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    光學(xué)相干層析的三維血管成像方法及其算法

    2020-11-12 08:18:46郭晉豪劉智明鐘會(huì)清郭周義莊正飛
    激光生物學(xué)報(bào) 2020年5期
    關(guān)鍵詞:信號(hào)方法

    郭晉豪,李 陽(yáng),劉智明,鐘會(huì)清,郭周義,莊正飛

    (國(guó)家中醫(yī)藥管理局中醫(yī)藥與光子技術(shù)三級(jí)實(shí)驗(yàn)室&廣東省激光生命科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,華南師范大學(xué)生物光子學(xué)研究院,廣州 510631)

    光學(xué)相干層析(optical coherence tomography,OCT)具有非入侵性、可跨層成像、高分辨率、高靈敏度、快速成像的技術(shù)特點(diǎn),在皮膚、腸胃、心臟、神經(jīng)、眼科等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。由于眼睛的近似于透明介質(zhì)的特點(diǎn),入射光可穿透眼前節(jié)到達(dá)視網(wǎng)膜、脈絡(luò)膜,使OCT技術(shù)很早便被應(yīng)用于眼科成像[1]。在初期,結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單的時(shí)域OCT在醫(yī)學(xué)上得到了一定的發(fā)展。隨著傅里葉域OCT [(Fourier-domain OCT,F(xiàn)D-OCT),其包括頻域OCT和掃頻光源OCT]的噪音問(wèn)題被逐步改善,OCT的成像速度大大加快,進(jìn)一步促進(jìn)了OCT三維成像的應(yīng)用[2]。

    光學(xué)相干層析血管造影(optical coherence tomography angiograhpy,OCTA)是FD-OCT在血管成像中的應(yīng)用,它是一種非接觸性、快速、安全的活體檢測(cè)成像方法。傳統(tǒng)OCT無(wú)法在組織中區(qū)分出血流,血流中血紅細(xì)胞的移動(dòng)造成背散射光信號(hào)不穩(wěn)定,而靜態(tài)組織中光的背散射強(qiáng)且信號(hào)相對(duì)穩(wěn)定。利用該特點(diǎn),在原FD-OCT采集到的OCT數(shù)據(jù)集中,用算法可對(duì)組織中的血流成像。

    在傳統(tǒng)眼科檢查中,熒光素血管造影(fundus fluoresce angiography,F(xiàn)FA)和吲哚青綠血管造影(indocyanine green angiography,ICGA)被譽(yù)為“金標(biāo)準(zhǔn)”。這兩種方法具有成像角度廣、動(dòng)態(tài)成像、無(wú)成像偽影的優(yōu)點(diǎn)。但是,F(xiàn)FA不能檢測(cè)出脈絡(luò)膜異常,熒光素從脈絡(luò)膜快速泄漏時(shí)影響其檢測(cè),且兩種方法所成的像均為二維圖像,無(wú)法對(duì)病灶進(jìn)行空間定位以及詳細(xì)選層觀察。此外,注射造影劑還可能引發(fā)患者惡心、嘔吐、過(guò)敏,嚴(yán)重者甚至死亡[3]。而OCTA與FFA 和ICGA相比,其穿透性好、分辨率高、可三維成像等優(yōu)點(diǎn)便于醫(yī)生分析確定病因,無(wú)需注射、無(wú)副作用使它可成為日常眼科檢查的手段。

    OCTA在臨床上有廣泛的應(yīng)用,如糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼、年齡相關(guān)的黃斑變性、脈絡(luò)膜新生血管等與眼部血管相關(guān)的疾病的診斷。圍繞臨床診斷這一重點(diǎn)應(yīng)用,國(guó)內(nèi)研究者近年開(kāi)展了各眼科疾病在OCTA方法下的表現(xiàn)和量化測(cè)定工作,但在OCTA硬件研制和算法開(kāi)發(fā)方面的工作相對(duì)較少。

    1 OCTA及其算法

    在FD-OCT中,若干個(gè)軸向(激光的入射方向,與深度z同向)掃描(A-san)組成橫向二維圖,若干個(gè)橫向二維圖組成三維的OCT圖像。對(duì)光強(qiáng)-頻譜函數(shù)進(jìn)行傅里葉逆變換后即可得出光強(qiáng)關(guān)于深度z的函數(shù),并且分為振幅和相位項(xiàng)[4],即

    本文根據(jù)算法利用振幅與相位信息的情況,把要講述的OCTA進(jìn)行如下分類(lèi),如表1所示。

    表1 OCTA分類(lèi)Tab.1 Classification of OCTA

    1.1 基于相位的OCTA

    基于相位的OCTA算法主要包括多普勒OCT(Doppler OCT,DOCT)、相位方差、相位梯度血管造影及其拓展的裂頻相位梯度血管造影。

    1.1.1 DOCT

    DOCT利用多普勒效應(yīng)進(jìn)行工作。血管中血紅細(xì)胞的移動(dòng)引起入射光發(fā)生多普勒效應(yīng),從而引起波的頻率、干涉條紋相位發(fā)生變化,由此確定血管中血液的流動(dòng)狀態(tài)。由于利用了相位項(xiàng),DOCT除了血管成像外,還有測(cè)血液流速、血管直徑的功能。

    可見(jiàn)該方法所需系數(shù)多,入射光與血管垂直時(shí)測(cè)不出血流的流速,且視網(wǎng)膜中的目標(biāo)血管與入射光的夾角往往難以知曉[5]。

    在成像速度和靈敏度都有優(yōu)勢(shì)的FD-OCT出現(xiàn)后,傅里葉域DOCT隨之發(fā)展。研究者們想出若干方法測(cè)量血流的速度。一種方法是用局部血管梯度法,測(cè)量相鄰血管橫截面層析圖的血管梯度,從而得出缺失的角修正因子,其缺點(diǎn)為處理數(shù)據(jù)量大且耗時(shí)長(zhǎng)[6]。另一種方法是使用冠狀面提取速度矢量:用兩幅橫向血流圖提取出血流血管的直徑、方向與位置。上述兩種方法均容易受到眼睛運(yùn)動(dòng)的影響,血管與入射光夾角的獲取仍需解決[7]。

    在解決眼睛運(yùn)動(dòng)的問(wèn)題上,第一個(gè)將DOCT用于活體人眼成像的團(tuán)隊(duì)則使用了大樣本運(yùn)動(dòng)引起的多普勒位移補(bǔ)償算法和基于相關(guān)算法對(duì)樣品的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償[8]。而后發(fā)展出多光束入射方法,其中常用雙光束入射方法,即用偏振方向相互垂直,或者光程編碼、入射方向帶夾角α的兩路入射光,分別測(cè)出每路入射光的相差用下式算血流的絕對(duì)速度,即其中β為血流速度矢量平面與入射光束平面的夾角,λ為入射光中心波長(zhǎng)。由于采用雙光路入射,在測(cè)量血流時(shí)兩光路的相差幾乎不變,眼動(dòng)帶來(lái)相變從而影響血液流速測(cè)量的問(wèn)題得以解決[9]。

    DOCT可應(yīng)用于測(cè)量視神經(jīng)盤(pán)的總血流和血管直徑。在視神經(jīng)盤(pán)周?chē)M(jìn)行方形或圓形掃描,算出每條進(jìn)入視神經(jīng)盤(pán)血管的血流量后相加,即可得總視網(wǎng)膜血流量。血液高吸收、高散射的特性會(huì)導(dǎo)致陰影效應(yīng),遮擋血液下面的血管邊界,影響測(cè)量。因此,用相位方法測(cè)量血管直徑時(shí),更易受到管壁附近低流速和系統(tǒng)相位噪聲的影響。在用雙光束入射測(cè)量視神經(jīng)盤(pán)血流速度時(shí),要求克服β角較大帶來(lái)的錯(cuò)誤估算引起的計(jì)算速度誤差大的問(wèn)題。Blatter等[10]用旋轉(zhuǎn)的道威棱鏡使入射光束探測(cè)面總是平行于速度矢量,使得測(cè)量不再依賴(lài)于獲取的血管角度。

    頻域OCT的掃描速度越快,相鄰掃描的時(shí)間間隔越短,散射光在單個(gè)掃描間隔中傳播的距離相應(yīng)縮短,從而使DOCT可測(cè)量的速度下限變大,成像精度降低。因此,加快掃描速度和提高靈敏度成為DOCT的矛盾。

    1.1.2 相位方差

    相位方差光學(xué)層析掃描(phase variance-OCT,PVOCT)利用OCT信號(hào)中相位變化的方差值識(shí)別出靜態(tài)組織中血紅細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)。固定掃描時(shí)間間隔為T(mén),頻域OCT中信號(hào)相位方差的組成成分如下所示:

    MB掃描模式是在同一個(gè)橫向的不同位置進(jìn)行M掃描。該模式下,掃描間隔T2>>T1,用得出成像信號(hào)。用此方法可消除與T無(wú)關(guān)、只與深度z相關(guān)的項(xiàng),留下T1、T2時(shí)間段內(nèi)項(xiàng)的差。PV-OCT采用MB掃描模式不僅增加了相位圖之間的最大時(shí)間間隔T,更通過(guò)改善成像的統(tǒng)計(jì)方法增加了標(biāo)準(zhǔn)多普勒血流成像的動(dòng)態(tài)范圍。

    BM掃描模式為在同一個(gè)橫向面上進(jìn)行多次B掃描。在BM掃描模式下相位噪音項(xiàng)需要通過(guò)數(shù)值估算后進(jìn)行補(bǔ)償。收集到的OCT信號(hào)可由信號(hào)S和噪聲N的復(fù)數(shù)形式表示:

    因此,OCT信號(hào)強(qiáng)度可由下式表示:

    由于噪音相位的隨機(jī)性,強(qiáng)度在一段時(shí)間內(nèi)取平均值可以消除交叉項(xiàng),因此OCT的信號(hào)可以表示為通過(guò)估算的值得出不同情況下N2的估值,即可得出最終的成像信號(hào)S2。在BM掃描模式下,掃描時(shí)間間隔增大,血流運(yùn)動(dòng)和布朗運(yùn)動(dòng)的比值提高,對(duì)比度也因更多的圖像數(shù)據(jù)得到應(yīng)用而提高[11]。與DOCT相比,PV-OCT的掃描速度與靈敏度不發(fā)生矛盾。

    1.1.3 相位梯度血管造影

    相位梯度血管造影(phase gradient angiography,PGA)先對(duì)兩個(gè)不同時(shí)間的相位信號(hào)相減,再分析總相位變化信號(hào)的組成項(xiàng),如下式所示:

    下式計(jì)算血管造影信號(hào):

    PGA結(jié)合裂頻技術(shù)(split-spetrum)可以改善PGA的成像質(zhì)量,得到裂頻相位梯度血管造影,即SSPGA(split-spectrum phase gradient angiography),如下式所示:

    其中M為裂頻的數(shù)量,m為M的序號(hào)數(shù)。

    PGA與振幅信號(hào)、裂頻方法相結(jié)合的裂頻振幅相位梯度血管造影,將在下面基于復(fù)合信號(hào)的OCTA中提到[12]。

    1.2 基于振幅的OCTA

    用振幅或散斑信息進(jìn)行血流成像的原理在于隨機(jī)介質(zhì)中散射粒子運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)引起背散射光的相位變化,導(dǎo)致干涉條紋的頻譜或者散斑發(fā)生變化,對(duì)變化作一定的處理,即可在一定程度上對(duì)血流信號(hào)進(jìn)行表征。用OCT信號(hào)中的振幅信號(hào)進(jìn)行成像既有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn)。一方面,只用振幅信息可以使其減少相位噪聲,尤其是來(lái)自光源的相位噪音的影響;另一方面,當(dāng)血液流動(dòng)只引起相位變化而不引起振幅變化時(shí),則達(dá)不到很好的血流成像效果。下面講述振幅OCTA的幾種算法。

    1.2.1 散斑方差

    由于進(jìn)行頻譜散斑分析對(duì)計(jì)算速度和成像幀率要求高,散斑技術(shù)在FD-OCT開(kāi)始發(fā)展的一段時(shí)間內(nèi)并沒(méi)有得到很好的應(yīng)用。在掃頻光源和傅里葉域鎖模技術(shù)的發(fā)展改善了掃描速度和成幀速度后,基于散斑的OCT得到了更好的發(fā)展?;谏叩某上窦夹g(shù)可用于血管成像、定量檢測(cè)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等以血管為目標(biāo)的治療。其中利用散斑光強(qiáng)計(jì)算襯比時(shí),可用于計(jì)算血管流速進(jìn)行流速成像,而散斑方差(speckle variance,SV)方法通過(guò)計(jì)算散斑光強(qiáng)的方差成像,如下式所示:

    其中i為用于橫向掃描中慢掃描軸的指數(shù),j為橫向掃描中快掃描的指數(shù),k為深度指數(shù)。SVijk為所需的成像散斑方差信號(hào),N為計(jì)算方差數(shù)量的窗口值,Imean為N次B掃描的平均強(qiáng)度[13]。

    與同樣是多功能OCT的DOCT對(duì)比,SV方法基本對(duì)任意入射角度均可成像,不受入射角度的影響,且由于算法相對(duì)簡(jiǎn)單,基本可做到實(shí)時(shí)成像。但是,SV方法同樣也受投影偽影、體動(dòng)偽影的影響。隨后散斑方差算法的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行模型試驗(yàn),探究了重復(fù)掃描次數(shù)N和幀間掃描時(shí)間間隔對(duì)成像質(zhì)量的影響,用所得結(jié)論可獲得更高的成像質(zhì)量,但是所需成像時(shí)間也大大增加[14]。

    1.2.2 相關(guān)映射

    相關(guān)映射OCT(correlation mapping OCT,cmOCT)算法用來(lái)自同一位置采集的兩個(gè)B掃描的強(qiáng)度信息,強(qiáng)度分別為IA、IB。在B掃描形成的幀中的xy軸向定義一個(gè)長(zhǎng)寬為M、N的格子(相當(dāng)于SV方法中的窗口),用于選定每個(gè)像素進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算所用到的隔壁像素的數(shù)量,格子越大則運(yùn)算時(shí)間越長(zhǎng)。相關(guān)映射(correlation mapping,cm)方法計(jì)算相關(guān)值算法如下:

    每個(gè)像素cm(x,y)值的范圍為(-1,1)。反射物的流動(dòng)性越小,相關(guān)值越大,據(jù)此設(shè)置閾值區(qū)分血管、組織。算法的靈敏度受窗口選擇的影響:小窗口易受噪音以及環(huán)境變化影響,大窗口對(duì)小血管的成像能力不夠強(qiáng)。對(duì)于低相關(guān)值的環(huán)境噪音,采用結(jié)構(gòu)掩模(structural mask)方法抑制。

    Lal等[15]使用更高速(200 kHz)的掃頻光源在BM掃描模式下,對(duì)同一位置的8個(gè)A掃描的強(qiáng)度分布用一維交叉關(guān)聯(lián),補(bǔ)償軸向動(dòng)偽影;對(duì)不同位置的B掃描之間用圖像配準(zhǔn)方法,補(bǔ)償橫向動(dòng)偽影。去除了較高和較低的相關(guān)值后,取N-1個(gè)同一位置的cm信號(hào)的均值,成像后用3×3的窗口逐個(gè)進(jìn)行窗口濾波改善信噪比。該方法在同樣的試驗(yàn)條件下比SV成像算法成像質(zhì)量更優(yōu)。cmOCT能識(shí)別出非常低速的液體運(yùn)動(dòng),甚至是布朗運(yùn)動(dòng),比DOCT有著更高的靈敏度,使其可以探測(cè)更微小的血管[16]。

    1.2.3 裂頻振幅去相關(guān)血管造影

    在成像的算法原理上,裂頻振幅去相關(guān)血管造影(split-spectrum amplitude-decorrelation angiography,SSADA)與cmOCT方法類(lèi)似。cmOCT算法利用強(qiáng)度信號(hào)計(jì)算血管和組織的相關(guān)值,而SSADA算法用振幅信號(hào)計(jì)算血管和組織的去相關(guān)值:若掃描位置的流動(dòng)性越大,則去相關(guān)值越大,圖像賦予的亮度就越高。SSADA算法用BM掃描模式采集大量數(shù)據(jù)。在文獻(xiàn)[17]中,在同一位置進(jìn)行N=8次的B掃描,在對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(去除噪音和自相關(guān)項(xiàng))后,1個(gè)A掃描處有M個(gè)不同的頻譜,原文中個(gè)數(shù)為 4,即k1、k2、k3、k4合成一個(gè)像素k,傅里葉變換后得到關(guān)于深度的復(fù)信號(hào),即。而去相關(guān)運(yùn)算只用復(fù)信號(hào)中的振幅項(xiàng)A(x,z),結(jié)合裂頻方法,去相關(guān)信號(hào)算法如下式所示:

    為提高信噪比,進(jìn)一步設(shè)置閾值去除設(shè)置背景噪音,設(shè)置閾值去除眼球微動(dòng)影響的幀,再取重復(fù)掃描算出的去相關(guān)信號(hào)的均值。2012年文獻(xiàn)[17]發(fā)表時(shí),盡管受偽影影響,但對(duì)活體視網(wǎng)膜成像的效果比DOCT要好,配合自動(dòng)分層、亮度表征去相關(guān)值、最大值投影法等技術(shù),SSADA對(duì)視網(wǎng)膜、脈絡(luò)膜層血管成像的視覺(jué)效果良好。在2015年,Jia的團(tuán)隊(duì)[18]進(jìn)一步對(duì)該算法完善的工作進(jìn)行了報(bào)道,用去中值和3D正交配準(zhǔn)方法進(jìn)一步減少偽影影響,并通過(guò)模型試驗(yàn)探究參數(shù)設(shè)置對(duì)信噪比的影響,進(jìn)一步改善了系統(tǒng)參數(shù)。

    軸向信號(hào)采用了裂頻技術(shù),軸向分辨率有所降低,但是視網(wǎng)膜、脈絡(luò)膜上的血管分布多為橫向,與入射光垂直,因此采用SSADA算法成像更不容易受到軸向體移的影響,對(duì)視網(wǎng)膜、脈絡(luò)膜的血管成像效果較佳。美國(guó)光視公司Optovue推出的OCTA產(chǎn)品AngioVue就采用了SSADA算法,在美國(guó)的OCTA產(chǎn)品中銷(xiāo)量最高。

    1.3 基于復(fù)合信號(hào)的OCTA

    根據(jù)前面所述,基于相位信號(hào)的方法在不增加系統(tǒng)復(fù)雜程度的情況下,由于多普勒角的存在往往難以對(duì)垂直于入射光的血管成像,而且組織和血管的各向異性使組織也存在一個(gè)較小的多普勒頻移,其與血管的多普勒頻移重疊從而減少了對(duì)毛細(xì)血管血流的探測(cè)靈敏度。而基于振幅或強(qiáng)度信號(hào)的方法,由于毛細(xì)血管低流速可能只改變相位信號(hào)而不改變OCT信號(hào)的強(qiáng)度,因此難以對(duì)低流速的毛細(xì)血管進(jìn)行成像。復(fù)合信號(hào)既包含振幅信息也包含相位信息,故該方法可較好地改善上述情況。

    1.3.1 光學(xué)微血管造影

    光學(xué)微血管造影(optical microangiography,OMAG)的相關(guān)學(xué)術(shù)文章最早由Wang團(tuán)隊(duì)[19-20]發(fā)表。OMAG算法用BM掃描模式獲取圖像的原始數(shù)據(jù),采用BM掃描模式能增大B掃描的時(shí)間間隔,從而增大成像的靈敏度。該算法在采集信號(hào)后,直接把所采集到的橫向慢軸信號(hào)相減,即

    其中i為代表慢軸方向的下標(biāo)。在信號(hào)相減后再對(duì)x~k的空域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換得到2D的xz面方向的OCT信號(hào),即

    在慢軸上對(duì)復(fù)數(shù)形式的信號(hào)進(jìn)行相減,相當(dāng)于在慢軸上對(duì)信號(hào)進(jìn)行高頻濾波,也因?yàn)橥瑫r(shí)使用了相位和振幅信號(hào)而克服了單使用振幅或者相位信號(hào)的缺點(diǎn),在成像表現(xiàn)上比單獨(dú)使用振幅或者相位的方法要好。配合上BM掃描模式在同一位置進(jìn)行的N次重復(fù)B掃描,用于成像的血流信號(hào)可由下式給出,即

    在OCTA中的一個(gè)大問(wèn)題就是被檢驗(yàn)者的眼運(yùn)動(dòng)問(wèn)題。OMAG算法同樣需要對(duì)體動(dòng)帶來(lái)的相位變化進(jìn)行補(bǔ)償。Wang的團(tuán)隊(duì)[21]在對(duì)其OMAG方法改善的過(guò)程中,在硬件系統(tǒng)中用掃頻光源OCT替換頻域OCT使掃描速度加快,然而掃頻光源觸發(fā)抖動(dòng)引起的相變項(xiàng)同樣會(huì)引起相位噪音,不對(duì)觸發(fā)抖動(dòng)引起的噪音進(jìn)行補(bǔ)償則會(huì)影響成像質(zhì)量。在眾多的OCTA產(chǎn)品中,蔡司(Zeiss)品牌所用的算法就是OMAG,并把視網(wǎng)膜跟蹤技術(shù)應(yīng)用于其OCTA產(chǎn)品中,在一定程度上改善了眼動(dòng)在成像中帶來(lái)的偽影和無(wú)效幀的問(wèn)題。

    1.3.2 裂頻振幅相位梯度血管造影

    裂頻振幅相位梯度血管造影(spilt-spectrum amplitude phase gradient angiography,SSAPGA)由1.1.3所述的SSPGA與振幅信號(hào)結(jié)合而得。成像計(jì)算時(shí),只用相位信號(hào)會(huì)使得來(lái)自組織各向異性導(dǎo)致的頻移與運(yùn)動(dòng)血紅蛋白的多普勒展寬發(fā)生一部分重疊,使靈敏度降低。SSPGA結(jié)合了振幅信號(hào)后得到的SSAPGA方法增強(qiáng)了微小血管的成像能力。用于成像的SSAPGA的信號(hào)由下式算得:

    基于PGA算法,SSAPGA算法不用再額外去除體動(dòng)帶來(lái)的相位變化。經(jīng)對(duì)比,使用了裂頻方法的SSPGA算法比沒(méi)使用裂頻方法的PGA算法效果好一倍,說(shuō)明了裂頻方法可有效改善OCTA成像效果。與SSPGA算法和之前經(jīng)過(guò)優(yōu)化的SSADA算法量化對(duì)比,加入振幅信息后的SSAPGA算法在成像的各方面都表現(xiàn)得更好[12],而該算法的缺點(diǎn)是運(yùn)算相對(duì)復(fù)雜,在計(jì)算耗時(shí)上不占優(yōu)勢(shì)。

    1.4 OCTA的對(duì)比

    OCTA對(duì)比傳統(tǒng)的FFA和ICGA,在成像質(zhì)量、臨床輔助病癥分析的便利性、耗時(shí)、被檢查者體驗(yàn)、日常可重復(fù)性等方面都有優(yōu)勢(shì)。

    同時(shí),利用相同的原始掃描數(shù)據(jù),在同樣的預(yù)準(zhǔn)備、后處理流程下,文獻(xiàn)[12]和[22]對(duì)PGA、SSPGA、SSAPGA、SSADA、OMAG、SV、PV、cm算法成像的血流連接度、對(duì)比度、信噪比進(jìn)行了定量對(duì)比。在文獻(xiàn)[12]的對(duì)比結(jié)果中,只用相位信號(hào)的SSPGA算法對(duì)比復(fù)合信號(hào)的SSAPGA,前者信噪比和對(duì)比度幾乎都只有后者的1/2(圖1)。在文獻(xiàn)[22]中,在5種對(duì)比的算法中,用復(fù)合信號(hào)的OMAG算法對(duì)比度和信噪比最高,斷連度最低,所用時(shí)間最少(圖2)。上述2個(gè)對(duì)比結(jié)果均為復(fù)合信號(hào)類(lèi)效果最好。

    圖1 4種算法成像效果對(duì)比[12]Fig.1 Imaging result of four algorithms[12]

    2 OCTA的研究進(jìn)展

    OCTA作為一種優(yōu)點(diǎn)眾多的方法,近幾年隨著在眼科檢查中的廣泛應(yīng)用而得到快速發(fā)展。在眼異常部位成像方面,近幾年OCTA從眼底部位的成像發(fā)展到眼前節(jié)部位的成像。眼底部分,主要檢測(cè)視網(wǎng)膜血管疾病,如年齡相關(guān)的黃斑變性、視神經(jīng)病變。在眼前節(jié)方面,OCTA檢測(cè)的疾病有青光眼、眼表疾病、虹膜血管異常、角膜血管增生等。

    圖2 5種算法成像效果對(duì)比Fig.2 Imaging result of five algorithms

    近年隨著人工智能(artificial intelligence,AI)的快速發(fā)展,OCTA與AI的結(jié)合應(yīng)用得越來(lái)越廣泛。AI在OCTA中從疾病分類(lèi)到圖像增強(qiáng)方面都有應(yīng)用。在疾病分類(lèi)方面,Liu的團(tuán)隊(duì)[23]進(jìn)行了AI和專(zhuān)業(yè)醫(yī)護(hù)人員在讀片后對(duì)疾病檢測(cè)分類(lèi)的對(duì)比,探究各自的敏感性和特異性。其研究表明AI和專(zhuān)業(yè)醫(yī)護(hù)人員的表現(xiàn)無(wú)明顯差異,但檢驗(yàn)結(jié)果缺少外部確認(rèn)的手段和標(biāo)準(zhǔn),且AI的檢驗(yàn)重復(fù)性差。在圖像增強(qiáng)的應(yīng)用中,Liu等[24]用AI方法對(duì)OCTA方法中的SSAPGA算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)。OCTA算法成像經(jīng)AI處理后,圖像的信噪比、血管連貫度均得到了改善,使低掃描次數(shù)的成像質(zhì)量可達(dá)到高掃描次數(shù)的成像質(zhì)量,減少了高質(zhì)量成像的掃描時(shí)間,具有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值。在我國(guó),已有使用AI輔助社區(qū)醫(yī)生進(jìn)行眼底照片的讀片和診斷的探索,這強(qiáng)化了社區(qū)首診能力,形成了篩查-發(fā)現(xiàn)-轉(zhuǎn)診-隨訪-健康的管理模式,同時(shí)便于建立在線健康檔案。

    3 總結(jié)與展望

    OCTA作為相對(duì)較新的眼部成像方法獲得了人們的廣泛關(guān)注。與傳統(tǒng)FA、ICGA方法對(duì)比,OCTA具有成像速度快、分辨率高、三維成像、無(wú)副作用的優(yōu)點(diǎn),在寬場(chǎng)成像方面的缺點(diǎn)也隨著視網(wǎng)膜跟蹤技術(shù)的發(fā)展得了到改善。本文根據(jù)OCTA成像方法對(duì)應(yīng)算法使用的OCT信號(hào)信息,把OCTA分為基于相位、振幅和復(fù)合信號(hào)3類(lèi),共描述了8種方法的原理、算法及其優(yōu)缺點(diǎn)。各方法均可對(duì)眼底進(jìn)行高清成像,成像的各種偽影也隨著技術(shù)和算法的不斷發(fā)展得到了相應(yīng)補(bǔ)償,以減少其對(duì)成像的影響。在各種OCTA方法的對(duì)比中,復(fù)合信號(hào)類(lèi)成像效果最好。OCTA與人工智能技術(shù)結(jié)合在讀片、圖像增強(qiáng)、治療建議等方面也逐漸獲得研究和應(yīng)用。

    綜上所述,在未來(lái),OCTA的應(yīng)用和發(fā)展前景都非常值得期待。OCTA的應(yīng)用仍然面臨著一些問(wèn)題:高發(fā)射頻率的掃頻光源存在觸發(fā)抖動(dòng)問(wèn)題,而寬場(chǎng)成像的圖像場(chǎng)寬度比不上傳統(tǒng)方法,AI用于疾病分類(lèi)時(shí)重復(fù)性差。因此,在硬件技術(shù)上,發(fā)展更高速、穩(wěn)定的掃描光源會(huì)成為實(shí)驗(yàn)室和企業(yè)的趨勢(shì)。在軟件和算法上,使用復(fù)合信號(hào)的算法以獲得更好的成像質(zhì)量,使用更好的寬場(chǎng)掃描、合成算法以獲得寬場(chǎng)的血管分布圖,用AI對(duì)更多成像算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)、提高AI疾病分類(lèi)的敏感性、特異性和重復(fù)性,這些方向在OCTA上都具有發(fā)展?jié)摿ΑkS著OCTA的發(fā)展,其作為日常檢查方式在醫(yī)院中得到普及后,必定會(huì)為減少中國(guó)疾病致盲率、維護(hù)居民眼部健康做出重要貢獻(xiàn)。

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