基于字典算法的OCT图像散斑稀疏降噪

光学相干层析扫描(OCT)作为一种新型无创高分辨率扫描方式,在临床上得到广泛应用,但是OCT图像本身存在严重的散斑噪声,这大大影响了疾病的诊断。本文针对OCT图像中的乘性散斑噪声,改进了两种原始字典降噪算法。该算法首先对OCT图像进行对数变换,采用正交匹配追踪算法进行稀疏编码,以及K奇异值分解学习算法进行自适应字典的更新,最后通过加权平均以及指数变换回到空域。实验结果表明,本文改进的两种字典算法能有效降低OCT图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果。并通过均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)以及边缘保持指数(EPI)四个指标评价降噪效果,与两种原始字典降噪算法和传统滤波算法相比,两种改进字典算法降噪效果优于其他算法,其中自适应字典算法表现更好。

基于双域滤波算法的OCT图像去噪

光学相干断层扫描(OCT)作为眼科疾病的重要诊断手段之一,具有巨大的发展潜力。OCT图像中含有大量的散斑噪声,会影响图像病理信息的检测和提取。提出一种去除OCT图像散斑噪声的方法,依据散斑噪声的乘性特性建立了乘性噪声模型。针对双域滤波中产生的伪吉布斯现象,引入各向异性扩散获得引导图像,代替了算法中的自身引导,减少了迭代次数。结果显示,所提方法提高了算法效率与图像质量,算法运行时间大幅度下降,图像峰值信噪比(PSNR)提高到36dB,结构相似性(SSIM)和边缘保持系数(EPI)分别达到0.8和0.7左右,有效抑制了OCT图像中的散斑噪声。

用OCT探究艾灸后皮肤组织的光衰减变化

使用OCT初步探究了艾灸对经络上不同穴位表皮微循环的影响。对每位健康志愿者先后进行3次大陵穴艾灸实验,共得到30组实验数据。每组对4个观测点进行10次测量,共获得1200次实验数据。基于OCT信号的成像特性与组织光学中的光学特性参数,对穴位处深度为0.4~1.0mm的后向散射信号区间内进行拟合,获得了穴位皮肤的光衰减系数。结果显示,与自然状态下的皮肤光衰减系数相比艾灸后30min内穴位皮肤光衰减系数升高约40%,艾灸点所在经络上的其他穴位后向散射信号强度明显降低。而在临近经络的非穴位对照点和其他经络上的对照点处并没有观察到这一现象。表明了,利用OCT可以观测到艾灸对穴位皮肤微循环的影响可以通过经络这一通道进行传递至其它穴位,这种现象具有一定的临床意义,也进一步扩展了传统OCT的运用范围。

小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪算法

通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,提出了一种将小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪方法。先将OCT图像进行小波分解,获得不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向的高频细节图像采用三种改进的分数阶积分Tiansi模板进行滤波,最后将低频近似图像与三个分数阶积分滤波后的高频细节图像合成,得到去噪后的图像。实验结果表明;该算法在有效降低OCT图像散斑噪声的同时,尽可能地保留了图像的细节;相比经典的去噪算法和单一的分数阶积分算法,本文算法的去噪效果较好。

基于小波分解金字塔的OCT图像特征提取算法

糖尿病性黄斑水肿(DME)是导致失明的主要原因之一,由专业的医生通过检查光学相干扫描(OCT)图像是主要的诊断方法,但这一过程不仅耗时而且容易误判,提出一种辅助诊断模型来区分DME和正常黄斑。对原始OCT图像进行降噪、展平、裁剪预处理,得到易于分类的病灶区图像,在小波分解金字塔模型的基础上用局部二值模式方法对原图和低频子图像提取纹理特征;与提取细节图像的灰度-梯度共生矩阵特征融合形成最终的全局特征,并对其进行降维;用weka平台的序列最小优化模型进行分类。在杜克大学数据集和临床数据集上的试验结果表明,算法在两个数据集上验证的准确率分别为95.7%、95.3%,灵敏性分别为95.3%、95.5%,特异度分别为96.0%、95.1%。因此,所提方法能有效对OCT图像分类,为临床上视网膜疾病辅助诊断提供技术支撑。