本发明专利技术公开了一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法与装置。光学相干探测方法，用于收集三维空间内散射信号样本的OCT散射信号；实时血流优化成像方法，基于GPU构建OCT散射信号的信噪比倒数与去相关系数之间的二维特征空间的优化分类器，利用优化分类器对动态血流信号与静态组织信号进行实时优化分类，进而优化获得OCTA图像；通过构建基于图形处理单元(GPU)加速计算的数据处理框架，实现OCTA数据高速处理与实时成像；并实时计算OCTA图像质量；通过当前图像质量反馈调整数据处理与成像参数，实时获得质量最优的OCTA图像。本发明专利技术通过GPU加速计算，实现OCTA数据的实时处理和成像，以及OCTA血流投影图像质量的实时自优化。以及OCTA血流投影图像质量的实时自优化。以及OCTA血流投影图像质量的实时自优化。
【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法与装置
[0001]本专利技术大体涉及生物医学成像领域，且更具体地涉及与光学相干层析成像技术(Optical Coherence Tomography，OCT)和血流成像(OCT Angiography，OCTA)相关联的实时图像处理与图像质量优化方法。
技术介绍
[0002]血液动力学响应是衡量生理功能和病理状态的重要参数，而光学相干层析血流成像(OCTA)技术可以内源性的血流运动代替传统的外源荧光标记物，对生物组织内的微血管网络进行非侵入性、高分辨率的无标记三维成像，可作为观察血液动力学响应的有效手段。在临床实验中，实时的OCTA成像与高质量的血流造影图是分析血液动力学响应的可靠前提。
[0003]为了获取OCTA血流图像，通常需要在生物组织的每个空间位置、以一定的时间间隔进行重复采样(重复的A线扫描或B帧扫描)，每个信号处的运动强度通过分析OCT散射信号的时间动态来进行量化，根据量化得到的运动强度来对血流信号和静态组织信号进行分类。目前已报道的OCTA的血流分类，主要是基于相邻的A线扫描间(或相邻B扫描帧间)的差分、方差或去相关计算。其中基于去相关计算的OCTA血流分类，由于其对于窗口内的多个信号的统计特性的充分利用，因此理论上分类结果的可靠性更高。同时，由于去相关衡量的是相邻B扫描帧间的相似度，因此受整体光源强度变化的影响小。
[0004]但是，去相关对于运动对比度的量化效果，对原始的OCT散射信号的噪声水平具有显著的依赖性。随着信号强度的衰减(如在深层组织区域)，随机性噪声将逐渐占据主要成分，也将产生较大的去相关值，带来去相关伪影。基于去相关运算生成的运动对比度无法区分噪声的随机性和血红细胞的运动导致的去相关，因此信噪比较弱的区域容易被误判为血流信号区域，严重影响血流图像的对比度。已有的基于信噪比倒数
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去相关系数(inverse SNR
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decorrelation，ID)特征空间的方法以静态信号在信噪比倒数
‑
去相关系数特征空间分布的3σ边界作为固定的分类边界。ID
‑
OCTA算法虽然能去除大部分静态区域，但是将在信噪比倒数
‑
去相关系数特征空间和静态信号重叠的动态信号一同去除，不能达到动态信号的准确分类，生成的OCTA图像质量存在进一步提升空间。同时，在CPU框架下的ID
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OCTA方法因其无法对所有OCT信号进行并行处理，处理速度较慢。
技术实现思路
[0005]本专利技术针对现有技术的不足，提出了一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法与装置，方法中利用GPU构建处理框架，通过构建图像质量评价模块实时计算生成血流投影图像的质量参数，根据血流投影图质量反馈调节信噪比倒数
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去相关系数空间中线性分类器阈值，从而实现OCTA信号实时处理与图像质量优化。本专利技术能显著加速OCTA信号处理速度，优化血流投影图像质量，提高血流和背景对比度，改善血管连续性。
[0006]本专利技术的目的是通过如下技术方案实现的：
[0007]一、一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法：
[0008]一种光学相干探测方法，用于收集三维空间内散射信号样本的OCT散射信号；
[0009]一种实时血流优化成像方法，基于GPU构建OCT散射信号的信噪比倒数与去相关系数之间的二维特征空间的优化分类器，利用优化分类器对动态血流信号与静态组织信号进行实时优化分类，进而优化获得OCTA图像。
[0010]所述的一种光学相干探测方法是采用以下的一种：
[0011]通过扫描改变参考臂光程的时间域OCT成像方法；
[0012]或者利用光谱仪记录光谱干涉信号的光谱域OCT成像方法；
[0013]利用探测器记录光谱干涉信号的扫频OCT成像方法。
[0014]所述的一种实时血流优化成像方法中，使用GPU实时优化步骤具体包括：
[0015]S1、采用一阶自协方差和零阶自协方差分析对OCT散射信号计算分析得到各OCT散射信号的信噪比倒数和去相关系数的两个特征(21)；
[0016]S2、构建OCT散射信号的信噪比倒数
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去相关系数特征空间(22)，基于多元时间序列模型和莱伊达准则在信噪比倒数
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去相关系数特征空间中确定静态组织信号分布的上界和动态血流信号分布的下界，根据上界和下界将信噪比倒数
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去相关系数特征空间划分成三个区域，分别为动态信号为主的动态区域、静态信号为主的静态区域和动静态信号混合的过渡区域(23)；
[0017]S3、在过渡区域中寻找优化分类线，使得该分类线提取的动态信号生成的血流造影图质量最高。根据优化分类线再从过渡区域进一步分离出信号，再与动态区域的信号结合得到动态OCTA信号，利用动态OCTA信号生成优化的血流造影图(24)。
[0018]所述步骤S1具体为：计算各OCT散射信号的信噪比倒数，对同一空间位置T个不同时间点扫描得到的OCT散射信号的幅度部分或对包含幅度和相位的OCT散射信号计算去相关系数，得到各OCT散射信号的信噪比倒数和去相关系数两个特征。
[0019]所述步骤S2具体为：根据多元时间序列模型获得OCT散射信号在信噪比倒数
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去相关系数特征空间的渐近分布，借助仿真分析得到渐近分布的方差，确定静态信号分布的上界及动态信号分布的下界。
[0020]所述多元时间序列模型的具体定义为：
[0021]采集到的OCT散射信号X(s，t)由生物组织样本的后向散射光信号A(s，t)和复数高斯白噪声n(s，t)叠加而成，其中后向散射光信号为A(s，t)＝αA
d
(s，t)+(1
‑
α)A
s
(s，t)，A
d
(s，t)和A
s
(s，t)分别为后向散射光信号中的动态和静态成分，α调整两者的比例，s，t分别表示体素的三维空间和时间。一般地，后向散射光信号A和噪声n满足以下条件：1、n(s，t)是时间和空间维度相互独立的白噪声，并且和后向散射光A(s，t)无关；2、在时间维度，后向散射光的动态部分A
d
(s，t)遵循独立同分布，静态部分A
s
(s，t)为一个常矢量。
[0022]通过多元时间序列模型分析，对于运动引起动态程度为α的OCT散射信号，其在信噪比倒数
‑
去相关系数特征空间的渐近分布满足：
[0023][0024]其中，
→
表示收敛，iSNR表示信噪比倒数，D表示去相关系数，α表示OCT散射信号的动态程度。
[0025]所述借助仿真分析得到渐近分布的方差，具体为：当计算去相关系数的平均核大小有限时，进一步通过仿真模拟得到对于当α＝0下的静态信号在信噪比倒数
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去相关系数特征空间的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法，其特征在于包括：一种光学相干探测方法(1)，用于收集三维空间内散射信号样本的OCT散射信号；一种实时血流优化成像方法(2)，基于GPU构建OCT散射信号的信噪比倒数与去相关系数之间的二维特征空间的优化分类器，利用优化分类器对动态血流信号与静态组织信号进行实时优化分类，进而优化获得OCTA图像。2.根据权利要求1所述的一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法，其特征在于：所述的一种光学相干探测方法(1)是采用以下的一种：通过扫描改变参考臂光程的时间域OCT成像方法；或者利用光谱仪记录光谱干涉信号的光谱域OCT成像方法；利用探测器记录光谱干涉信号的扫频OCT成像方法。3.根据权利要求1所述的一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法，其特征在于：所述的一种实时血流优化成像方法(2)中，具体包括：S1、采用一阶自协方差和零阶自协方差分析对OCT散射信号计算分析得到各OCT散射信号的信噪比倒数和去相关系数的两个特征(21)；S2、构建OCT散射信号的信噪比倒数
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去相关系数特征空间(22)，在信噪比倒数
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去相关系数特征空间中确定静态组织信号分布的上界和动态血流信号分布的下界，根据上界和下界将信噪比倒数
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去相关系数特征空间划分成三个区域，分别为动态信号为主的动态区域、静态信号为主的静态区域和动静态信号混合的过渡区域(23)；S3、在过渡区域中寻找优化分类线，根据优化分类线再从过渡区域进一步分离出信号，再与动态区域的信号结合得到动态OCTA信号，利用动态OCTA信号生成优化的血流造影图(24)。4.根据权利要求3所述的一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法，其特征在于：所述S2中，在信噪比倒数
‑
去相关系数特征空间中，将去相关值大于静态信号分布的上界D
s1
的区域作为以动态信号为主的动态区域R
d
，将介于动态信号分布的下界D
d2
和静态信号分布的上界D
s1
之间的区域作为动静态信号混合的过渡区域R
i
，将去相关值小于动态信号分布的下界D
d2
的区域作为以静态信号为主的静态区域R
s
。5.根据权利要求3所述的一种基于GPU实时处理的OCTA图像优化方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：S31、根据两个分类器阈值分别确定两条分界线，对信噪比倒数分别小于两条分界线的信号进行提取获得两种动态OCTA信号，利用两种动态OCTA信号各自生成一幅血流造影图，获得两幅血流造影图(24)；S32、计算两幅血流造影图(24)的质量评价参数AQI；S33、比较两幅血流造影...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，邓晓枫，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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