪比区域施加不同大小的动静态分类阈值，具体包括以下步骤：

3、步骤一、利用未分频谱的结构图像进行目标区域提取；

4、步骤二、将同一横向位置的n个b-scan光谱轴向分为m个光谱，傅里叶之后得到m*n个结构图像，计算这些图像背景强度平方的均值和局部强度平方的均值；

5、步骤三、计算出局部逆信噪比isnr和局部去相关值d，将其映射到id空间，按照分类线去除静态体素；

6、步骤四、均值投影得到正面微血管图像。

7、优选的，所述步骤三包括，

8、步骤3.1分光谱计算幅值去相关：将每个a-scan的干涉光谱用带通滤波器分为m个分光谱，窗口采用汉明窗，之后再进行傅里叶变换；

9、对来自各个波段的b-scan图像进行去相关计算,采用berger系数计算去相关值d去相关；

10、步骤3.2动静态分类：在计算去相关值d的过程中，每两个分频谱之间去相关值的分母为中心体素的零阶自相关值，利用该零阶自相关值计算局部逆信噪比isnr；

11、模拟仿真静态体素的去相关值d与逆信噪比isnr的关系，得到渐进曲线分布的结果，提取散点分布图中的右边界线，作为动静体素的分类线。

12、优选的，所述去相关值d计算公式为：

13、

14、其中am,n(x+,z+)表示第m个分光谱，第n个b-scan横向位置x+p，深度位置z+q处的振幅，时空核的大小定义为n*p*q。

15、优选的，所述局部逆信噪比isnr计算公式为：

16、

17、s2为每两个分频谱的高斯白噪声的方差e[n(m,t)n*(m,t)]，即背景区域像素强度平方的均值，计算公式为：

18、

19、本申请还提供了一种结合局部信噪比的强度octa成像装置，包括处理器和存储器，存储器用于存储执行上述的成像方法步骤的应用程序代码，并由处理器来控制执行；处理器用于执行存储器中存储的应用程序代码，以实现上述的成像方法。

20、本申请优点在于，采用分频谱的思路，并对计算出的各个分频谱的平均去相关值进行处理，结合局部信噪比来对计算出的去相关值进行动静态分类，对局部信噪比低的区域设置低阈值，对局部信噪比高的区域设置高阈值，以此去除静态体素噪声，同时降低了对轴向运动的敏感度，提高了enface图质量。

技术特征：

1.一种结合局部信噪比的强度octa成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种结合局部信噪比的强度octa成像方法，其特征在于，所述步骤三包括，

3.如权利要求2所述的一种结合局部信噪比的强度octa成像方法，其特征在于，所述去相关值d计算公式为：

4.如权利要求2所述的一种结合局部信噪比的强度octa成像方法，其特征在于，所述局部逆信噪比isnr计算公式为：

5.一种结合局部信噪比的强度octa成像装置，其特征在于，包括处理器和存储器，存储器用于存储执行权利要求1-4任一项所述的成像方法步骤的应用程序代码，并由处理器来控制执行；处理器用于执行存储器中存储的应用程序代码，以实现权利要求1-4任一项所述的成像方法。

技术总结
本申请公开了一种结合局部信噪比的强度OCTA成像方法与装置，成像方法包括以下步骤：步骤一、利用未分频谱的结构图像进行目标区域提取；步骤二、将同一横向位置的N个B‑scan光谱轴向分为M个光谱，傅里叶之后得到M*N个结构图像，计算这些图像背景强度平方的均值和局部强度平方的均值；步骤三、计算出局部逆信噪比ISNR和局部去相关值D，将其映射到ID空间，按照分类线去除静态体素；步骤四、均值投影得到正面微血管图像。采用分频谱的思路，对计算出的各个分频谱的平均去相关值进行处理，结合局部信噪比来对计算出的去相关值进行动静态分类，对局部信噪比低的区域设置低阈值，对局部信噪比高的区域设置高阈值，以此去除静态体素噪声，提高了enface图质量。

技术研发人员：陈文光,魏悦,郭丁华,尉佩,李慧杰
受保护的技术使用者：上海美沃精密仪器股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14