[发明专利]一种基于特征空间的三维血流成像方法与系统

权利要求书

1.一种基于特征空间的三维血流成像方法，其特征在于包括：

一种采集器(1)，用于收集三维空间内散射信号样本的OCT散射信号；

一种分类器(2)，结合OCT散射信号与去相关性构建二维特征空间，实现动态血流信号与静态组织的分类；

所述结合OCT散射信号与去相关性构建二维特征空间，实现动态血流信号与静态组织的分类，具体包括：

采用时间去相关针对OCT散射信号计算分析血流和周围组织的相对运动，得到各OCT散射信号的OCTA血流信息(21)，获得去相关血流图；

结合OCT扫描成像得到的OCT散射信号的强度信息和去相关计算得到的OCTA血流信息，构建强度-去相关系数二维特征空间，将OCT散射信号投影在强度-去相关系数二维特征空间中(22)；

所述构建分类器在强度-去相关系数二维特征空间中对OCT散射信号进行分类(23)，包括：一种直接分类方法、一种机器学习分类方法

直接分类法，包括：

通过模拟组织样品或生物组织样品的数据获得静态生物组织和噪声在强度-去相关系数二维特征空间上的分布，生成分类曲线；再直接利用分类曲线进行待测样品的分类；

机器学习分类方法，包括：

通过模拟组织样品或生物组织样品的数据获得静态生物组织和噪声在强度-去相关系数二维特征空间上的分布，生成初始分类曲线；

利用初始分类曲线对OCT散射信号分类为血流信号和组织噪声信号，分类结果经过处理作为标签，生成训练集(231)；

借助机器学习方法训练分类器，在强度-去相关系数特征空间中将OCT散射信号分为血流信号和组织噪声信号(232)。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征空间的三维血流成像方法，其特征在于：所述用于收集三维空间内散射信号样本的OCT散射信号，包括：对散射信号样本进行三维空间的OCT扫描成像，相同空间位置及其附近位置在T个不同时间点重复采样。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征空间的三维血流成像方法，其特征在于：所述采用时间去相关针对OCT散射信号计算分析血流和周围组织的相对运动，得到各OCT散射信号的OCTA血流信息(21)，包括：对同一空间位置T个不同时间点扫描得到的OCT散射信号的幅度部分或对包含幅度和相位的OCT散射信号计算去相关系数，得到各OCT散射信号的OCTA血流对比度。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征空间的三维血流成像方法，其特征在于：所述利用初始分类曲线对OCT散射信号初步分类为血流信号和组织噪声信号，分类结果经过处理作为标签，生成训练集(231)，包括：

模拟强度-去相关系数二维特征空间上组织噪声信号的分布，基于模拟结果对OCT散射信号进行初步分类，获得初步分类结果(2311)；

对初步分类结果，从图形角度进行形态学滤波或Hessian滤波等处理，根据处理后的结果将OCT散射信号赋以血流信号或组织噪声信号的标签，随机抽取部分信号作为训练集(2312)。

5.根据权利要求4所述的一种基于特征空间的三维血流成像方法，其特征在于：所述借助机器学习方法训练分类器，在强度-去相关系数特征空间中将OCT散射信号分为血流信号和组织噪声信号(232)，包括：

利用机器学习中的支持向量机算法，训练分类器寻找强度-去相关系数特征空间上血流信号和组织噪声信号间的分界线，根据分界线对所有OCT散射信号进行分类，同时得到所有OCT散射信号被认为是血流信号的概率；

所述基于分类器的分类结果生成血流造影图(24)，包括：

或将分类结果中血流信号的部分标记置为1，组织噪声信号的部分标记置为0作为第一种血流造影图，或将第一种血流造影图作为掩膜加在去相关血流图上作为优化后的第一种血流造影图；或将每一OCT散射信号被认为是血流信号的概率值赋为灰度值，作为第二种血流造影图，或将第二种血流造影图作为掩膜加在去相关血流图上作为优化后的第二种血流造影图。