给大家推荐6篇关于光学相干层析成像的计算机专业论文

今天分享的是关于光学相干层析成像的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到光学相干层析成像等主题,本文能够帮助到你

基于OCTA的视网膜微血管网络图像增强与量化方法研究

这是一篇关于光学相干层析成像,光学相干层析成像血管造影术,图像融合,深度学习,图像增强,U-Net,血管量化的论文, 主要内容为光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography,OCT)是一种无创、高分辨率、无接触的高速成像技术。自1991年由Huang及Fujimoto等人提出以来,OCT已被广泛用于多种疾病诊断中,其中对人眼疾病的诊断应用最为成熟。而光学相干层析成像血管造影术(OCT Angiography,OCTA)作为OCT的一种功能成像技术,目前也在眼科临床上获得了一定程度的成功应用。在OCTA成像中由于眼动原因,图像会产生运动伪影,给临床诊断带来很大不确定性。同时为了辅助医生对病情做出准确的诊断,需要提高OCTA图像质量。近年来在图像处理领域获得了极大成功的深度学习方法也可以增强OCTA图像质量。此外为了进一步帮助医生不依赖于主观经验根据OCTA图像进行精确诊断,可以对OCTA图像进行量化分析,从而获得血管密度、血管直径等描述视网膜血管网络形态和分布的客观化评估指标。根据上述提出的问题,本文分别进行了三个方面的研究。第一,本文提出了一种OCTA图像融合方法,该方法首先利用相位相关配准对大血管进行粗配准,再利用非刚性配准对小血管进行细配准,然后对配准后的图像利用双正交样条小波变换进行图像融合。通过对同一区域连续采集的OCTA图像之间的配准与融合,可以得到一张消除了运动伪影并且血管得到增强的融合图像。通过实验对比得出,在血管信息熵、血管连续性、血管信噪比这三个评价指标上,本文方法相对于加权平均的融合方法分别提升了12.1%、15.4%、0.9%,而相对原始单张OCTA图像分别提升了43.1%、16.8%、6.3%,证明了本文方法的有效性。第二,本文提出了一种基于深度学习的OCTA图像增强方法,用于对单张OCTA图像进行增强,通过训练U-Net网络来学习单张图像和标签图像之间的映射关系,然后使用训练好的网络对单张OCTA图像进行增强,可以得到一张高质量的OCTA图像。其中网络模型是将原始U-Net分割网络改成了回归型网络,并且根据几种基本的损失函数提出了一种新的混合损失函数MS＿SSIM＿SL1＿Loss(多尺度结构相似性和平滑的L1损失函数结合)。通过实验对比发现,本文方法相对对比方法的峰值信噪比提升0.3%～2.3%,对于其它的评价指标,本文方法的增强图像与标签图像也更接近,证明了本文方法的有效性。第三,本文对OCTA图像的血管进行了初步量化分析,介绍了OCTA图像的五种血管量化分析方法,从多个角度量化和评估血管图像。这些指标包括血管密度、血管骨架密度、血管直径指数、血管周长指数、血管紧密度指数。通过计算不同视网膜OCTA图像的五种血管量化参数进行了实验对比量化。综上,本文先基于双正交样条小波变换对多张OCTA进行图像融合,然后基于深度学习对单张OCTA图像进行增强,这两种方法都可以提高OCTA的图像质量。最后本文对OCTA图像进行了初步量化研究,血管的定量化参数可用于客观化的诊断,具有临床应用的潜力。

嵌入式OCT集成控制系统设计与开发

这是一篇关于光学相干层析成像,嵌入式设计,ARM9,高速DA,步进电机的论文, 主要内容为光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography，简称OCT)技术是一新近发展的高分辨率的生物医学成像手段，它基于低相干成像术，同时结合了共焦成像和外差探测方法的优点，能非侵入性地对活体内部的结构与生理功能进行可视化观察。OCT技术只需借助光这个媒介，不需要进行诸如生理切片等创伤手段来进行探测，故而无任何辐射危险以及没有任何创伤，远比之前的医学影像技术安全，能够胜任无损检测，被称之为“光学活检”。OCT技术不仅可以应用于活体组织的结构成像，还能在功能成像领域得到广泛应用，通过各种算法可以获得活体组织的各种组织特性，如多普勒流速、折射率、光谱特性等等。 OCT系统的目标是能够应用于临床，并产生理想的社会和经济效益。因此将OCT系统需要的各种信号发生模块和控制模块采用集成化、智能化、小型化的改进设计，即嵌入式的优化设计，是实现OCT成像系统低成本、小型化和仪器化的关键之一。本文在分析单模光纤型OCT系统原理和工作过程的基础上，提出了将快速扫描延迟线(RSOD)、位相调制器(Phase Modulator)、探测扫描控制信号以及扫描信号的放大滤波电路等，统一于以ARM9为核心的嵌入式光纤型OCT集成控制系统的设计思想。在这种设计思想下，快速扫描延迟线中振镜驱动三角波、DAQ卡同步方波、位相调制器中的高频锯齿波，采用高速DA和相应的逻辑电路产生；同样，探测扫描控制信号模块中的步进电机、位移控制台也由ARM9核心通过驱动芯片与电路直接控制；从而摒弃了由多个通用仪器组成的构建复杂、价格昂贵的分立式光纤型OCT系统结构，并且由于嵌入式Linux操作系统的引入，使得系统具有开发和成本低、可扩展性能好、实时控制功能强、稳定性好等特点。实验结果表明，该嵌入式光纤型OCT控制系统在扫描速度、扫描范围和成像分辨率等方面均能达到设计要求。

基于OCT和线扫共聚焦多光谱成像的双模态系统研究

这是一篇关于光学相干层析成像,线扫描共聚焦多光谱成像,双模态成像,图像配准,Zemax仿真的论文, 主要内容为光学相干断层扫描成像(OCT)和线扫描共聚焦多光谱成像(LSCM)都是高灵敏度、高分辨率的无损生物光学在体成像技术。OCT通过相干探测的方式对目标组织进行成像获得结构信息,LSCM则利用光吸收特性对目标表面进行共聚焦多光谱成像,因此两种成像模式呈现出了互补性。本文设计并研发了一种融合OCT和LSCM成像技术的双模态系统,并通过皮肤成像评估该成像系统的医学应用可行性,具体工作内容如下:1.设计开发了 LSCM成像系统,并采用Zemax光学软件对系统进行仿真和优化设计,评估系统主要光学指标。LSCM系统在光谱成像中融合线扫共聚焦技术,提升光谱成像分辨率,通过线扫描代替点扫描的方式提升成像速度。随后将LSCM系统和SD-OCT系统结合,设计开发了 LSCM/SD-OCT双模态成像系统。其中,LSCM子系统是基于超连续谱激光器而设计的,视场范围约为7mm×6mm,横向分辨率为7.8μm(波长<600nm)。SD-OCT子系统是基于中心波长为850nm的超辐射二极管光源设计的,成像深度1.7mm(空气中),轴向和横向分辨率分别为2.8μm和24.75μm。2.基于VS2012平台完成了双模态系统的软件设计,包括时序控制、数据采集、信号处理和UI界面。信号处理包括LSCM图像重构(数据重排列和灰度处理)和SD-OCT图像重构(去直流项、波数线性化、色散补偿、傅里叶变换和灰度映射)。双模态系统的UI界面可以同步实时显示OCT信号(干涉光谱,A-scan和B-scan)和LSCM图像。3.基于LSCM/SD-OCT双模态系统进行人体皮肤成像,并设计了一种融合Canny边缘检测和Harris角点检测的多特征值配准算法,以实现双模态信息融合。该算法联合双模态图像的边缘和角点特征提取特征点,通过RANSAC算法对上述特征点进行筛选。然后将多特征值配准算法与传统Powell算法、Powell-PSO算法、NCC改进算法和Fourier-Mellin算法相比,结果表明本文设计的多特征值算法在视觉评价和客观指标都取得更优的结果。综上,本文设计了一种新颖的LSCM/SD-OCT双模态成像系统,并将该系统应用于人体皮肤成像,实验结果表明该双模态成像系统具备良好的临床应用潜力。