基于OCT成像的脂质斑块检测分析方法及系统与流程

本发明涉及oct成像，尤其涉及基于oct成像的脂质斑块检测分析方法及系统。

背景技术：

1、易损斑块（vulnerable plaque）是指那些不稳定和有血栓形成倾向的斑块。由于易损斑块具有表面包膜非常薄、内部脂质含量大以及炎症物质较多等特点，因而易发生破裂、出血、钙化、或形成血栓。研究表明，易损斑块与心血管疾病的发生紧密相关，是诱发血栓、急性冠脉综合症、冠心病等疾病的主要原因。其中，脂质成分的存在是斑块易损性的重要指标，因此准确地判断出心血管脂质斑块非常重要。近红外光谱分析（near-infraredspectroscopy, nirs）基于有机分子对近红外光的吸收，nirs的结果以“化学图”和彩色编码图的形式显示，表明在给定位置存在脂质核心的可能性，但其只能提供成分数据，无法显示斑块特征。

2、基于oct结构图像信息进行斑块识别，一般是通过医生临床经验进行判别或者解读。随着oct技术的发展，对于脂质斑块的识别，除了依靠临床经验之外，基于图像信息分析或者其它技术方式也可以对斑块进行识别，比如ai技术或者图像光谱技术等。ai技术对图像情况依赖性比较大，样本量、数据库、标注情况都会直接影响ai识别结果，容易导致不稳定情况。近年来，有提出基于近红外光谱吸收对脂质成分识别的方法，如cn115715668a提出了一种结合oct成像和吸收光谱的脂质斑块检测方法和装置，该方法相对ai技术识别更稳定。但是该方法并没有对干扰组织吸收识别和分类的遮挡结构信息进行处理，不能适用于术后数据，另外对于可视化的三维信息，并没有提出相应解决方案。

3、现有oct技术利用脂质斑块在全波段范围内的高吸收系数（或衰减系数）特性来和其他组织成分进行区分，这种全波段的方法特异性和区分度有限；也有oct技术利用多个（n=16）短时傅里叶变换来构建波长分辨的吸收系数（或衰减系数）曲线进行主成分分析提取脂质斑块，但是这种多波段的方法信噪比较低。

4、因此，如何提高oct图像中脂质斑块检测方法的区分度和信噪比是当前急需解决的问题。有研究提出利用分光谱的计算方式，可以提高检测准确性，提高信噪比。但是该方法并没有针对干扰识别的导丝和支架等投影进行数据分析，无法避免这些因素对斑块识别的影响，并且该方法并没有提供可视化的分布方法，无法直观有效的进行临床指导。

5、因此，现有技术中，对于脂质斑块的检测，如何实现可视化分布以及具体分布方式，如可视化的角度、厚度和深度并没有给出具体的方法。而可视化的角度、厚度和深度因素恰恰是临床关注和重视的因素。因此提供一种基于oct成像的脂质斑块检测分析方法及系统是极为必要的。

技术实现思路

1、因此，本发明的目的在于提供一种基于oct成像的脂质斑块检测分析方法及系统，能够利用内窥光学成像导管实现血管壁光谱信号提取，利用脂质斑块和非脂质斑块在长波段和短波段的吸收系数差异，实现对血管内脂质斑块组织的分类，构建可视化三维模型，通过斑块量化计算对斑块分布的角度、深度和厚度进行三维模型绘制。

2、为了实现上述目的，本发明提供的一种相干光成像方法，包括以下步骤：

3、获取多帧原始光谱oct数据；

4、根据构建的滤波器，对原始光谱oct数据中每一帧a-line数据，剔除导丝或支架的投影遮挡；所述滤波器的计算公式如下：

5、

6、其中：代表导丝滤波函数，代表支架滤波函数。

7、将剔除投影遮挡后的数据作为真实光谱数据。

8、进一步优选的，所述滤波器在构建时，利用支架滤波函数，剔除支架的投影遮挡包括如下过程：

9、获取各种支架的拓扑信息，建立拓扑信息数据库；

10、利用拓扑算法，根据实际每一帧a-line数据中的支架强度投影信息计算连通域；

11、过滤低于第一预设阈值的连通域部分，保留剩下的连通域，根据拓扑信息数据库中所有拓扑信息的先验经验，对通过拓扑算法连接的支架投影数据进行校准，剔除伪结构信息。进一步优选的，所述滤波器在构建时，利用导丝滤波函数，剔除导丝的投影遮挡包括如下过程：

12、获取一线的a-line数据在所有点的光谱强度并求和；重复此过程对采集到所有数据的每条线的光谱所有点求和，按照帧和线重新排列，组成新图像；

13、对所述新图像按照预设的分割阈值进行分割处理；

14、对分割后的图像计算连通域，过滤连通域小于第二预设阈值的部分。

15、本发明还提供一种基于oct成像的脂质斑块检测分析方法，基于上述相干光成像方法的成像结果进行分析，包括如下步骤：

16、获取所述所述相干光成像方法得到的真实光谱数据；

17、对采集的真实光谱数据进行短时傅里叶变换得到轴向oct强度信号，根据所述轴向oct强度信号，计算不同波段的光吸收系数；

18、根据不同波段的光吸收系数，获得血管内腔的脂质斑块可视化分布数据；所述脂质斑块可视化分布数据包括角度分布信息，深度分布信息和厚度分布信息；

19、根据不同波段的光吸收系数，对血管内腔的脂质成分和非脂质成分进行分类；

20、对分类后的脂质成分和非脂质成分，利用可视化分布数据进行颜色映射。

21、进一步优选的，根据所述轴向oct强度信号，计算不同波段的光吸收系数具体包括：沿深度方向对oct强度信号去噪，获得去噪后的oct强度信号；

22、根据去噪后的oct强度信号的深度方向特征，计算目标组织区域的光吸收系数，包括以下步骤：

23、对去噪后的oct强度信号的深度方向特征在深度方向上进行线性拟合，获得强度深度曲线；

24、计算强度深度曲线上每一位置的斜率作为当前位置的光吸收系数；

25、遍历所有位置，获得目标组织区域的光吸收系数。

26、进一步优选的，所述对血管内腔的脂质成分和非脂质成分进行分类时，采用主成分分析法，根据不同波段的光谱吸收系数，得出每个样本点的主成分得分，在主成分空间中，聚类为脂质组织或非脂质组织。

27、进一步优选的，所述可视化分布数据采用如下公式进行表示：

28、

29、其中，表示处理后获得的脂质斑块可视化分布数据，表示分布的角度，表示分布的深度，表示分布的厚度；表示真实光谱数据，表示对真实光谱数据进行处理后的表示。

30、进一步优选的，所述利用可视化分布数据进行颜色映射时，按照如下形式建立颜色映射表。

31、

32、将采样点的r、g、b值转换为对应的灰度值gray[0 255]。

33、本发明还提供一种基于oct成像的脂质斑块检测分析系统，用于实施意一项脂质斑块检测分析方法的步骤，包括oct成像模块、光谱数据计算模块和三维可视化处理模块。

34、所述oct成像模块用于获取多帧原始光谱oct数据；对原始光谱oct数据中每一帧a-line数据，根据构建的滤波器，剔除投影遮挡；将剔除投影遮挡后的数据作为真实光谱数据；

35、所述光谱数据计算模块用于将真实光谱数据，进行短时傅里叶变换得到轴向oct强度信号，根据所述轴向oct强度信号，计算不同波段的光吸收系数；

36、所述根据不同波段的光吸收系数，获得血管内腔的脂质斑块可视化分布数据；所述脂质斑块可视化分布数据包括角度分布信息，深度分布信息和厚度分布信息；

37、所述三维可视化处理模块，用于根据不同波段的光吸收系数，对血管内腔的脂质成分和非脂质成分进行分类；对分类后的脂质成分和非脂质成分，利用可视化分布数据进行颜色映射。

38、本技术公开的基于oct成像的脂质斑块检测分析方法及系统的有益效果和创新点如下：

39、本发明在基于oct结合近红外光谱吸收系数区分脂质斑块技术的基础上，进一步拓展了该方法适用数据的范围，通过精确处理术前术后数据，提升了该方法对脂质斑块识别的准确性。本发明突破了常规的近红外光谱吸收区分斑块的显示方式，提供了三维信息的可视化视图：角度、深度和厚度，给用户更为直接的可视化斑块信息。

40、本发明的方法能够实现血管内脂质斑块的高灵敏提取适用术前术后各个类型数据，并有效的提高脂质斑块与其他组织成分的区分度，提供用户给直观的可视化分布信息。