Improved speckle contrast optical coherence tomography angiography.

散斑噪声 光学相干层析成像 医学 临床前影像学 斑点图案 对比度(视觉) 分割 计算机科学 微血管成像 成像体模 断层摄影术 人工智能 脉络膜 计算机视觉 生物医学工程 血管造影 体内 放射科 光学 视网膜 物理 生物 生物技术
作者
Liwei Wang,Yuejie Li,Yilu Li,Kaining Li
出处
期刊:PubMed [National Institutes of Health]
卷期号:10 (10): 3025-3035 被引量:3
链接
标识
摘要

Optical coherence tomography (OCT) is becoming a clinically useful and important imaging technique due to its ability to provide high-resolution structural imaging in vivo. Optical coherence tomography angiography (OCTA) can visualize vasculature imaging of biological tissues. With the advent of Fourier-domain OCT, numerous OCTA techniques have been developed to detect the microvasculature in vivo. The macular region of the fundus is separated into retinal and choroid regions by segmentation algorithm in the data processing, a false blood flow signal is generated due to bulk motion when vasculature imaging was segmented in the retinal regions. However, the most recent OCT angiographic approaches are sensitive to bulk motion noise. To overcome this limitation, we proposed an improved speckle contrast optical coherence tomography angiography (ISC-OCTA) algorithm to image vasculature network in vivo. The improved speckle contrast image was acquired by the improved speckle contrast algorithm for N consecutive frames of the same location, and the vasculature of the tissue was generated by masking the averaged image with the improved speckle contrast image. ISC-OCTA was tested on in vivo images of a phantom mouse ear and a human macula. Compared to the recently reported algorithms, we found that ISC-OCTA can distinguish the dynamic information of blood flow from static tissue and visualize capillary vessels. Especially when the segmentation data generates false information, the ISC-OCTA algorithm has a significant effect on the suppression of the line noise. ISC-OCTA can provide clear visualization of vessels as other algorithms and may be useful in the diagnosis of ophthalmic diseases.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
桐桐应助毅诚菌采纳,获得10
刚刚
MOMO发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
酷酷的晓完成签到 ,获得积分20
2秒前
4秒前
5秒前
好大白完成签到 ,获得积分10
6秒前
zzz完成签到,获得积分10
6秒前
全宝林完成签到,获得积分10
6秒前
felix发布了新的文献求助10
7秒前
xx完成签到,获得积分10
8秒前
zzz发布了新的文献求助10
8秒前
打打应助Quaner采纳,获得10
9秒前
王洪超发布了新的文献求助10
9秒前
Orange应助怕黑成风采纳,获得10
9秒前
李小羊完成签到,获得积分10
10秒前
XiroSphix完成签到 ,获得积分10
11秒前
徐行发布了新的文献求助10
12秒前
Yiming_Cui_TJU完成签到,获得积分10
13秒前
爆米花应助安静的赛君采纳,获得10
13秒前
无花果应助眼睛大巧荷采纳,获得10
14秒前
Larry发布了新的文献求助30
15秒前
阔达的琦完成签到,获得积分10
17秒前
大溺完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
花深粥完成签到 ,获得积分10
20秒前
小蘑菇应助蓝天采纳,获得30
20秒前
LHH应助顺利易文采纳,获得10
20秒前
眼睛大巧荷完成签到,获得积分10
22秒前
领导范儿应助iidodo采纳,获得10
24秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
24秒前
Copyright应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得20
24秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
25秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
实验室应助科研通管家采纳,获得30
25秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7171212
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8812357
关于积分的说明 18618157
捐赠科研通 6786031
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3167449
关于科研通互助平台的介绍 2309060
邀请新用户注册赠送积分活动 2142085