【《激光散斑血流成像技术概述》3400字】

激光散斑血流成像技术概述目录TOC\o"1-3"\h\u27135激光散斑血流成像技术概述 168511.1散斑的进展和成因 174051.2激光散斑血流成像原理 285701.3激光散斑衬比分析方法 6228841.3.1空间衬比分析方法 6278721.3.2时间衬比分析方法 774101.3.3其他衬比分析方法 8激光散斑血流成像技术由于具有全场光学成像、高分辨率、实时动态成像等优点，在基础研究和临床医学领域有着广泛的应用。在实际应用中，只有计算得到散斑图像中的精确衬比值，才能提取得到散射粒子的速度信息。本章首先介绍了激光散斑现象，然后详细介绍了激光散斑血流成像技术的原理，从理论层面解释了散斑衬比值与散射粒子的运动速度的关系，最后重点介绍各种激光散斑血流分析方法的优缺点。1.1散斑的进展和成因随着激光器的发明和不断应用，研究者们发现当激光照射在粗糙物体表面时，可以观察到高对比度的颗粒状光强分布，也就是散斑[79]。散斑通常会降低图像的成像质量，所以最初研究者们认为散斑是一种重要的噪声源，并致力于消除散斑。在诸如激光投影仪[80]、数字全息式摄像术[81]及激光印刷术[82]等光学系统中，激光散斑仍作为噪声被消除。但是随着研究者们对散斑的特有特性等进行了深入研究，逐渐发掘出了基于激光散斑现象的各种应用，包括血流测量、温度测量[83]、形变测量[84]、工业测量等。散斑的形成是由于激光具有相干性。当相干激光照射在粗糙物体表面时，由于被测物体表面的高度存在着随机起伏，相干激光发生散射后不同光线之间会产生细微的光程差，导致不同光线相遇时会发生随机干涉现象：如果发生干涉相长现象，在接收面上将呈现为亮斑；如果发生干涉相消现象，在接收面上将呈现为暗斑。所以，最终在接收面上会呈现为明暗相间的散斑图案。散斑形成的示意图如图1.1(a)所示，动物实验采集得到的兔子耳背的散斑图像如图1.1(b)所示，可以看到，散斑颗粒的影响导致人眼难以分辨出清晰的血管，所以需要对散斑图像进行进一步的处理，从而提取出血管内的血流速度信息以及血管形态信息。(a)散斑的形成[85](b)散斑图像图1.1散斑示意图1.2激光散斑血流成像原理将激光照射到粗糙的被测物体表面时，如果被测物体表面处于静止状态，其后向散射光形成的散斑图案也会处于静止状态，此时接收面上获得的散斑图像具有较高的对比度，可以看出明显的灰度起伏；如果被测物体表面处于运动状态（发生了形变或者位移），其后向散射光形成的散斑图案的强度分布也会处于不断波动的状态，此时接收面上获得的散斑图像的对比度会下降，并且形变产生越剧烈或者位移产生越迅速，图像对比度下降的程度越大。由此可见，散斑图像的对比度与散射粒子的运动速度存在着一定的关系。Goodman统计分析研究了散斑图像的一阶统计特性[86]，提出了衬比的概念对散斑图像的对比度进行定量描述，衬比被定义为散斑图像中光强的标准差和平均光强的比值[87]，如公式(2-1)所示： (2-1)理想情况下，通过公式(2-1)计算得到衬比的范围为。衬比为1时，表示被测物体表面处于静止状态，散斑图像完全没有模糊；衬比为0时，表示被测物体表面的运动速度极快，散斑图像中的所有散斑都模糊了。相关散斑研究表明，衬比可表示为曝光时间与光强波动的自协方差的关系表达式[25]，如公式(2-2)所示： (2-2)其中，为散斑的光强；表示系综平均；自协方差的定义如公式(2-3)所示： (2-3)其中，表示时间上的均值。根据动态光散射理论，通过散射光的电场的自相关函数来描述散射系统组织的各种性质[88]，的定义式如公式(2-4)所示： (2-4)根据激光散斑血流成像的研究结果，Fercher和Briers还给出了的表达式[33]，如公式(2-5)所示： (2-5)其中，为散斑的相关衰减时间。动态光散射测量还包括光强的自相关函数的测量，的定义式如公式(2-6)所示： (2-6)与之间还满足Siegert关系，如公式(2-7)所示： (2-7)其中，为归一化因子[89]，是由散斑尺寸、光源的相干性等确定的系统因子。联立公式(2-5)、公式(2-6)和公式(2-7)，可以推导得到自协方差与相关衰减时间的关系式，如式(2-8)所示： (2-8)将式(2-8)代入公式(2-2)中，可推导得到衬比与相关衰减时间的关系式，如式(2-9)所示： (2-9)Bandyopadhyay等基于激光散斑血流成像技术还提出了一种散斑的修正算法[58]，如公式(2-10)所示： (2-10)将式(2-8)代入公式(2-10)中，得到衬比与相关衰减时间新的关系式，如式(2-11)所示： (2-11)当曝光时间足够长时，公式(2-2)和公式(2-10)的结果是相近的，此时公式(2-11)和公式(2-9)在生物应用中没有明显区别[59]。当时，衬比与相关衰减时间近似呈线性关系，而由于相关衰减时间与散射粒子的运动速度的关系式如公式(2-12)所示： (2-12)其中，为相干光的波长。可以看出，散射粒子的运动速度越快，越小；反之，越大。因此，当时，散斑衬比与散射粒子运动速度呈反比关系，计算出散斑衬比可提取出血流速度信息。实际应用中，血流的情况十分复杂，血流的方向、血液中红细胞的个数等都是未知的，难以利用相关衰减时间测量得到血流的绝对速度，通常只能获取相对速度信息。在分析血流速度的相对变化时，归一化因子常作为常数被忽略或者被默认为1，因此将默认为1，基于MATLAB软件平台仿真画出公式(2-11)中散斑衬比、曝光时间和相关衰减时间的关系曲线，如图1.2所示，其中，横坐标为相关衰减时间，由于与散斑衬比之间呈对数关系，所以横坐标采用对数坐标；图例为曝光时间，时间单位为毫秒。图1.2不同曝光时间下散斑衬比与相关衰减时间的对应关系曲线从图1.2中可以看出，当曝光时间非常短时，特别是比相关衰减时间短时，散斑衬比接近于1，此时曝光时间不足，采集得到的图像的信噪比较低，图像质量较差。当曝光时间很长时，特别是比相关衰减时间大很多时，散斑衬比接近于0，此时曝光时间过长，采集得到的图像很容易饱和，散斑图案会模糊乃至消失。当曝光时间在10ms至100ms时，可以看到散斑衬比与相关衰减时间的对应关系曲线在中间部分变化最为陡峭，近似于线性关系，此时散斑衬比相对相关衰减时间具有最佳的变化灵敏度，即最佳动态范围。因此，理论上曝光时间不能过短或过长，应设置在10ms至100ms范围内，并满足。1.3激光散斑衬比分析方法空间衬比分析方法激光散斑空间衬比分析(LaserSpeckleSpatialContrastAnalysis,LSSCA)方法通过计算像素大小的空间滑动窗内的衬比值作为中心像素的空间衬比，如图1.3(a)所示，当滑动窗遍历整个图像时，即可得到空间衬比图像，此时空间衬比的计算公式如公式(2-13)所示： (2-13)其中，为散斑光强的空间标准差；为滑动窗内的灰度均值；是空间滑动窗口的像素尺寸；为滑动窗内第个像素的灰度值；，为滑动窗内像素个数。采用LSSCA方法计算衬比时，散斑图像的空间滑动窗口的尺寸、激光散斑的尺寸和相机的像素尺寸等都会影响衬比值的精度。一般情况下使用像素或像素的滑动窗口[90]，大多数研究者选择像素的滑动窗口来计算空间衬比，在保证计算准确度的同时尽量减少空间分辨率的损失。激光散斑的尺寸被定义为单个散斑的横向尺寸，其计算公式如公式(2-14)所示： (2-14)其中，为激光的波长；为成像模块的放大倍数；为镜头的光圈数。2008年，Kirkpatrick等[91]通过实验研究指出，为了提高衬比计算的准确度，单个散斑的尺寸应大于相机的像素尺寸的两倍。由于LSSCA方法利用空间滑动窗口对单帧散斑图像计算得到空间衬比，所以具有较高的时间分辨率，但是滑动窗口的平滑方式降低了空间分辨率。时间衬比分析方法2003年，Cheng等[92]提出了激光散斑时间衬比分析(LaserSpeckleTemporalContrastAnalysis,LSTCA)方法，通过分析散斑的时间统计特性获取流速信息，利用采集得到的多帧散斑图像同一位置处的灰度值计算时间衬比，如图1.3(b)所示，此时时间衬比的计算公式如公式(2-15)所示： (2-15)其中，为散斑光强的时间标准差；为帧散斑图像的灰度均值；为第帧散斑图像的灰度值；为参与计算的散斑图像的帧数。与LSSCA方法一样，参与统计的像素点越多，统计效果越好。相关实验表明[92]，当参与时间衬比计算的散斑图像帧数时，即参与计算的像素数不少于15个时，使用LSTCA方法计算得到的速度值与实际运动速度的相关度大于0.96。而由1.3.1节可知，一般采用像素的滑动窗口来计算空间衬比，也就是说参与空间衬比计算的像素数为49个，大于时间衬比计算所需的15个像素数，所以LSTCA方法相比LSSCA方法可以通过更少的数据计算量较为准确地提取出速度信息。值得注意的是，对满足各态历经的散斑图像，散斑的空间统计特性和时间统计特性是一致的，所以此时LSSCA方法和LSTCA方法计算得到的衬比值是一致的。LSTCA方法通过多帧散斑图像计算时间衬比，此时图像保持了空间分辨率，但基于多帧散斑图像的计算方式降低了时间分辨率。其他衬比分析方法由上述两节可知，LSSCA方法和LSTCA方法各有优劣，需要结合实际应用的需求来进行选择。为了平衡时空分辨率和图像信噪比，在LSSCA方法和LSTCA方法的基础上逐渐发展出了一些改进的衬比分析方法。2001年，Dunn提出了SLASCA方法[43]，通过LSSCA方法计算得到空间衬比后，进行时间平均处理以降低图像噪声；2007年，Le提出了TLASCA方法[93]，通过LSTCA方法计算得到时间衬比后，利用的空间滑动窗口进行平均处理以提高图像信噪比；200