基于压缩感知的光学相干多普勒脑血管成像技术研究

Optical coherence tomography(OCT) is a very promising optical imaging technology with non-invasive and high-resolution. Cerebral blood flow information is an important diagnostic indicators of the serious brain diseases. It is difficult for traditional imaging techniques to meet the requirements of the cerebral blood flow imaging. Optical coherence doppler tomography(ODT) technology with high spatial and temporal resolution which can not only measure tissue perfusion but has the advantage of providing function information by measuring blood flow. However,the low acquitsition speed and low signal to noise ratio of cerebral vascular imaging acquisition of ODT have restricted the applications of ODT in cerebral blood flow detection. Compressed sensing(CS) realizes the compression of data collection, in which the number of collection samples is much less than the requirements of Nyquist sampling theory, and reconstructs high-quality signal through a nonlinear reconstruction algorithm. By introduction CS to the ODT cerebral vascular imaging, it is expected to solve the above problems. Therefore, we present this proposal, in which the main research questions are as follows: 1) the sparse transform of ODT cerebrovascular image; 2) the incoherence quantitative criteria of image sparse transform; 3) establishment random sparse data acquisition strategy for ODT;4）fast ODT cerebrovasular imaging algorithm based on CS; 5) experimental validation studies. The aims of this proposal are to promote the applications of ODT to detection of cerebral blood flow, and to to expand the applications of the OCT, and to drive the development of OCT industry in China.

光学相干层析成像(OCT)是一种极具前途的非侵入性、高分辨率的无损光学成像技术。脑血流信息是脑重大疾病的重要诊断指标，传统的成像技术均难以满足脑血流成像的要求。光学相干多普勒成像(ODT)技术具有高空间和时间分辨率，可对组织血管的结构和功能同时成像，但对脑血管成像存在采集速度和信噪比不足，制约了ODT 在脑血流检测中的应用。压缩感知(CS)通过对数据的压缩采集，其采集样本远低于奈奎斯特采样理论的要求，可通过非线性重建算法高质量重建信号。将CS引入ODT脑血管成像，有望解决上述问题。因此，提出本项目申请，主要研究：1）研究适用于ODT 脑血管图像的稀疏变换；2）建立图像稀疏变换不相关性量化准则；3）建立适用于ODT的随机稀疏数据采集策略；4）研究基于CS的ODT脑血管快速成像算法；5）实验验证研究。旨在促进ODT 应用于脑血流的检测，为拓展OCT的应用领域奠定基础，推动我国OCT产业的发展。

光学相干层析成像(Optical Coherence tomography, OCT)技术是上世纪90 年代初发展起来一种非侵入性、高分辨率的无损光学成像技术，广泛应用于现代医学诊断领域。光学相干多普勒成像(ODT)技术可对组织血管的结构和功能同时成像，成为国际上新的研究热点。光学相干多普勒成像(ODT) 技术对于脑血管成像存在采集速度和信噪比的不足。本项目将压缩传感技术应用于光学相干多普勒脑血管成像，旨在探索将ODT可以更有效适用于脑血管成像的手段。本项目的主要成果包括：研究了基于压缩传感的OCT成像技术，通过OCT系统的数学模型研究，研究将压缩传感技术引入OCT系统的理论基础，并进行了验证；研究了适用于ODT脑血管图像的稀疏变换，并得到小波变换并不能提高SD-OCT数据的稀疏性；针对实际的脑血管ODT成像数据，构建L1-NORM优化模型，对每个A-scan数据分别进行压缩传感，实现压缩感知快速成像，并获得了更优的重建图像；研究3D压缩传感技术，将ME/MC和OBMC引入k-t FOCUSS 压缩传感方法中，获得了较好的重建图像。发表论文13篇，其中已发表国际期刊论文2篇，国内一级期刊3篇，EI收录国际会议论文2篇，国内核心论文5篇，申请5项发明专利，授权发明专利3项，授权实用新型专利3项，软件著作权登记4项。项目旨在促进ODT 应用于脑血流的检测，为拓展OCT 的应用领域奠定基础，推动我国OCT 产业的发展。