发明名称 一种快速激光散斑血流成像方法
摘要 一种快速激光散斑血流成像方法,该方法包括如下步骤:1)用激光器(1)作为光源,通过激光扩束器(2)扩束,再经过平面镜(3)反射,照射在毛玻璃(4)上;2)毛玻璃由步进电机(5)带动,进行匀速旋转;3)激光通过匀速旋转的毛玻璃形成不相关散射光源照射在被测对象(6)表面;4)被测对象表面对入射光产生散射,并在图像采集设备(7)表面形成散斑;5)图像采集设备以曝光时间T对散斑图像进行连续成像,并送至计算机(8)处理;6)计算机进行计算后建立相对血流速度分布图。相对于现有的激光散斑血流成像方法,本发明的方法具有运算量小,实时性好的优点。
申请公布号 CN104287713B 申请公布日期 2016.04.13
申请号 CN201410482800.1 申请日期 2013.06.13
申请人 上海理工大学 发明人 杨晖;孔平;郑刚
分类号 A61B5/026(2006.01)I 主分类号 A61B5/026(2006.01)I
代理机构 上海脱颖律师事务所 31259 代理人 张群峰
主权项 一种快速激光散斑血流成像方法,该方法包括如下步骤:1)用激光器(1)作为光源,通过激光扩束器(2)扩束,再经过平面镜(3)反射,照射在毛玻璃(4)上;2)毛玻璃由步进电机(5)带动,进行匀速旋转;3)激光通过匀速旋转的毛玻璃形成不相关散射光源照射在被测对象(6)表面;4)被测对象表面对入射光产生散射,并在图像采集设备(7)表面形成散斑;5)图像采集设备以曝光时间T对散斑图像进行连续成像,并送至计算机(8)处理;6)计算机遍历第p帧图像中所有像素点,计算得到所有像素点的散斑图像模糊度,然后计算所有像素点对应的相对血流速度,并根据像素点的相对血流速度建立相对血流速度分布图;所述步骤6)进一步包括步骤:61)计算机按公式(1)‑(3)计算第p帧图像上横纵坐标分别为x,y的像素点的散斑图像模糊度K<sub>B</sub>(x,y,p):<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>K</mi><mi>B</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>I</mi><mrow><mi>R</mi><mi>E</mi><mi>F</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msub><mi>I</mi><mrow><mi>S</mi><mi>D</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000916328800000011.GIF" wi="1126" he="182" /></maths><maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>I</mi><mrow><mi>R</mi><mi>E</mi><mi>F</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>q</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>p</mi><mo>=</mo><mi>p</mi><mo>-</mo><mi>q</mi></mrow><mi>p</mi></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><mi>y</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>i</mi></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>x</mi><mo>=</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>i</mi></mrow></munderover><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000916328800000012.GIF" wi="1332" he="190" /></maths><maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>I</mi><mrow><mi>S</mi><mi>D</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>p</mi><mo>=</mo><mi>p</mi><mo>-</mo><mi>q</mi></mrow><mi>p</mi></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><mi>y</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>i</mi></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>x</mi><mo>=</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>i</mi></mrow></munderover><mo>|</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>I</mi><mrow><mi>R</mi><mi>E</mi><mi>F</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000916328800000013.GIF" wi="1342" he="183" /></maths>这里I(x,y,p)表示图像采集设备连续采集到的第p帧图像上x,y点的像素灰度值,I<sub>REF</sub>(x,y,p)表示第p帧图像上x,y点的平均像素灰度值,I<sub>SD</sub>(x,y,p)表示第p帧图像上x,y点的统计像素灰度值与平均像素灰度值的差,i*i表示空间统计窗口的大小,q表示当前帧p之前的q帧图像;62)按步骤61)遍历图像中所有的像素点,得到所有像素点对应的相对血流速度V(x,y,p)=C·K<sub>B</sub>(x,y,p),并建立相对血流速度分布图,其中,C为归一化系数。
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