基于形状的扩散光学层析成像重建算法研究及实验验证的综述报告

基于形状的扩散光学层析成像重建算法研究及实验验证的综述报告光学层析成像（optical coherence tomography, OCT）是一种非侵入性成像技术，能够提供高分辨率的生物组织的断层图像

基于形状的扩散光学层析成像重建算法研究及实验验 证的综述报告 光学层析成像（opticalcoherencetomography,OCT）是一种非 侵入性成像技术，能够提供高分辨率的生物组织的断层图像，广泛应用 于眼科、皮肤科、内窥镜等医学成像领域。随着OCT技术的发展，其成 像分辨率和速度不断提高，但是在一些情况下，OCT成像仍然受到限 制，例如样品几何形态不规则，部分成像区域缺失等问题。而形状与外 观是生物组织特征的重要因素，因此基于形状的扩散光学层析成像重建 算法成为当前研究热点之一。 近年来，许多学者提出了不同的形状约束方法来优化OCT成像质 量。其中一类方法是基于形状正则化的重建算法，主要是将统计形状特 征应用于重构过程中，以提高成像质量。例如，文献[1]提出了利用全局 形状正则化算法的OCT成像方法。通过对图像进行正则化处理，达到有 效提高成像分辨率的目的。同时，文献[2]中提出了一种用于皮肤病变检 测的OCT成像正则化方法，相比传统方法，则更加鲁棒。 另一种方法则是基于形状约束的插值方法，该方法主要是利用样品 的现有数据来预测不存在的成像部分。文献[3]提出了一种基于形状插值 的OCT成像重建方法，其基本思想是在局部取样点上定义基函数，并在 全局使用所有基函数来提取尽可能多的样品形状信息。同时，文献[4]中 的算法在使用了约束条件后，利用形状约束的办法将OCT成像中的物体 形状限制在一个范围内，从而提高了成像分辨率。 除上述方法外，也有学者提出了一些新颖的形状约束技术，如基于 几何变换和形状模板的算法。文献[5]和文献[6]中，研究者设计了基于几 何变换的OCT成像重建算法，利用了半监督的方式，减少数据缺失的影 响。而文献[7]中提出的算法则运用了模型函数和图像形状信息，使得重 建出的OCT成像更加可靠和精确。