帖子
勛章
關(guān)注
任務(wù)
上海光機(jī)所在光學(xué)分辨率光聲顯微成像的圖像超分辨重建算法研究上取得進(jìn)展 近日，中科院上海光機(jī)所高端光電裝備部研究團(tuán)隊在光學(xué)分辨率光聲顯微成像（OR-PAM）研究方面取得重要突破。相關(guān)研究成果以“Super-resolution reconstruction algorithm for optical-resolution photoacoustic microscopy images based on sparsity and deconvolution”為題發(fā)表于Optics Express。 OR-PAM憑借其高光學(xué)對比度與低聲學(xué)散射優(yōu)勢，在腫瘤檢測、腦科學(xué)、眼科等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)提升OR-PAM分辨率的方法需增加光學(xué)數(shù)值孔徑，這不僅導(dǎo)致成像工作距離縮短、焦深減小，還會使微小的光學(xué)缺陷被顯著放大。盡管現(xiàn)有去卷積算法可提升分辨率，但圖像信噪比的下降常導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失甚至產(chǎn)生偽影，制約了其臨床應(yīng)用。 研究團(tuán)隊提出一種基于稀疏性和反卷積的光聲圖像超分辨重建算法。該算法主要分為兩部分：（1）稀疏重建，構(gòu)建損失函數(shù)引入圖像稀疏性約束，通過分裂Bregman算法抑制噪聲干擾，增強(qiáng)圖像高頻成分，突破傳統(tǒng)去卷積的頻帶限制；（2）梯度加速Landweber迭代，基于稀疏重建結(jié)果，采用快速收斂的迭代策略恢復(fù)高頻細(xì)節(jié)，最終實現(xiàn)高分辨率圖像重構(gòu)。實驗數(shù)據(jù)顯示，該算法對小鼠視網(wǎng)膜血管的成像分辨率從6.2μm提升至3.8μm，圖像變異系數(shù)從0.6提升至2.85，顯示出了更高灰度、離散度及細(xì)節(jié)保留能力。即使在高噪聲條件下，其重建效果仍顯著優(yōu)于現(xiàn)有Richardson-Lucy算法，有效避免了噪聲偽影問題。  圖1 基于本算法對小鼠視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行超分辨率重建。（a） 原始視網(wǎng)膜圖像，（b）基于所提出的高分辨率視網(wǎng)膜圖像算法，（c）圖1（a）、（d）中白色虛線框中視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的放大細(xì)節(jié)圖1（b）中白色虛線框中視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的放大細(xì)節(jié)。  圖2 基于提出算法的小鼠視網(wǎng)膜圖像分辨率定量對比分析。（a）圖1(a)（算法處理前）與圖1(b)（算法處理后）水平線位置處的橫截面灰度剖面曲線；(b) 對應(yīng)圖1(a)中L1、L2、L3位置處的半高寬（FWHM）對比；(c) 圖1(a)與圖1(b)垂直線位置處的橫截面灰度剖面曲線；(d) 對應(yīng)圖1(c)中L4、L5位置處的FWHM對比。 此項技術(shù)的核心優(yōu)勢在于無需改造昂貴的光學(xué)硬件，僅通過算法升級即可突破衍射極限。為OR-PAM在眼科疾病篩查（如高分辨率視網(wǎng)膜血管成像助力糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期篩查）、腫瘤微環(huán)境觀測（如精準(zhǔn)觀測腫瘤血管生成與藥物代謝過程）以及神經(jīng)科學(xué)（如活體狀態(tài)下解析腦部微循環(huán)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)）等醫(yī)學(xué)場景開辟了新路徑。 本研究獲國家自然科學(xué)基金、上海市科技重大專項支持。 原文鏈接：https://doi.org/10.1364/OE.471807 |
