在眼科疾病的診斷領(lǐng)域，光學(xué)相干層析成像（OCT）和光學(xué)相干層析血管成像（OCTA）是兩種非常重要的技術(shù)手段。然而，在成像過程中，由于成像對象的呼吸、心跳等非運(yùn)動，常常會產(chǎn)生運(yùn)動偽影，嚴(yán)重影響了成像質(zhì)量。

北京理工大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)的鐘浩哲團(tuán)隊提出一種基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息來估計成像對象運(yùn)動曲線進(jìn)而實現(xiàn)運(yùn)動偽影校正的方法。利用所提方法分別對角膜的C-scan以及虹膜的OCTA圖像進(jìn)行分析，從而獲得慢軸方向上的相對運(yùn)動，并將二者結(jié)合得到準(zhǔn)確的運(yùn)動曲線，并以此為參照校正OCT圖像中的運(yùn)動偽影。

OCT和OCTA成像技術(shù)簡介

1.OCT成像原理

OCT是一種非侵入式光學(xué)成像手段，*早由Huang等人在 1991年提出。它的基本原理是將一束近紅外光分成兩束，一束照射在待測組織上并收集背向散射光，另一束射入?yún)⒖急鄄⑹占瓷涔狻＠媒t外光的相干性讓兩束光發(fā)生干涉，從而得到干涉光譜，再經(jīng)過一系列處理*終獲得樣本內(nèi)部的一維深度信息（A-scan）。通過在快軸方向上連續(xù)采集A-scan就可以獲得生物組織斷層圖像（B-scan），而在慢軸方向上連續(xù)采集B-scan則是三維光學(xué)相干層析成像（3D-OCT），在同一深度上的掃描結(jié)果被稱為C-scan。

2.OCTA成像原理

OCTA是一種無創(chuàng)的血管成像技術(shù)，它在同一成像位置進(jìn)行多次B-scan掃描，并利用算法獲得斷層血流圖像。

運(yùn)動偽影問題及其影響

1.運(yùn)動偽影產(chǎn)生的原因

在OCT和OCTA成像過程中，成像對象在數(shù)據(jù)采集時發(fā)生移動，但在圖像重建過程中卻被錯誤假定為靜止?fàn)顟B(tài)，這就導(dǎo)致了*終輸出圖像中出現(xiàn)與成像組織不相干的失真影像，也就是運(yùn)動偽影。

2.運(yùn)動偽影對成像質(zhì)量的影響

運(yùn)動偽影會導(dǎo)致OCT圖像質(zhì)量大幅下降，還可能引起臨床上對圖像的錯誤解釋。在3D-OCT中，運(yùn)動偽影通常表現(xiàn)為慢軸方向上的圖像不連貫及斷層。而且不同的OCT模式中，運(yùn)動偽影出現(xiàn)的概率也有所不同。

例如，頻域OCT（FDOCT）的B-scan掃描速率較快，所以生物體非運(yùn)動引起的B-scan失真比較小。但在進(jìn)行3D-OCT采樣時，由于沿慢軸方向收集大量的B-scan需要較長時間，所以樣本運(yùn)動對圖像的影響不可忽略。而OCTA掃描所需時間數(shù)倍于3D-OCT掃描，因此運(yùn)動偽影出現(xiàn)的頻率更高。

3.現(xiàn)有校正方法及其局限性

硬件方案：包括基于眼動追蹤儀等設(shè)備捕捉受試者的運(yùn)動來輔助消除偽影，以及利用掃描激光檢眼鏡對眼底采樣并與3D-OCT圖像互補(bǔ)校正偽影等。

軟件方案：例如基于粒子濾波的方法、基于C-scan像素行的相關(guān)性匹配算法以及利用3D-OCT掃描體分割引導(dǎo)配準(zhǔn)原理消除運(yùn)動偽影等。

局限性：目前大多數(shù)研究只關(guān)注眼底的OCT掃描成像過程中的偽影校正，很少討論眼前節(jié)3D-OCT中同樣存在的運(yùn)動偽影問題，而眼前節(jié)的成像質(zhì)量對于眼科疾病診斷同樣至關(guān)重要。

基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的校正方法

1.理論依據(jù)

研究人員發(fā)現(xiàn)人和動物的角膜普遍呈現(xiàn)光滑的類半球形，其理想條件下的C-scan圖像的輪廓呈圓形，并且眼虹膜上的血管分布也是連續(xù)變化的。由于3D-OCT掃描中B-scan之間的距離很小，并且生物組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)都是緩慢連續(xù)變化的，所以相鄰B-scan之間存在較高的相關(guān)性。而運(yùn)動偽影的成因本質(zhì)上是相鄰B-scan之間的相對移動，因此可以通過互相關(guān)函數(shù)來計算它們的相對位移。

2.互相關(guān)函數(shù)計算方式

互相關(guān)算法是一種常用的信號處理技術(shù)。對于兩個存在相關(guān)性的連續(xù)實序列信號和，其互相關(guān)函數(shù)的計算公式為< height="5.553ex" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_svg/wcib2GksmGOnjOickNFUUicE8N90rGLZMMibGWfD6OtjWDLNGMaO735Ttlia7vLSdbcicNUMHq9P2phs7B4s1bCNyJ5jC2ciacFA1DD/0?wx_fmt=svg&from=appmsg" style="width:33.97ex;height:5.553ex;" width="33.97ex" />。通過改變實序列的偏移量并求取兩個序列在域上的積分，就可以得到二者的互相關(guān)函數(shù)。當(dāng)互相關(guān)函數(shù)出現(xiàn)峰值時，意味著兩個序列在偏移點處具有*相關(guān)性。

3.運(yùn)動曲線估算流程與圖像校正方法

1>流程

首先將C-scan圖像或OCTA圖像沿慢軸掃描方向進(jìn)行逐行分離，將每一個像素行定義為待對齊序列，參考序列作為對齊基準(zhǔn)。將待對齊序列與參考序列進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，得到平移量，再根據(jù)平移量對該序列進(jìn)行平移操作，得到校正后的序列。為了提升算法對圖像噪聲干擾的穩(wěn)健性，可以將此前已校正的若干序列的平均序列作為參考序列。

偏移量估計及運(yùn)動偽影校正流程圖

然后計算該參考序列與待校正的下一個序列的互相關(guān)函數(shù)，通過自相關(guān)函數(shù)峰值的位置得到相對偏移量。*根據(jù)相對偏移量將待校正的序列進(jìn)行平移，與此前已校正的序列對齊，從而實現(xiàn)運(yùn)動偽影校正。依次重復(fù)此操作，直到獲得所有行之間的平移量所組成的運(yùn)動曲線，同時也得到了校正后的圖像。

2）預(yù)處理

對C-scan圖像進(jìn)行兩項預(yù)處理：采用高斯濾波來降低圖像的噪聲；將圖像與Sobel算子進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取角膜的邊緣輪廓。這樣可以使處理后的C-scan圖像的每行數(shù)據(jù)由寬峰變?yōu)檎?，提高互相關(guān)算法提取運(yùn)動曲線的準(zhǔn)確性。而OCTA圖像由于其中的血管為細(xì)小的線條，無需進(jìn)行邊緣增強(qiáng)，可直接利用互相關(guān)方法提取運(yùn)動曲線。

4.與其他方法的比較

研究人員還提供了兩種方法進(jìn)行對比。一種方法是僅使用眼前節(jié)的C-scan圖像執(zhí)行運(yùn)動曲線估算流程（方法1），另一種方法是僅使用眼虹膜的OCTA圖像執(zhí)行運(yùn)動曲線估算流程（方法2）。而所提方法（方法3）則是先對采自同次3D-OCT及OCTA掃描的眼前節(jié)C-scan和眼虹膜OCTA圖像執(zhí)行運(yùn)動曲線估算流程，然后將C-scan曲線的中間部分以及OCTA曲線的前后部分進(jìn)行拼接，得到完整且準(zhǔn)確的運(yùn)動曲線。

眼前節(jié)C-scan的圖像預(yù)處理流程

三種方法的具體流程

實驗驗證

1.實驗對象及數(shù)據(jù)采集

實驗采用健康的活體昆明小鼠，在采樣前通過腹腔注射10%水合氯醛來麻醉小鼠，避免其運(yùn)動對采樣造成影響。用于數(shù)據(jù)采集的是實驗室自制的SD-OCT設(shè)備，其光源為860nm中心波長、約100nm帶寬的輻射發(fā)光二極管。

用于數(shù)據(jù)采集的自制SDOCT系統(tǒng)示意圖

A-line線掃描速度可達(dá)120kHz，空氣中成像深度約為2.4mm，橫向分辨率和縱向分辨率分別約為14μm和5μm。在3D-OCT掃描中，三維體數(shù)據(jù)由550幅B-scan圖像組成，每幅B-scan圖像又由550幅A-scan圖像組成。在OCTA模式下，在每個位置重復(fù)掃描3次，*終得到的數(shù)據(jù)點數(shù)為< height="2.185ex" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_svg/wcib2GksmGOnjOickNFUUicE8N90rGLZMMibvGWZm385bBPribiaRwWcdTIudrh4EYDOyqibFcJJJufbu6P3MgOSdcbIRh3RpU2nQzy/0?wx_fmt=svg&from=appmsg" style="width:32.036ex;height:2.185ex;" width="32.036ex" />，每次OCTA的采集時間約為11.3s。

2.運(yùn)動偽影校正結(jié)果及比較分析

1>運(yùn)動曲線比較

• 方法1所提取的運(yùn)動曲線僅在中間部分體現(xiàn)出生物呼吸節(jié)律，兩端趨于平坦。

• 方法2所提取的運(yùn)動曲線在兩端體現(xiàn)出生物呼吸節(jié)律，而在中間部分出現(xiàn)斷崖式下降。

• 所提方法（方法3）通過截取和拼接將前兩者的有用信息結(jié)合在一起，得到完整的運(yùn)動曲線，符合小鼠呼吸規(guī)律。

三種方法所使用的運(yùn)動曲線

2>圖像校正效果比較

• 原始的角膜C-scan圖像中角膜輪廓呈現(xiàn)出鋸齒狀偽影，虹膜OCTA圖像中的血管也出現(xiàn)非正常的鋸齒形。

• 方法1校正角膜中段約1/3區(qū)域的運(yùn)動偽影，但上下各約1/3區(qū)域處的運(yùn)動偽影仍然存在。使用方法1校正的OCTA圖像也存在相同問題。

• 方法2校正上下各約1/3區(qū)域的運(yùn)動偽影，但中段約1/3區(qū)域被引入較大的偏差。其原因是虹膜中部的血管為水平分布，豎向相關(guān)性較差。

• 所提方法校正效果理想，角膜C-scan圖像中花邊形的邊緣被還原為光滑的圓，虹膜OCTA圖像的微血管網(wǎng)絡(luò)中鋸齒狀偽影被修復(fù)，enface圖像中波紋樣偽影被消除。

原始的眼前節(jié)C-scan圖像與3種方法校正后的眼前節(jié)C-scan圖像對比（紅箭頭：運(yùn)動偽影）。（a）校正前的邊緣增強(qiáng)C-scan圖像；（b）~（d）3種方法校正后的邊緣增強(qiáng)C-scan圖像

原始的虹膜OCTA圖像與3種方法校正后的虹膜OCTA圖像對比（紅箭頭：運(yùn)動偽影或偏移）。（a）校正前的虹膜OCTA圖像；（b）~（d） 3種方法校正后的虹膜OCTA圖像

原始的虹膜enface圖像與3種方法校正后的虹膜enface圖對比（紅箭頭：運(yùn)動偽影）。（a）校正前的虹膜enface圖像；（b）~（d）用3種方法校正后的虹膜enface圖像

眼前節(jié)的OCT（灰度）和OCTA（紅色）的三維渲染圖（紅箭頭：運(yùn)動偽影）。（a）校正前；（b）利用所提出方法校正后

方法的優(yōu)勢與局限性

1.優(yōu)勢

• 所提方法的計算量小且無需引入額外硬件設(shè)備和冗余掃描方式，能夠滿足眼前節(jié)運(yùn)動偽影校正的需要，降低了系統(tǒng)的搭建成本以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的復(fù)雜程度。

• 對于具有規(guī)則、對稱結(jié)構(gòu)的生物組織具有較好的適用性，能夠有效地還原眼前節(jié)的真實結(jié)構(gòu)，如光滑的圓形角膜邊緣以及筆直、連續(xù)的虹膜微血管網(wǎng)絡(luò)。

• 所提方法中基于生物組織固有結(jié)構(gòu)信息的偽影去除思路可以擴(kuò)展到其他生物醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用中。

2.局限性

• 所提方法僅對平行于快軸方向的運(yùn)動進(jìn)行校正，忽略了沿著光傳播方向的運(yùn)動對成像造成的影響，未來可進(jìn)一步研究對沿光傳播方向運(yùn)動的校正。

• 對于結(jié)構(gòu)不規(guī)則的生物組織難以實現(xiàn)準(zhǔn)確的偽影校正。

結(jié)與展望

研究人員提出了一種基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的OCT及OCTA的運(yùn)動偽影去除方法。該方法無需添加額外硬件，基于眼前節(jié)中角膜以及虹膜血管的固有結(jié)構(gòu)信息，通過互相關(guān)算法估計運(yùn)動曲線并對運(yùn)動造成的偽影及偏移進(jìn)行校正。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效處理由呼吸等運(yùn)動引起的運(yùn)動偏移，是一種低成本且有效的偽影校正方法，對提升眼前節(jié)3D-OCT及OCTA掃描效果具有重要意義。

聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。文章來源于:鐘浩哲, 曹良齊, 張曉. 基于眼前節(jié)結(jié)構(gòu)信息的OCT和OCTA圖像運(yùn)動偽影校正[J]. 光學(xué)學(xué)報, 2024, 44(19): 1917001. Haozhe Zhong, Liangqi Cao, Xiao Zhang. Structural-Information-Based Motion Artifact Correction for OCT and OCTA Images of Anterior Segments[J]. Acta Optica Sinica, 2024, 44(19): 1917001.