[发明专利]用于产生断层扫描图像的设备和方法

权利要求书

1.一种产生断层扫描图像的方法，所述方法包括：

通过使用经过空间光调制器进入对象的光而对对象的表面的一个点执行深度扫描，其中，空间光调制器根据图案对入射光的强度或相位进行调制；

通过针对空间光调制器的多个图案中的每个图案对所述点重复深度扫描来获得针对所述多个图案中的每个图案的深度扫描数据；

基于针对所述多个图案中的每个图案的深度扫描数据的信号值的相关性来形成表示矢量空间的矩阵R；

对矩阵R执行矩阵分解；

通过矩阵分解将矢量空间划分为噪声子空间和信号子空间，其中，所述矢量空间被表示为子空间分量之和；

通过使用信号子空间的分量和噪声子空间的分量中的至少一个来重建矢量空间；

基于重建的矢量空间产生断层扫描图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，划分矢量空间的步骤包括：

基于子空间分量的特性或信号值的噪声水平来确定阈值；

通过使用由矩阵分解所分解的矩阵来基于阈值将矢量空间划分为噪声子空间和信号子空间。

3.如权利要求1所述的方法，其中，重建矢量空间的步骤包括：通过仅使用信号子空间的分量来重建矢量空间。

4.如权利要求1所述的方法，其中，重建矢量空间的步骤包括：

对噪声子空间的分量计算多信号分类（MUSIC）光谱；

通过使用计算的MUSIC光谱来重建矢量空间。

5.如权利要求1所述的方法，其中，矩阵R是针对所述多个图案中的每个图案的深度扫描数据的信号值的协方差矩阵。

6.如权利要求1所述的方法，其中，矩阵分解是特征值分解或奇异值分解。

7.如权利要求1所述的方法，其中，矩阵分解是特征值分解，

划分矢量空间的步骤包括：

按大小顺序将作为分解的矩阵之一的特征值矩阵的特征值进行排列，其中，特征值矩阵的特征值匹配于特征矢量矩阵的特征矢量；

基于预定阈值划分排列后的值以将矢量空间划分为噪声子空间和信号子空间。

8.如权利要求1所述的方法，其中，矩阵分解是奇异值分解，

划分矢量空间的步骤包括：

按大小顺序将作为分解的矩阵之一的奇异值矩阵的奇异值进行排列，其中，奇异值矩阵的奇异值匹配于奇异矢量矩阵的奇异矢量；

基于预定阈值划分排列后的值以将矢量空间划分为噪声子空间和信号子空间。

9.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个图案彼此不相关。

10.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个图案基于Hadamard图案排列被确定。

11.如权利要求1所述的方法，其中，空间光调制器是数字微镜装置（DMD）、可变形反射镜（DM）和硅基液晶（LCoS）中的至少一个。

12.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法由光学相干断层扫描（OCT）设备或光学相干显微镜（OCM）执行。

13.一种产生断层扫描图像的设备，所述设备包括：

光源单元，被构造为发射光；

空间光调制器，被构造为根据图案对入射光的强度或相位进行调制；

调制控制单元，被构造为进行控制以将多个图案中的每个图案依次应用于空间光调制器；

深度扫描单元，被构造为通过使用经过空间光调制器进入对象的光而对对象的表面的一个点执行深度扫描，并针对空间光调制器的多个图案中的每个图案对所述点重复深度扫描；

数据获取单元，被构造为基于通过针对所述多个图案中的每个图案的深度扫描所获得的光来获得针对所述多个图案中的每个图案的深度扫描数据；

信号处理单元，被构造为基于针对所述多个图案中的每个图案的深度扫描数据的信号值的相关性来形成表示矢量空间的矩阵R，对矩阵R执行矩阵分解，通过使用矩阵分解将被表示为子空间分量之和的矢量空间划分为噪声子空间和信号子空间，并通过使用信号子空间的分量和噪声子空间的分量中的至少一个来重建矢量空间；

图像产生单元，被构造为基于重建的矢量空间产生断层扫描图像。