1. 论文题目名称
基于多模态融合的视网膜病变可视化显示研究
- 研究现状与前景
光相干断层扫描血流成像(OCTA)是在OCT的基础上发展而来的眼病诊断新技术，也是目前眼科影像学检查中发展最快速的检查方法之一。目前，对眼底血管性疾病的主要检查方法包括荧光素眼底血管造影(FFA)和吲哚青绿血管造影(ICGA)，具有对血管异常动态显现的特点，能对异常血管形态和病变特征提供有用的诊断信息，但其为有创的检查方法，且无法对病变进行分层分析。与FFA和ICGA相比，OCTA除了具备无创、快速、高分辨率的特点外，还具有无创性对血流显影的能力，其不受血管渗漏和视网膜出血的影响，能够提供三维测量的病变图像，并能实现病变的定量检测和分层检测，目前已用于多种眼科疾病的诊断和病情监测。OCTA技术的临床应用丰富了眼科影像学对疾病的诊疗信息及发病机制的探索结果。OCTA的检测过程和正确判读是基于对其原理和眼部待测组织解剖知识的理解和掌握，因此理解其原理及临床应用是临床眼科医师的必修课程。
OCTA已经逐步走进我们的日常诊疗工作中,如同20年前的OCT一样,从慢慢渗入到如今让临床医师无比依赖。在不久的将来,随着设备和技术的不断更新,技术的进一步完善,OCTA也一定会成为我们临床诊断必不可少的利器。考虑到OCTA技术的优势与局限，很多领域仍有待进一步研究。一方面，现阶段OCTA的血管成像技术还不够成熟，需要更有效的方式排除伪影带来的干扰，以更清晰地显示指定层的血管信息，从而帮助临床诊断。另一方面，目前医院内OCTA 设备有多种成像模态，若是能够将多个模态的成像进行有效地融合，实现将各个模态具有的互补信息相互叠加显示，会给临床医生的诊断带来额外的价值信息，具有一定的研究意义。
- OCTA技术
在过去的20年里,光相干断层成像（OCT）技术发展极其迅速,从时域OCT（Time domain OCT, TD-OCT）到频域OCT（Frequency domain OCT, FD-OCT）;后者再从谱域OCT（Spectral domain OCT, SD-OCT）到扫频OCT（Swept source OCT, SS-OCT）。就观察角度而言,既有横断面扫描（B-scan）又有额状面扫描（C-scan）即En face OCT;就观察内容而言,不仅有结构OCT（Structural OCT）,更有功能OCT（Functional OCT），其中OCT血流成像（OCT angiography, OCTA）是近几年发展起来的革命性新技术,它可以快速无创地重建视网膜脉络膜血管的三维结构,而无需注射造影剂,因此迅速地被应用于临床各种眼底血管性疾病的检查[1, 2, 3, 4, 5]。由于OCTA可以比传统造影更好地揭示视网膜深层毛细血管的形态,发现早期脉络膜新生血管（CNV）,提供更丰富的病理信息,所以它正改变着我们对很多疾病的理解和认识。未来它是否可以替代传统的血管造影技术,满足临床需求,成为眼底病检查的主要手段,是值得临床眼科医师关注的问题。
OCTA的技术原理主要基于一个概念,就是在静止的眼球里,眼底唯一运动的结构是血管里流动的血细胞。对同一横断面进行重复扫描（B-scan）,通过特殊的计算方法,如信号振幅的去相关等,产生静止性与活动性结构的对比,从而获得血流信号,据此进行血管结构的三维重建,并通常以额状面（C-scan或称En face）的形式逐层呈现[6, 7, 8]。因此OCTA的设备首先就是一台频域OCT,它可以进行常规组织结构的断层扫描, 但是在传统结构性OCT的基础上添加了功能性的血流信息。
尽管不同公司生产的OCTA成像算法各异。但都建立在OCT去相干技术开发的基础上，可保留引起变动的血流像素点，去除非变动的组织像素点，再将从二维平面中得到的血流像素点组合成三维空间中的图像，观察者可通过enface的视角观察三维空间中的血流像素，从而由浅层至深层、由内界膜至脉络膜方向逐层移动并分层检测，以评估血流的形态结构。传统的荧光素眼底血管造影(fundus fluoreseein angiography，FFA)及吲哚青绿血管造影(indocyanine greenangiography，ICGA)是在静脉注射造影剂后观察造影剂流经眼底血管的动态过程，以判断血管的形态及功能[9]。
- OCTA伪影
投影伪像在基于OCT的血管造影术中广泛存在并且导致了在组织区域中出现“假”血流信号，实际上应该是无血管的。该投影伪像有时被称为“拖尾伪像”。在眼科成像中，OCTA已经存在证明有用的可视化和监测CNV [10-12]，可能提供额外的临床决策中的关键信息。然而，人们注意到在OCTA中存在来自上层血管的不希望的投射效应导致强烈的图像伪影出现在视网膜外空间和脉络膜内的血管网络结果中。这些工件限制了我们可视化和解释3D血管造影结果的能力。虽然不是直到最近几年，OCTA中的投影文物才被临床医生和注意力所吸引医生，Lindmo等在1998年讨论了随机多普勒频率噪声时域多普勒OCT框架中的阴影伪影[13]。后来Makita等人提到了一种利用视网膜血管减少阴影伪影的方法应用相位分辨多普勒OCT时，脉络膜血管可视化[14]。最近Vakoc等人提出了一种降压指数滤波来衰减下面的所有信号在后处理过程中的船舶追踪期间覆盖船只[15]。JUSTIN J. PARK et al[16]的算法思路是将视网膜进行手动分层，将浅层和深层部分像素分别进行投影，并用浅层血管投影和深层血管投影图像做差，并设定指标调节计算公式中的参数来实现算法自动化。Zhang et al[17]的思想是将浅层和深层图像转化为一个0到1之间的概率值，通过取log并将浅层和深层图像相除，可得到去除伪影之后的结果。现有算法能有效的去除部分伪影，但算法鲁棒性以及通用性有待提高。
- 图像融合算法
多模式医学图像融合是来自单个或多个成像模态的多个图像的组合。医学图像融合的目的是通过保留特定特征来提高成像质量，以增加图像的临床适用性，用于诊断和评估医学问题。医学图像融合方法涵盖了广泛的领域，包括图像处理，计算机视觉，模式识别，机器学习和人工智能，在临床上有广泛的应用，医生通过融合不同形态的医学图像来理解病变[18]。
医学图像融合主要集中在磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）模式。MRI图像提供更好的软组织清晰度和更高的空间分辨率，但它们缺乏诸如身体代谢的运动信息。CT图像作为三维（3D）成像技术具有重要性，具有扫描时间短和成像分辨率高的特点。然而，组织表征受到限制，并且CT扫描设备的限制是在短扫描时间内将图像切片反转为一个图像。此外，由于分子成像技术，PET图像具有高灵敏度的特性，但它们具有较低的分辨率。SPECT图像用于通过核成像技术研究组织和器官的血流。总之，每种成像方式都有其自身的特点和实际局限。这有助于探索新的成像技术或新的融合方法，以组合来自多种成像模态的信息。与前者相比，后者似乎更有意义，因为成本更低，时间更短。
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