补偿光学相干断层成像术扫描的制作方法

光学相干断层成像术(oct)由美国麻省理工学院于1991年发明，通常用于对各种器官的人体组织，特别是眼睛和皮肤进行成像(j.welzel,"opticalcoherencetomographyindermatology:areview,"skinresearchandtechnology,vol.7,pp.1-9.2001)。

本领域技术人员将熟悉由英国肯特郡迈德斯通的迈克尔逊诊断有限公司(michelsondiagnosticsltd)制造和销售的vivosightoct装置，该装置针对专业皮肤科医生设计，用于评估患者的皮肤病变。vivosightoct装置扫描皮肤并在垂直于皮肤表面的平面中向用户呈现皮肤表面下结构的图像。这被称为“b型扫描”。

此外，vivosight可以在皮肤表面的多个位置采集扫描，以便在需要关注的病变处建立一系列b型扫描。这被称为多切片“堆叠”并且可以由用户以各种方式观察以获得需要医学关注的组织特征，例如癌细胞巢。例如，用户可以快速连续地查看b型扫描堆叠以“内窥(flythrough)”病变区域。

oct信号是从扫描激光束照射的组织的光学散射中获得的。仅收集和分析向照射方向散射回的光。由于组织的光学散射特性，oct信号的幅度随着进入组织的深度呈指数下降。为了产生可用的oct图像，按照惯例，计算oct强度的对数，使得显示的灰度级强度与oct信号的对数加上偏移成比例。

oct信号＝ae^-αz

log(oct信号)＝a-αz

显示的强度＝i0(log(oct信号)-w0)

其中α是组织的“光学衰减系数”，z是组织表面下方的深度，a是取决于oct装置灵敏度的常数，i0和w0是取决于显示特性的常数，选择成使得典型样本的最大显示强度接近最大可显示强度，并且使得在大深度处(与噪声相比，oct信号较小)的显示强度接近最小可显示强度。

这意味着具有恒定“光学衰减系数”α的目标将显示为灰度级强度随深度而线性减小。通常，此方法产生可接受的图像，并且是显示oct数据的公认标准方法。

然而，该方法具有一些实际缺点。一个问题是图像随着深度逐渐变暗，因此在视觉上难以在图像中找出位于皮肤下部较深部分的重要临床细节。已经做了一些尝试来弥补这一点(alihojjatoleslamiandmohammadr.n.avanaki,"octskinimageenhancementthroughattenuationcompensation,"appl.opt.51,4927-4935(2012))，通过计算较浅区域中组织的衰减，成比例地人为增强更深区域中组织的显示强度。然而，这种方法的问题在于噪声也会对oct信号产生影响，这些噪声可能来自多个源，例如激光器中的光学噪声或检测器或检测电子器件中的噪声。在图像的较深部分，信号被人为地增强，噪声同样被增强，导致图像在视觉上并不引人注意并且难以使用，这种方法没有受到青睐。

另一个问题是oct信号的幅度取决于样本距探针的距离。这意味着，在oct系统中，探针到样本的距离可能因实际原因而变化，样本图像的亮度也会变化。至少有两个原因导致oct信号的幅度以这种方式变化。一个原因是激光的相干长度有限。激光的相干性随着与干涉“匹配点”的距离而下降，干涉“匹配点”通常位于oct帧的顶部，产生相应的干涉损耗，这是oct信号的来源。简单来说，图像变得越暗，样本在图像帧中出现得越低。第二个原因是成像光学器件的焦深有限。当激光束紧密聚焦时，产生的oct信号很强，但是远离焦平面，激光束在宽的区域上扩散，并且所得到的oct信号被削弱。因此，这意味着当样本位于聚焦深度范围内时，oct图像看起来最亮。

附图中的图1示出了使用oct信号的常规对数的皮肤oct图像实例；附图中的图2示出了该图像的强度随深度下降；附图中的图3示出了取对数的oct信号相对于计算的随深度衰减被人为地成比例增强后，相应的oct图像。这些图像都不能完全令人满意。

根据本发明的第一方面，提供了一种处理光学相干断层成像术(oct)扫描方法，包括：

·接收oct数据，该oct数据包括指示样本中散射水平的oct信号，该oct数据包括至少一次穿过样本的扫描的oct信号，并且在每次扫描中在样本的不同深度和位置测量oct信号；

·用深度处理每次扫描的oct数据，以通过所有扫描产生代表每个深度处oct信号的指示性深度扫描；

·将曲线拟合到指示性深度扫描，该曲线包括相对于深度呈指数衰减的第一项和取决于oct信号中噪声的第二项；以及

·通过每次扫描计算每个点处oct信号的补偿强度，补偿强度包括具有oct信号的对数的项与具有拟合曲线的项之间的比率。

然后可以通过生成图像来向用户显示补偿的强度，其中图像的每个像素都以由补偿强度指示的强度显示，补偿强度通常通过应用乘法比例因子和附加偏移来修改。

我们已经发现，这样的显示增强了用户对大深度样本特征的可见性，并且降低了噪声对样本中高深度oct信号的可见影响。可以存在单个扫描，也可以是多个扫描。

通常，每次扫描都将表示穿过样本的切片，其具有变化的深度和在单一方向上垂直于深度的位置，通常称为b型扫描。

该方法可以包括确定每次扫描内样本表面的位置，以及测量距表面的深度。确定样本表面可以包括检测扫描内的表面，或者通过从捕获oct扫描的oct设备的布置推断表面的位置。在每次扫描内确定样本表面位置的步骤可以包括在扫描中的每个水平位置处检测oct信号强度随深度突然发生较大变化的最高点，然后可选地计算所有这些点的平均高度。

该方法可以包括根据oct扫描中样本表面高度的距离校正oct数据的步骤。在一个实施例中，将通过应用通常较小的附加项来校正oct数据，该附加项取决于oct扫描中样本表面的高度。该附加项同时校正了激光的有限相干长度的影响以及探针有限焦深的影响。通常，可以从先前通过使用标准样本校准这种效果随距离变化而产生的查找表中读出该附加项，或者可以计算该附加项或将其拟合到一个公式。

指示性深度扫描可以表示任何给定深度(通常在样本内)处的oct信号，并且因此可以表示通过样本获得的平均a型扫描，通常校正到样本表面的深度。处理可以包括在扫描的每个z位置处检测样本的表面位置，使图像数据垂直偏移等于表面位置的量，使得图像像素垂直位置取决于样本表面下方的深度，并且对每个深度的所有图像像素取平均值。可选地或另外地，该处理可以包括使用诸如卡尔曼滤波器或中值滤波器的滤波器。

第一和第二项可以相加组合。通常，拟合曲线具有如下形式：

f(z)＝log(ae^-αz+n)

其中a、α和n均是拟合曲线时要确定的常数，z是通过样本的深度。方便地，这提供了样本的整体光学衰减系数α和oct装置的背景噪声基底n。

拟合曲线的步骤可以包括迭代方法，例如下降迭代曲线拟合算法。

包括拟合曲线的项可以包括滚降(rolloff)系数，其改变补偿随着深度的增加而减少的量，以便在增加深度和增加大深度噪声之间提供最佳视觉平衡。通常，这是用户设置的参数。

补偿强度可以计算为：

其中f(z)是拟合曲线，r是滚降系数，f∞是大深度z(背景噪声水平)的f(z)值。实质上，随着噪声贡献增加并且变得占据优势，随着深度的补偿量平滑地滚降，使得得到的图像在增加的深度处不显示过多的噪声。

可以对所得到的图像进行滤波，通常是为了去除由于噪声引起的颗粒感。滤波操作可以是其程度随着深度而增加。这样可以使图像不是那么深的部分的精细细节不受影响，同时在图像细节很少的较深部分进行更重的滤波。滤波可以包括应用去除杂点滤波器和双边滤波器中的至少一个。该方法还可以包括以取决于深度的比率融合这两个滤波器的效果。

虽然补偿显示强度实际上定义了灰度图像，但该方法还可以包括将颜色应用于图像。通常，应用于像素的颜色将取决于补偿显示强度和补偿拟合曲线之间的差异。在一个实施例中，施加到每个像素的颜色都将具有随着差异的增加而增加的色调，并且可以与其成比例。

该方法可以包括在显示器上显示图像。该方法还可以包括用oct设备捕获扫描。

通常，样本将是皮肤、视网膜组织或可通过oct可视化的任何其他物质。

根据本发明的第二方面，提供了一种光学相干断层成像术(oct)图像处理设备，包括处理器、耦合到处理器的显示器和耦合到处理器的存储器，存储器携带程序指令，当在处理器上执行程序指令时，使其执行本发明第一方面的方法。

图像处理设备可以包括oct设备，通过该oct设备捕获oct扫描。这样，图像处理设备可以包括oct探针，该oct探针被布置成生成干涉图，并且处理器可以被布置为从干涉图生成图像。这样，图像处理器可以被布置为在捕获图像时处理图像。

可选地，图像处理设备可以与任何oct设备分离，并且可以布置成在捕获图像之后处理图像。这样，图像处理设备可以包括数据接收机构(例如网络连接或媒体驱动器)，其被布置成接收图像以进行处理。

现在，仅通过实例，参考附图对本发明的实施例进行描述，其中：

图1示出了根据现有技术方法描述的oct扫描；

图2示出了皮肤样本中oct强度与深度的关系图；

图3示出了根据不同的现有技术方法描绘的与图2相同的oct扫描；

图4示意性地示出了根据本发明实施例的光学相干断层成像术(oct)设备；

图5示出了oct信号随穿过样品的深度变化的曲线图以及与之拟合的曲线；

图6示出了补偿的oct信号相对于深度、以及补偿的滚降程度的曲线图；

图7、8、9a和9b示出了与图2相同的oct扫描，利用图4的设备通过三种不同的方法进行了补偿，图9a和9b分别示出了相同的图像，但阴影分别表示颜色和灰度；

图10示出了oct信号强度与探针深度的关系图；以及

图11示出了校正图10的效果所需的校正量曲线图。

在附图的图1中示出了根据本发明的实施例的光学相干断层成像术(oct)设备。该设备包括计算机1，其具有处理器2和耦合到处理器2的存储器3(诸如大容量存储设备或随机存取存储器)。存储器3包含数据和处理器指令，这些指令使处理器2如下所述地发挥作用。计算机1可以是任何合适的型号；通常，可以使用运行诸如microsoft(rtm)windows(rtm)或apple(rtm)macosx(rtm)操作系统的个人计算机。计算机1还配备有由处理器2控制的显示器4，在显示器4上可以显示任何所需的图形。

该设备还包括oct干涉仪5和相关的探针6。干涉仪5将通过探针6从样本7(这里是受试者的皮肤)反射的光与沿着参考路径传播的光进行干涉，以产生干涉图。这些在干涉仪5中被检测到；然后将测量的信号传递给计算机1进行处理。合适的oct设备的实例实施例可以在作为wo2006/054116公布的pct专利申请中找到，或者在可从英国肯特郡迈德斯通的迈克尔逊诊断有限公司获得的vivosight(rtm)设备中找到。

这种oct设备通常产生多个b型扫描：即，垂直穿过皮肤7进行扫描。每个干涉图的分析结果都是位图，其中图像的宽度对应于大致平行于皮肤表面的方向，并且高度对应于从传感器到皮肤的深度。通过进行多次平行扫描，可以构建三维位图堆叠。

然后，可以使用处理器来处理所采集的oct扫描。使用我们先前作为wo2015/001317公开的pct专利申请中公开的方法确定样本7的顶部表面，尽管样本7的表面也可以根据设备与样本7接触时的布置进行估计。

在获得组织表面之后，使用预定查找表，通过向所有样本像素添加强度偏移来校正整个数据集，所述强度偏移取决于组织表面距图像帧顶部的平均距离。附图的图10示出了实例图，其示出了以db为单位测量的oct信号强度如何随着通过实验确定的距图像帧顶部的距离而变化。由于激光的相干性下降，信号随着距离的增加而整体下降，但是还存在信号较高的0.4m至1.4mm之间的区域，因为这是光束最佳聚焦的深度范围。由此，可以通过从最大值减去测量的oct信号强度来计算每个距离的偏移值的查找表；在附图的图11中示出了以图形方式描绘的实例查找表。因此，在表格中查找样本的平均距离，以找到偏移值来添加到样本的整个oct信号数据集。

然后，分析整个数据集以获得平均强度与深度关系曲线(如图2所示)，称为“平均a型扫描”。请注意，强度不会随深度完全呈线性下降；存在由顶面的镜面反射引起的初始“尖峰”11；然后是由表皮引起的初始低谷12，公知的是表皮比真皮散射更少，然后是近似线性减小区域13，该区域是上真皮层，然后是噪声显著然后占主导地位的区域中具有平滑滚降的区域14。

oct信号被建模为包括随深度呈指数下降的分量(来自组织的所需信号)和恒定的分量(即噪声)：

oct信号＝ae^-αx+噪声

然后将此方程的对数拟合到“平均a型扫描”，使得曲线的斜率紧密地遵循上真皮区域中的平均a型扫描，然后将滚降匹配到噪声占主导地位的深度区域，如附图的图5所示。例如，这种拟合是通过下降迭代曲线拟合算法完成的，但是可以使用其他算法。拟合曲线也偏移，因此在较大深度处，其渐近趋于背景噪声水平。

这一拟合过程产生两个有用的参数，即真皮的光学衰减系数α和噪声的幅度。数字α可以有效地输出给用户，因为其可以具有临床诊断价值。测量在大深度f∞处的oct信号的渐近幅度，并且还可以有效地输出给用户作为oct系统灵敏度的指示。

然后通过将oct信号的对数乘以随深度变化的补偿函数来计算深度补偿图像。该补偿函数是：

本质上，随着噪声贡献增加并且变得占主导，随着深度变化的补偿量平滑地滚降强度r，使得得到的图像在增加的深度处不显示过多的噪声。可以对此算法进行变化以产生相同的结果。

附图的图6示出了平均a型扫描、拟合曲线f(z)、补偿函数和补偿a型扫描。附图的图7示出了补偿的oct图像。通过与图1的比较，可以看出补偿图像在图像的较深部分中显示出更多细节。

然而，尽管对图3进行了重大改进，但由于噪声的影响，该补偿图像在图像的下部仍然具有不希望的颗粒状纹理。在进一步的改进中，可以对图像进行滤波以减少这种颗粒感。选择滤波，使得滤波程度随深度增加，使得图像上部的精细细节不受影响，而在图像精细细节很少的较深部分进行更重的滤波。有许多可能的滤波算法来实现这一结果。一种方法是应用去除杂点滤波器，以及双边滤波器，并通过应用两者的加权平均值将这些结果以取决于深度的比率融合，权重是从表面(zmin)处或其附近的0开始以及用户设定深度zmax处的1开始的深度的线性函数，具体如下：

调用第一个(去杂点的)图像d(z)和第二个(双边滤波的)图像b(z)；

将融合的深度范围设置为zmin和zmax；

那么融合函数g(z)：

对于z≤zmin为0；

对于zmin<z<zmax为(z-zmin)/(zmax–zmin)；

对于z≥zmax为1

然后融合图像通过以下方式获得：

融合强度＝d(z).g(z)+b(z).(1-g(z))

附图的图8示出了以这种方式经滤波的补偿图像。可以看出，图像下部的颗粒状纹理已被消除，该结果更加悦目。

最后，选择缩放常数i0和偏移，使得最大oct信号(通常在深度z＝0)以可接受的明亮显示强度水平显示在显示装置上。

显示强度＝i0(log(oct信号)-w0)

这里，当oct信号处于或刚好高于噪声基底f∞时，w0对应于log(oct信号)，而当oct信号是观察到的最大值时，i0对应于(imax/log(oct信号)-w0)，其中imax是显示装置的最大可显示强度。这些缩放和偏移值也可以通过来自这些起始值的反复试验来微调，以便得到对于典型样本最令人满意和最具临床信息的显示图像，但是然后将被固定。

例如，典型的最大oct信号可以是+100db并且噪声基底是15db，并且16位显示器可以输出0到65536之间的灰度级像素强度。那么w0将被设置为15db，并且i0被设置为(65536/(100-15))＝771。然后将显示具有来自样本的89db的oct信号的图像像素，其像素强度为771*(85-15)＝53970。

最后的改进是将人工配色方案应用于补偿的滤波图像，以进一步改善临床重要特征的可见性。对图像中的每个像素进行此操作，通过计算补偿的滤波图像强度与拟合曲线f(z)之间的差异(如上文关于图10和11所讨论的补偿)并且使用其来计算色调，使得色调值与该差异成比例。可以选择色调范围和比例色调/强度差异的常数以及色度(所使用的颜色范围的饱和度)，以便体验并获得最佳视觉效果。附图中的图9a和9b示出了彩色滤波补偿图像，其中在图9a中颜色由阴影指示，并且在图9b中图像以灰度显示。