全視野光學(xué)血管造影（FFOA）作為一種實(shí)時(shí)、無(wú)創(chuàng)的成像技術(shù)，能夠提取生物血液微循環(huán)信息，為深入探究生物組織的功能和病理變化提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)FFOA成像方法受到光學(xué)鏡頭景深（DOF）的限制，難以捕捉到包含所有血流信息的圖像。近期一項(xiàng)發(fā)表于《Frontiers in Physics》的研究，看看它是如何在全視野光學(xué)血管造影（FFOA）技術(shù)上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破的。

研究背景與技術(shù)挑戰(zhàn)
血液微循環(huán)研究的臨床價(jià)值
研究腫瘤微血管的變化，能幫助我們開(kāi)發(fā)出精準(zhǔn)打擊癌細(xì)胞的抗血管生成療法。長(zhǎng)期的高血糖會(huì)侵蝕視網(wǎng)膜的微血管，導(dǎo)致血管滲漏，進(jìn)而引發(fā)缺血性新生血管。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)視網(wǎng)膜微循環(huán)的變化，醫(yī)生就能準(zhǔn)確地實(shí)施治療，保護(hù)患者的視力。微血管稀疏化是高血壓和冠脈微循環(huán)障礙的重要標(biāo)志。通過(guò)高分辨率成像評(píng)估血管內(nèi)皮功能和血流儲(chǔ)備，能提前發(fā)現(xiàn)心血管疾病的隱患。

技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用
基于梯度特征檢測(cè)的FFOA圖像融合方案
研究開(kāi)發(fā)了基于梯度特征檢測(cè)（GFD）的FFOA圖像融合方案。首先用非下采樣輪廓波變換（NSCT）把源圖像分解為低頻系數(shù)（LFCs）、高頻方向系數(shù)（HFDCs）和低頻差分圖像（LFDIs）。針對(duì)低頻系數(shù)，采用基于和修正拉普拉斯（SML）與局部能量（LE）相結(jié)合的融合規(guī)則（SMLE），全面評(píng)估低頻系數(shù)的特征，挑選出融合后的低頻系數(shù)。處理高頻方向系數(shù)時(shí)，運(yùn)用基于結(jié)構(gòu)張量和局部清晰度變化度量（SOLS）的融合規(guī)則，構(gòu)建并優(yōu)化決策圖，指導(dǎo)高頻方向系數(shù)的融合，保留源圖像細(xì)節(jié)信息。最后，對(duì)融合后的系數(shù)進(jìn)行逆NSCT變換，生成最終的融合圖像，擴(kuò)展了FFOA圖像的景深。

成像實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
幻影實(shí)驗(yàn)：模擬真實(shí)場(chǎng)景的驗(yàn)證
研究人員進(jìn)行幻影實(shí)驗(yàn)，模擬真實(shí)生物血管場(chǎng)景。通過(guò)電動(dòng)變焦鏡頭（EZL）獲取不同景深的FFOA圖像，將景深從1mm擴(kuò)展到約3.2mm。結(jié)果顯示，該研究提出的方法和U2Fusion方法在融合圖像中殘留信息較少，能更好地保留源圖像信息。在客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上，該研究方法在多個(gè)指標(biāo)上表現(xiàn)出色，略優(yōu)于NSSR方法，證明其在保留源圖像信息和提高融合圖像質(zhì)量方面的優(yōu)勢(shì)。

公共數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)：通用性的有力證明
除了幻影實(shí)驗(yàn)和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)，研究人員利用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證所提方法的通用性。他們選用了包含20對(duì)多焦點(diǎn)圖像的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和金屬網(wǎng)格等復(fù)雜場(chǎng)景，對(duì)驗(yàn)證方法的性能具有較高價(jià)值。結(jié)果顯示，在保留源圖像亮度和顏色信息方面，所有方法表現(xiàn)良好，但在圖像清晰度方面，NSSR和該研究方法更出色。在客觀評(píng)估中，該研究方法在多個(gè)指標(biāo)上排名第一，盡管在VIF指標(biāo)上略低于NSSR，但綜合來(lái)看，該方法在整體客觀評(píng)估中的指標(biāo)表現(xiàn)最佳。這充分證明了該方法不僅在特定的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)異，而且在不同類(lèi)型的多焦點(diǎn)圖像融合任務(wù)中都具有良好的通用性和有效性，能夠廣泛應(yīng)用于各種實(shí)際場(chǎng)景。

總結(jié)與展望
基于GFD的FFOA圖像融合方案為生物醫(yī)學(xué)研究帶來(lái)新契機(jī)。在腫瘤研究領(lǐng)域，有助于揭示腫瘤生長(zhǎng)和轉(zhuǎn)移機(jī)制，為開(kāi)發(fā)抗腫瘤藥物提供靶點(diǎn)。在心血管疾病研究中，能更準(zhǔn)確評(píng)估血管狀況，對(duì)早期診斷至關(guān)重要，為制定個(gè)性化治療方案提供依據(jù)。目前該技術(shù)存在一些局限，如聚焦速度有限，無(wú)法實(shí)時(shí)成像，計(jì)算效率有待提升。未來(lái)，研究人員將優(yōu)化硬件設(shè)備，提高成像速度，開(kāi)發(fā)智能參數(shù)選擇方法，減少人工經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)，并優(yōu)化計(jì)算過(guò)程，提高計(jì)算效率。隨著技術(shù)的改進(jìn)和完善，該融合技術(shù)在臨床診斷中，可輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷眼科、皮膚科等疾病。在藥物研發(fā)方面，能評(píng)估藥物對(duì)血管的作用效果。

論文信息
聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。
Wang G, Li J, Tan H and Li X (2024) Fusion of full-field optical angiography images via gradient feature detection. Front. Phys. 12:1397732.

DOI:10.3389/fphy.2024.1397732.