零填充自相关技术提升血流激光散斑成像精度

本文探讨了一种创新的血流检测技术，即基于像素分解零填充自相关系数分布的激光散斑成像（Laserspeckleimaging）方法，其研究发表在《光学通信》（Optics Communications）期刊的439卷第38-46页。该研究由来自南开大学现代光学研究所、天津中医药大学第二附属医院针灸脑病科、山西大学量子光学与量子光电子设备研究所以及深圳科技大学健康科学与环境工程学院的研究者共同完成。 传统的血流激光散斑成像（tDCI）主要依赖于对光散斑的时间相关性分析来推断血液流动速度，然而tDCI在处理高空间分辨率和高速血流时存在一些挑战，如信噪比降低和动态范围受限。为解决这些问题，研究者提出了一种新的时间域内零填充自相关系数（ztDCI）方法。零填充是一种数字信号处理技术，通过在原始数据序列中插入额外的零元素，增加数据在频域的采样密度，从而提高图像的频率响应和细节恢复能力。 在ztDCI中，首先对激光散斑图像进行像素级分解，这有助于更精确地捕捉血流的局部特征。然后，通过零填充技术填充图像的空缺部分，使得自相关函数在频率域中的计算更加准确。零填充不仅扩展了频谱的覆盖范围，还减少了由于采样不足导致的失真。接着，计算自相关系数分布，这个分布反映了血流的速度和方向信息，因为不同的血流模式会导致不同的散斑图案。 相比于传统方法，ztDCI的优势在于它能够提供更清晰的血流图像，尤其是在低光照条件和高速血流情况下，有效地提高了信噪比和动态范围。这对于医学成像，特别是血管成像领域具有重要意义，因为它可能用于实时监测血液循环，早期诊断心血管疾病或评估手术效果。 总结来说，这篇研究论文介绍了一种创新的激光散斑成像技术，通过结合像素分解和零填充策略，提高了血流成像的性能和精度，为医疗成像技术的发展提供了新的思路和工具。未来，这种方法有可能被应用到更广泛的医疗应用场景，例如皮肤科、眼科等领域，为临床诊断提供更准确、快速的数据支持。