OCT成像因點擴散函數(shù)（PSF）引起的模糊和散斑噪聲常導致圖像質量下降。傳統(tǒng)去卷積算法（如Lucy-Richardson算法）因迭代計算耗時長，難以滿足實時需求；監(jiān)督學習方法則受限于配對數(shù)據(jù)的獲取難度。
該課題組通過構建融合點擴散函數(shù)建模的自監(jiān)督學習框架，攻克了OCT圖像去卷積處理的核心技術瓶頸。該研究創(chuàng)新性地將傳統(tǒng)迭代優(yōu)化算法轉化為端到端深度學習架構，在無需硬件升級的條件下，實現(xiàn)了現(xiàn)有OCT系統(tǒng)的實時圖像增強功能。該技術體系可兼容各類OCT設備，為提升臨床診斷敏感性與工業(yè)無損檢測精度提供了一種新的技術路徑。
該研究方法包含去噪預處理、盲PSF估計和稀疏去卷積的級聯(lián)處理流程，僅以噪聲B掃描為輸入，實現(xiàn)高效、實時的OCT圖像增強。以下是其核心技術細節(jié)：
（1）自監(jiān)督去噪：利用B掃描圖像的像素相關性，通過棋盤格子采樣生成訓練數(shù)據(jù)對，無需配對的干凈圖像，有效降低散斑噪聲。
（2）盲PSF估計：通過優(yōu)化算法直接從B掃描提取2D PSF，建模為高斯函數(shù)，適應多種成像條件。
（3）疏去卷積：結合Hessian正則化和貝葉斯LR算法，提升圖像分辨率和對比度，同時抑制噪聲和偽影。
（4）輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡：設計緊湊的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，僅需6.9萬參數(shù)，實現(xiàn)毫秒級推理，滿足實時應用需求。
圖1 實時OCT去卷積框架示意圖，涵蓋訓練和推理兩個階段。訓練階段包括收集多樣化的數(shù)據(jù)集，并應用子采樣策略生成去噪圖像，這些圖像隨后用于訓練本文所述的去噪網(wǎng)絡。之后，對去噪圖像進行稀疏去卷積處理，生成一組增強圖像以供監(jiān)督。訓練好的網(wǎng)絡隨后在推理階段部署，直接增強OCT掃描，實現(xiàn)實時可視化。——引用原文：Weiyi Zhang, Haoran Zhang, Qi Lan, Chang Liu, Zheng Li, Chengfu Gu, Jianlong Yang, "Self-supervised PSF-informed deep learning enables real-time deconvolution for optical coherence tomography," Adv. Imaging 2, 021001 (2025)
實驗結果表明，該框架在金納米粒子、橙子切片、人視網(wǎng)膜及豬動脈等多樣化樣本上實現(xiàn)了約40%-50%的分辨率提升，顯著改善對比噪聲比（CNR），并在未見樣本（如光學膠帶和手指）上展現(xiàn)出優(yōu)異的泛化能力。相比傳統(tǒng)LR和稀疏去卷積方法，新框架在分辨率、噪聲抑制和實時性上均表現(xiàn)優(yōu)異。
圖2. 使用不同去卷積方法增強的眼部樣本OCT圖像。(a)人類眼睛圖像的對比，插圖顯示了詳細區(qū)域。(b)和(c)使用文章提出的方法增強前后的人類眼睛和兔子視網(wǎng)膜圖像，突出了改進的清晰度和分辨率。——引用原文：Weiyi Zhang, Haoran Zhang, Qi Lan, Chang Liu, Zheng Li, Chengfu Gu, Jianlong Yang, "Self-supervised PSF-informed deep learning enables real-time deconvolution for optical coherence tomography," Adv. Imaging 2, 021001 (2025)
光微科技認為，該研究為OCT成像樹立了新標桿。自監(jiān)督學習無需配對數(shù)據(jù)，降低了開發(fā)成本；盲PSF估計和輕量化網(wǎng)絡則為實時OCT設備提供了可行方案。
光微科技正在探索將類似技術整合到其OCT解決方案中，以進一步優(yōu)化醫(yī)療和工業(yè)應用。
隨著深度學習與OCT的深度融合，實時、高質量成像將成為行業(yè)標準。光微科技將繼續(xù)跟蹤前沿技術，致力于為客戶提供更精準、更快速的OCT解決方案，助力醫(yī)療診斷和工業(yè)檢測邁向新高度。
佛山光微科技成立于2018年，是一家專注于OCT光學相干斷層掃描技術的國家高新技術企業(yè)。我們提供醫(yī)療、科研和工業(yè)領域的OCT探頭、核心部件及整機系統(tǒng)，支持OEM和CMO定制服務，致力于創(chuàng)新OCT成像解決方案。
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