结合眼轴测量的扫频OCT眼前节成像方法的研究

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扫频光学相干层析成像(Swept Source Optical Coherence Tomography,SS-OCT)是基于弱相干光干涉的光学成像技术,不仅是目前OCT领域的研究热点,也在眼科成像领域发挥着重要的作用。但目前用于眼轴测量及眼前节成像的扫频OCT设备是分立的,不仅造成了医疗资源的浪费,也为眼科疾病的综合诊断带来了不便。针对该问题,本文研究了一种结合眼轴测量的眼前节成像方法,旨在实现眼科设备的集成化,推动临床疾病诊疗的发展。本课题对扫频OCT眼科一体化成像方法进行了深入研究,首先基于眼科成像的基本理论,设计并搭建了扫频OCT数据处理与显示系统;之后提出一种新的色散补偿算法,实现了对眼轴各层结构的分辨率提高;最后提出一种新的角膜轮廓自动提取算法,实现了人眼角膜轮廓的精确提取。具体的研究内容如下:1.针对系统获取的人眼纵向扫描的干涉信号,提出自适应峰值点提取与自适应误差校正相结合的数据处理算法,将眼轴长度的测量误差减少至0.01mm,测量精度优于传统的分段测量系统,有效实现了大深度干涉信号的重构。2.将CPU-GPU协同加速技术应用于系统中,将单次测量时间压缩至0.1s以内,实现了眼科相关参数的实时测量。3.利用C#完成软件操作系统界面的绘制,该界面集成了硬件系统参数设置、眼外监控对准及数据存储等功能,并配有系统参数分析模块,能够实现对眼轴与眼前节相关参数的计算及可疑疾病的诊断,实现了人机间的全自动交互。4.提出了基于快速反傅里叶变换(Inverse Fast Fourier Transformation,IFFT)峰值点变化曲线的色散补偿算法,实现了对人眼不同组织的色散补偿,有效提高了眼轴测量时各部分结构的分辨率。5.提出了角膜图像轮廓自动提取算法,利用低信噪比区域的参考轮廓信息,实现了对低质量角膜图像完整轮廓的精确提取。
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