AI使OCT图像分辨率提高

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杜克大学的研究人员已经使用AI来提高光学相干断层扫描(OCT)的分辨率，以改善从心脏病学到肿瘤学等各个领域的医学图像。他们的发现最近发表在自然光子学上。

OCT成像技术类似于通过使用光而不是声波的超声波，方法是将光探针发射到组织中，并根据光波反弹时的延迟在其内部建立特征的边界。

被称为光学相干折射断层扫描(OCRT)的新技术改进了以前创建全息图并测量从物体反射回来的复杂电磁场的横向分辨率高的OCT图像的旧方法。

“ OCT的一个历史性问题是，深度分辨率通常比横向分辨率好几倍，”杜克大学迈克尔·菲茨帕特里克大学工程学教授的第一作者约瑟夫·伊萨特说。“如果成像的组织层碰巧是水平的，则在扫描中可以很好地定义它们。但是，要扩展OCT的功能以对整个组织进行实时成像，就需要一种克服横向分辨率和成像深度之间权衡的方法。”

“这是在实验室环境中实现的，”伊扎特说，他还曾在杜克大学医学院眼科任职。“但是在活组织中很难实现，因为它们可以生存，呼吸，流动和变化。”

新技术从多个角度拍摄OCT图像，以将深度分辨率扩展到横向尺寸。Izatt和他的团队必须准确地模拟光线穿过样品时的弯曲方式，并补偿光线折射路径的变化。他们利用机器学习工具来开发一种确定光线方向并创建更好图像的方法。

在概念验证实验中，研究人员将老鼠的膀胱和气管组织样本放在OCT扫描仪下方旋转的试管中。该算法将图像的横向分辨率提高了300%以上，并减少了最终图像的背景噪声。

杜克大学工程学教授保罗·鲁芬·斯卡伯勒(Paul Ruffin Scarborough)的新浪法尔修(Sina Farsiu)在谈到眼睛的房水引流时说：“捕获眼中常规流出组织的高分辨率图像是眼科学的一个长期追求的目标。”系统。“拥有这种横向分辨率的OCT扫描仪对于早期诊断和寻找青光眼的新治疗靶点非常重要。”