本发明涉及光学层析成像技术领域，尤其是一种双模全场光学相干层析成像方法。
背景技术：
光学相干层析成像技术，即opticalcoherencetomography，简称oct，是一种三维层析成像技术，oct基于低相干干涉原理获得深度方向的层析能力，通过扫描可以重构出生物组织或材料内部结构的二维或三维图像，其信号对比度源于生物组织或材料内部的光学反射或散射特性的空间变化，oct成像模式的核心部件包括宽带光源、迈克尔逊干涉仪和光电探测器，其轴向分辨率取决于宽带光源的相干长度，一般可达到1-10微米，而径向分辨率与普通光学显微镜类似，决定于样品内部聚焦光斑的尺寸，一般也在微米量级，然传统的oct技术的分辨率和成像速度只为普通水平，在病理活检领域应用范围太过狭小，所以，为了应用在眼科视网膜成像和病理科活检领域，提出了一种全场光学相干层析成像技术。
全场光学相干层析成像技术，即fullfieldopticalcoherencetomography，简称为ffoct，是一种非侵入性和非破坏性的高分辨率生物医学光学成像技术，可以观察生物组织内部的微结构，相比于传统的oct技术，具有更高的分辨率和更快的成像速度，ffoct技术对组织内具有强散射特性的胶原质和纤维具有良好的成像效果，然而，对于在病理诊断过程中同样提供重要信息的细胞内的动态变化却观察不到，对病理的诊断造成了一定的影响。
所以，就需提出一种可以获得细胞变化特性图像的双模全场光学相干层析成像方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种可以实现实时观察样品细胞内部结构和动态变化特性图像的双模全场光学相干层析成像方法。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种双模全场光学相干层析成像方法，包括以下步骤：
第一步，采取生物细胞样品；
第二步，选取生物细胞样品的轴向深度位置，并将选取的轴向深度位置设定为d；
第三步，利用四步移相算法解算获得生物细胞样品在d处的具有强散射特性结构的全场光学相干层析图像，并将具有强散射特性结构的全场光学相干层析图像设定为is；
第四步，保持is的相干相位差为零，在时间t内进行连续采集，获得n幅相干图像，并将n幅相干图像依次设定为it1、it2、it3直到itn；
第五步，利用标准差算法计算获得生物细胞样品在d处的具有弱散射特性结构的动态变化图像，并将具有弱散射特性结构的动态变化图像设定为id；
第六步，对动态变化图像id的每个像素位置进行离散傅里叶变换，并根据不同的高中低三个频谱范围进行伪彩色处理；
第七步，将伪彩色处理后的弱散射特性结构的动态变化图像id叠加到强散射特性结构的全场光学相干层析图像is中，从而得到生物细胞样品内部结构和动态变化特性图像。
优选的，所述的第三步中四步移相算法的计算过程为：
步骤一，选取相干相位差，分别为0、
步骤二，根据选取的相干相位差进行采集，获得四幅相干光强图像，分别为i(x,y；0)、
步骤三，依次扫描相干光强图像的每个像素位置，并带入到公式一中得到全场光学相干层析图像is。
优选的，所述的步骤三中公式一为：
其中，x为相干光强图像像素点的横坐标，y为相干光强图像像素点的纵坐标，
优选的，所述的第五步中标准差算法的计算公式为：
其中，d(x,y)为在像素点(x,y)处的动态信号强度，<s(x,y)>为由一个小样本量的m帧图像计算获得的干涉信号强度均值，s(x,y,ti)为像素点(x,y)在n幅相干图像处的信号强度。
优选的，所述的第六步中对动态变化图像id的每个像素位置进行离散傅里叶变换得到的频率小于0.5hz的，定义为低频谱范围，得到的频率大于0.5hz但小于5hz的，定义为中频谱范围，得到的频率大于5hz的，定义为高频谱范围。
优选的，所述的伪彩色处理过程中，将低频谱范围标注为红色，将中频谱范围标注为绿色，将高频谱范围标注为蓝色。
本发明的优点和积极效果是：
本发明通过四步移相算法获得生物样品在特定深度位置的相干层析图像，保持相干相位差不变，连续采集相干层析图像并经过标准差算法计算获得样品细胞变化的弱散射特性图像，再经过离散傅立叶变换并进行伪彩色处理提供更好的视觉效果，然后融合到全场光学相干层析成像图像中，从而可实时观察生物组织结构和细胞内动态变化的过程，克服了现有全场光学相干层析成像技术只能对组织中强散射特性结构成像，而对于在病理诊断中细胞内动态变化却不能观察的问题，可应用于神经生理学、发育生物学、病原体药物反应等生物学研究和门诊早期癌症筛查等病理活检研究中，为病理分析诊断提供了帮助。
具体实施方式
下面将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做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。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
以下对本发明实施例做进一步详述：
本发明所述的一种双模全场光学相干层析成像方法，包括以下步骤：
第一步，采取生物细胞样品；
第二步，选取生物细胞样品的轴向深度位置，并将选取的轴向深度位置设定为d；
第三步，利用四步移相算法解算获得生物细胞样品在d处的具有强散射特性结构的全场光学相干层析图像，并将具有强散射特性结构的全场光学相干层析图像设定为is；
第四步，保持is的相干相位差为零，在时间t内进行连续采集，获得n幅相干图像，并将n幅相干图像依次设定为it1、it2、it3直到itn；
第五步，利用标准差算法计算获得生物细胞样品在d处的具有弱散射特性结构的动态变化图像，并将具有弱散射特性结构的动态变化图像设定为id；
第六步，对动态变化图像id的每个像素位置进行离散傅里叶变换，并根据不同的高中低三个频谱范围进行伪彩色处理；
第七步，将伪彩色处理后的弱散射特性结构的动态变化图像id叠加到强散射特性结构的全场光学相干层析图像is中，从而得到生物细胞样品内部结构和动态变化特性图像。
进一步，第三步中四步移相算法的计算过程为：
步骤一，选取相干相位差，分别为0、
步骤二，根据选取的相干相位差进行采集，获得四幅相干光强图像，分别为i(x,y；0)、
步骤三，依次扫描相干光强图像的每个像素位置，并带入到公式一中得到全场光学相干层析图像is，
公式一为：
其中，x为相干光强图像像素点的横坐标，y为相干光强图像像素点的纵坐标，
进一步，第五步中标准差算法的计算公式为：
其中，d(x,y)为在像素点(x,y)处的动态信号强度，<s(x,y)>为由一个小样本量的m帧图像计算获得的干涉信号强度均值，s(x,y,ti)为像素点(x,y)在n幅相干图像处的信号强度。
进一步，第六步中对动态变化图像id的每个像素位置进行离散傅里叶变换得到的频率小于0.5hz的，定义为低频谱范围，得到的频率大于0.5hz但小于5hz的，定义为中频谱范围，得到的频率大于5hz的，定义为高频谱范围。在伪彩色处理过程中，将低频谱范围标注为红色，将中频谱范围标注为绿色，将高频谱范围标注为蓝色。
光的相干是指两个光的波动，即光波在传播过程中保持着相同的的相位差，具有相同的频率，或者有完全一致的波形。这样的两束光可以在传播过程中产生稳定的干涉，也就是相长干涉、相消干涉。但在现实中完美的相干光能是不存在的，通常用相干性来描述光的相干性能。从激光器出来的激光通常有很好的相干性。这种激光在分束后合并可以产生稳定的相干条纹。相干在物理学上还有更加普遍的意义，它代表两个波，或者波集，具有的相关性。
进一步，所述的生物细胞样品的轴向深度位置的选定为在生物细胞样品的轴向上随机选定一个深度位置，并算出在此深度位置处的强散射特性结构的相干图像和弱散射特性结构的动态变化图像。
具体实施时，先选取生物细胞样品的轴向深度位置d，再利用四步移相算法计算出在d处的强散射特性结构的全场光学相干层析图像is，接着保持相干相位差为零，并在一定时间内连续采集得到多幅相干图像，再经过标准差算法计算出在d处的弱散射特性结构的动态变化图像id，并对id的每个像素点进行离散傅里叶变换，根据变换后的频率值大小分为高中低三个频谱范围，并对高中低频谱分别进行颜色标注，以便更直观的展示给研究人员，最后，将已经标注颜色的弱散射特性结构的动态变化图像id叠加到强散射特性结构的全场光学相干层析图像is中，从而得到生物细胞样品内部结构和动态变化特性图像。
本发明通过四步移相算法获得生物样品在特定深度位置的相干层析图像，保持相干相位差不变，连续采集相干层析图像并经过标准差算法计算获得样品细胞变化的弱散射特性图像，再经过离散傅立叶变换并进行伪彩色处理提供更好的视觉效果，然后融合到全场光学相干层析成像图像中，从而可实时观察生物组织结构和细胞内动态变化的过程，克服了现有全场光学相干层析成像技术只能对组织中强散射特性结构成像，而对于在病理诊断中细胞内动态变化却不能观察的问题，可应用于神经生理学、发育生物学、病原体药物反应等生物学研究和门诊早期癌症筛查等病理活检研究中，为病理分析诊断提供了帮助。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。