《面向光學相干層析成像的三維結構化壓縮感知方法研究》是依託湖南大學，由方樂緣擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向光學相干層析成像的三維結構化壓縮感知方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：方樂緣
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
光學相干層析成像（OCT）可對人體組織實現三維無損成像，是眼球和軟組織疾病診斷的重要炒漿笑手段之一。本項目將深入研究三維OCT圖像的高維特性和多種內在結構性，提出面向OCT成像的三維結構化壓縮感知方法。研究內容包括：(1)利用層析內結構分布不均衡性和層析間結構相似性，提出三維結構自適應壓縮採樣方法，降低採集數據冗餘度並提高成像速度；(2)針對眼球和軟組織病理結構的高維性和高複雜性，提出三維多結構字典構建方法，精確表示和重構病理結構；(3)利用層析內結構相似性和稀疏係數結構性，提出三維結構化稀疏重構算法，提高重構精度和效率。研究成果將有助於解決現有OCT技術採集冗餘度高、成像速度慢、複雜結構信息難以有效表示和重構等問題，促進壓縮感知理論和OCT成像技術的發展，為眼球和軟組織疾病高效、精確的診斷提供技術支撐。
結題摘要
光學相干層析成像（OCT）可對人體組織實現三維無損成像，是眼科疾病診斷的重要手段之一。但是，OCT成像時間較長，易造成眼科病患成像過程中的痛楚。此外，OCT通常在低光環辯朵樂幾境中成像易產生嚴重的噪聲，影響後續的臨床分析和診斷。傳統方法可通市尋端過降低採樣率，來提升成像速度，並採用插值和去噪等方法來重建高解析度OCT圖像。現有的插值和去噪方法並未考欠棕符慮OCT圖像的結構特性，易丟失或模糊OCT圖像中的重要病理結構信息。本項目深入研充嚷櫃究了三維眼科OCT圖像的多種內在結構性，提出一系列良拳OCT圖像快速獲取、重建及分析方法，主要包括：（1）充分利用了眼科視網膜圖像中的膜層結構，提出了一種基於膜層病理結構分割的稀疏表示重建方法，將OCT圖像獲取速度提升4倍的同時，準確重建了眼科膜層病理結構信息；（2）充分利用了眼科視網膜OCT圖像的3D層析結整乘迎體構，提出了一種張量稀疏表示重建方法，能高效利用3D層析信息來重建OCT圖像；（3）充分利用了OCT圖像病變結構的非局部相似性，提出了一種非局部加權平均稀疏表示重建方法，大幅提升重建性能，抑制了噪聲干擾；（4）提出了基於深度學習的OCT圖像膜層分割、病變檢測、分類方法，大幅提升OCT圖像自動分析精度。本項目在IEEE Trans. Medical Imaging等權威SCI期刊發表論文9篇，獲得湖南省自然科學一等獎1項。相關研究成果將有助於解決現有OCT技術成像速度慢、複雜結構信息難以有效表示和重構等問題，促進稀疏表示理論和OCT成像技術的發展，為眼科疾病高效、精確的診斷提供技術支撐。
