前沿進展：基于眼前節(jié)結構信息的OCT和OCTA圖像運動偽影校正

在眼科疾病的診斷領域，光學相干層析成像（OCT）和光學相干層析血管成像（OCTA）是兩種非常重要的技術手段。然而，在成像過程中，由于成像對象的呼吸、心跳等非自主運動，常常會產生運動偽影，嚴重影響了成像質量。

北京理工大學醫(yī)學技術學院的鐘浩哲團隊提出一種基于眼前節(jié)結構信息來估計成像對象運動曲線進而實現運動偽影校正的方法。利用所提方法分別對角膜的C-scan以及虹膜的OCTA圖像進行分析，從而獲得慢軸方向上的相對運動，并將二者結合得到準確的運動曲線，并以此為參照校正OCT圖像中的運動偽影。

OCT和OCTA成像技術簡介
1.OCT成像原理
OCT是一種非侵入式光學成像手段，最早由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，另一束射入參考臂并收集反射光。利用近紅外光的相干性讓兩束光發(fā)生干涉，從而得到干涉光譜，再經過一系列處理最終獲得樣本內部的一維深度信息（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則是三維光學相干層析成像（3D-OCT），在同一深度上的掃描結果被稱為C-scan。

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

運動偽影問題及其影響
1.運動偽影產生的原因
在OCT和OCTA成像過程中，成像對象在數據采集時發(fā)生移動，但在圖像重建過程中卻被錯誤假定為靜止狀態(tài)，這就導致了最終輸出圖像中出現與成像組織不相干的失真影像，也就是運動偽影。

2.運動偽影對成像質量的影響
運動偽影會導致OCT圖像質量大幅下降，還可能引起臨床上對圖像的錯誤解釋。在3D-OCT中，運動偽影通常表現為慢軸方向上的圖像不連貫及斷層。而且不同的OCT模式中，運動偽影出現的概率也有所不同。

3.現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備捕捉受試者的運動來輔助消除偽影，以及利用掃描激光檢眼鏡對眼底采樣并與3D-OCT圖像互補校正偽影等。

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

基于眼前節(jié)結構信息的校正方法
1.理論依據
研究人員發(fā)現人和動物的角膜普遍呈現光滑的類半球形，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，并且生物組織內部結構都是緩慢連續(xù)變化的，所以相鄰B-scan之間存在較高的相關性。而運動偽影的成因本質上是相鄰B-scan之間的相對移動，因此可以通過互相關函數來計算它們的相對位移。

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

2）預處理
對C-scan圖像進行兩項預處理：采用高斯濾波來降低圖像的噪聲；將圖像與Sobel算子進行卷積運算，提取角膜的邊緣輪廓。這樣可以使處理后的C-scan圖像的每行數據由寬峰變?yōu)檎�峰，提高互相關算法提取運動曲線的準確性。而OCTA圖像由于其中的血管為細小的線條，無需進行邊緣增強，可直接利用互相關方法提取運動曲線。

4.與其他方法的比較
研究人員還提供了兩種方法進行對比。一種方法是僅使用眼前節(jié)的C-scan圖像執(zhí)行運動曲線估算流程（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曲線的前后部分進行拼接，得到完整且準確的運動曲線。

實驗驗證
1.實驗對象及數據采集
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，避免其自主運動對采樣造成影響。用于數據采集的是實驗室自制的SD-OCT設備，其光源為860nm中心波長、約100nm帶寬的超輻射發(fā)光二極管。

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

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

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

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出鋸齒狀偽影，虹膜OCTA圖像中的血管也出現非正常的鋸齒形。

• 方法1校正角膜中段約1/3區(qū)域的運動偽影，但上下各約1/3區(qū)域處的運動偽影仍然存在。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圖像的微血管網絡中鋸齒狀偽影被修復，enface圖像中波紋樣偽影被消除。

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備和冗余掃描方式，能夠滿足眼前節(jié)運動偽影校正的需要，降低了系統(tǒng)的搭建成本以及數據采集系統(tǒng)的復雜程度。
• 對于具有規(guī)則、對稱結構的生物組織具有較好的適用性，能夠有效地還原眼前節(jié)的真實結構，如光滑的圓形角膜邊緣以及筆直、連續(xù)的虹膜微血管網絡。
• 所提方法中基于生物組織固有結構信息的偽影去除思路可以擴展到其他生物醫(yī)學成像應用中。

• 所提方法僅對平行于快軸方向的運動進行校正，忽略了沿著光傳播方向的運動對成像造成的影響，未來可進一步研究對沿光傳播方向運動的校正。
• 對于結構不規(guī)則的生物組織難以實現準確的偽影校正。

總結與展望
研究人員提出了一種基于眼前節(jié)結構信息的OCT及OCTA的運動偽影去除方法。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構信息，通過互相關算法估計運動曲線并對運動造成的偽影及偏移進行校正。實驗結果表明，該方法能夠有效處理由呼吸等運動引起的運動偏移，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：本文僅用作學術目的。文章來源于:鐘浩哲, 曹良齊, 張曉. 基于眼前節(jié)結構信息的OCT和OCTA圖像運動偽影校正[J]. 光學學報, 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.