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
仙林AK47完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
斯文的胜发布了新的文献求助10
3秒前
小鲤鱼发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
Peter_Zhu完成签到,获得积分10
3秒前
什锦人发布了新的文献求助200
4秒前
冷艳的寻冬完成签到,获得积分10
5秒前
highlight发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
l98916发布了新的文献求助40
7秒前
8秒前
小肥肉发布了新的文献求助10
8秒前
Elfmast发布了新的文献求助30
9秒前
能干冰露完成签到,获得积分10
10秒前
有愧于心发布了新的文献求助20
10秒前
Zhou完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
韶华发布了新的文献求助50
11秒前
卜乌完成签到,获得积分10
11秒前
小二郎应助完美的怜烟采纳,获得10
11秒前
顺心囧完成签到 ,获得积分10
12秒前
酷波er应助YOLO采纳,获得10
12秒前
砂糖橘完成签到 ,获得积分10
12秒前
liliAnh完成签到 ,获得积分10
13秒前
KK完成签到 ,获得积分10
13秒前
柯柯可发布了新的文献求助10
13秒前
执着草丛完成签到,获得积分10
13秒前
zoe发布了新的文献求助10
14秒前
小肥肉完成签到,获得积分10
14秒前
MMCC应助请叫我女侠采纳,获得10
15秒前
15秒前
wangtingyu完成签到,获得积分10
16秒前
anj驳回了陈雨欣应助
17秒前
molihuakai应助加减乘除采纳,获得10
18秒前
独特的谷雪完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
20秒前
boron发布了新的文献求助10
20秒前
自然的绝悟完成签到 ,获得积分10
20秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 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
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Health and Wellbeing for Babies and Children 800
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
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 7544782
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9128381
关于积分的说明 19501855
捐赠科研通 7139605
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3258779
关于科研通互助平台的介绍 2426080
邀请新用户注册赠送积分活动 2247121