光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography, OCT)技术作为一种新型无损光学成像技术,可对组织的形态、内部结构进行二维成像和三维可视化。具有灵敏度高、分辨率高、实时活体成像、非接触性、横向分辨率和纵向分辨率相互独立等优点。OCT技术最重要的医学贡献在眼科,凭借其能突破传统眼科对视网膜断层结构和功能成像,成为诊断眼科疾病的标准工具。OCT系统在进行人体活检的三维成像时,由于眼球的不自主运动可能会导致采集的图像体数据畸变和错位,使得到的体数据失去真实性,生理结构得不到真实反映,从而可能产生临床诊断的误诊、漏诊。为解决这一问题,相关实验室提出了校正X方向和Z方向的畸变的方法。这些研究方法大多对二维扫描图使用互相关算法,以数据集中每一帧二维图像为模板图像,其下一帧图像与其做互相关来对齐。现有方法对于黄斑区这种血管特征均匀的组织效果较好,但对于血管特征较复杂的眼底组织结构区域,尤其人眼视盘区的生理结构比黄斑区更为复杂,眼底血管更加丰富,采用常规的黄斑区图像运动伪差的校正方法效果不理想。本论文依据人眼视盘区OCT图像的结构特点,针对OCT系统的X方向和Y方向的运动伪差,设计了一套针对数据错位、数据重复和数据缺失畸变的体数据的校正算法。通过对C扫描图的像素行数据使用线性相关匹配算法来校正X方向运动伪差,并且利用该方法判断具有运动伪差的图像序列数据断层位置,再判断断层是部分数据重复或者数据缺失。若为数据重复,则利用像素行相关匹配算法来确定数据重复的位置和数目；若为数据断层则需要借助Y方向参考二维扫描图像,来确定数据缺失的位置和数目。然后通过差值平均法对体数据Z方向伪差进行校正,最后对模型体数据和校正后的体数据分别三维重建。利用此方法进行了模型验证,结果显示该方法能够有效还原真实的图像序列,使眼底视网膜的生理结构得到真实的反映。综上所述：本论文利用提出的基于C扫描图的视盘OCT图像运动伪差校正算法校正伪差后,能够更加真实地反应眼底视盘区的生理结构,进而减少眼科诊断的误诊、漏诊,同时为增加眼科早期诊断的科学性和准确性提供了思路。