分光谱降噪法提升偏振频域OCT图像质量

本文主要探讨了在偏振频域光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography, OCT）中，散斑噪声对图像质量的影响以及如何有效地降低这种噪声。偏振频域OCT是一种高分辨率的生物医学成像技术，然而，其图像中的散斑噪声会显著影响到图像的清晰度和细节表现。散斑噪声通常由随机的干涉图案形成，是由于光源的波动性和多路径效应引起的。 为解决这一问题，作者提出了一种新颖的分光谱降低散斑噪声的方法。这种方法的关键步骤包括：首先，将全光谱信号分解为多个独立的光谱信号，每一种光谱信号代表了特定的波长范围。接着，对每个光谱信号应用窗函数滤波，这是一种常见的数字信号处理技术，可以平滑数据并减少高频噪声。随后，对每个滤波后的光谱数据进行常规的数据处理，如去噪、校正等。最后，将这些处理过的分光谱信号进行平均合成，通过减少噪声的个体差异，实现整体散斑噪声的降低。 为了验证这一方法的有效性，作者使用Matlab进行了模拟实验，模拟出不同条件下的散斑噪声，并应用该算法进行处理，观察处理前后图像质量的变化。此外，他们还搭建了一个实际的实验系统，对离体的生物样本——鸡胸肉进行了实时的偏振频域OCT测量。实验结果显示，该分光谱降噪方法成功地降低了散斑噪声，显著提升了偏振图像的清晰度和对比度，从而提高了成像系统的整体性能。 本研究对于改进偏振频域OCT的图像质量具有重要意义，特别是在生物医学领域，如眼科检查、皮肤科诊断和组织结构分析等，能够帮助科研人员获取更准确的深度图像信息。通过优化信号处理技术，未来的偏振频域OCT系统有望在保持高分辨率的同时，提供更加纯净和易解读的图像。