基于强度与去相关的多元时间序列模型统计特性实现信噪比自适应的 OCT 血管成像
医学物理
2019-04-16 v2 光学
摘要
在 OCT 血管成像 (OCTA) 中，去相关计算被广泛用作局部运动指标以从静态组织中识别动态血流，但其对 SNR 的依赖严重降低了血管可见性，特别是在低 SNR 区域。为了从数学上表征 OCT 信号的去相关-SNR 依赖关系，我们开发了一个多元时间序列 (MVTS) 模型。基于该模型，我们推导出了去相关与 SNR 倒数 (iSNR) 之间的普遍渐近线性关系，其中静态和噪声区域的方差由平均核大小决定。据此，通过在 iSNR 和去相关 (ID) 空间中显式计算静态和噪声体素的群体分布，开发了一种在所有 SNR 下去除静态和噪声体素的线性分类器，以生成 SNR 自适应的 OCTA，称为 ID-OCTA。随后，进行了血流体模和人皮肤实验以验证所提出的 ID-OCTA。定性和定量评估均表明，ID-OCTA 提供了更优的血管可见性，特别是在深层。最后，进一步讨论了这项工作对系统设计和血流动力学定量化的意义。
引用
@article{arxiv.1903.10006,
title = {SNR-adaptive OCT angiography enabled by statistical characterization of intensity and decorrelation with multi-variate time series model},
author = {Luzhe Huang and Yiming Fu and Ruixiang Chen and Shanshan Yang and Haixia Qiu and Xining Wu and Shiyong Zhao and Ying Gu and Peng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10006},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 4 figures