将光热光学相干层析(PT-OCT)成像技术应用于肿瘤组织的三维成像。为了抑制噪声和增强图像对比度,提出互相关提取信号并计算平均幅值求解光程差成像的算法。在验证实验中,先后对琼脂样品和鼠耳模型进行成像。与普通OCT、基于相位差分算法的PT-OCT相比,本文方法可以很好地对鼠耳进行成像,能观察到更多的毛细血管,并且层析图也有更理想的成像效果。在肿瘤模型成像实验中,本文方法可以对4 mm×4 mm×3 mm的范围进行三维成像,并且可以从不同角度和不同的切面对三维PT-OCT图像进行观察,能够清楚地辨别其中的毛细血管分布。PT-OCT具有方便快速、非入侵、高分辨率、三维立体成像等优势,能为肿瘤临床诊断和治疗提供参考。

在光学相干层析成像(OCT)技术中引入激光散斑的处理方法。首先在同一位置多次采集得到光谱信号,再对每个时刻所得光谱信号沿波矢方向进行傅里叶变换,解析得到同一位置每个时刻的OCT结构信息。然后对OCT结构信号沿时序方向进行傅里叶变换,得到散斑的频谱分布,最后在频谱区域中将动态散斑与静态散斑的比值定义为成像参数,以该比值构建的图像可以将样品图像中的流动区域凸显出来。仿体实验充分验证了该方法的可行性,将该方法用于鼠耳的血管区域提取并得到了鼠耳的三维血管图。

为了消除光学相干层析成像(OCT)系统中存在的大量散斑噪声,引入了稳健性主成分分析(RPCA)算法。通过分析生物组织在OCT中散斑的产生机制,从而了解OCT系统中散斑噪声的特点。结合OCT系统自身的特点,证明基于RPCA算法的低秩矩阵恢复模型对OCT系统消除散斑噪声有良好的适用性。利用RPCA算法,可以得到将OCT原始图像分解成散斑噪声图像和样品截面图像的最佳估计。RPCA算法能在分离散斑噪声的同时,保留样品自身结构的散斑图样,有效地避免了伪影的生成。通过对比处理后和处理前的图像,结果表明,RPCA算法能够有效地抑制散斑噪声,提高信噪比,改善OCT图像效果。