[发明专利]用于外科手术的智能成像系统

权利要求书

1.一种用于外科手术的智能成像系统，其特征在于，包括：

频域光相干断层成像子系统，所述频域光相干断层成像子系统用于通过红外光对生物组织进行照射并产生反射光，以形成样品光与参考光的干涉，通过光谱仪对所述样品光与参考光进行分光后使用CCD进行成像，并对CCD成像结果进行快速傅里叶变换得到所述生物组织的深度图像，结合光学衰减系数提取特征和卷积神经网络算法对病变区域的深度方向实现判断和分析；

荧光成像及高光谱分析子系统，所述荧光成像及高光谱分析子系统用于对所述生物组织的荧光特性进行分析，以得到荧光聚合程度和强度分布，根据所述荧光聚合程度和强度分布对所述生物组织中的功能进行精确定位和判断，并根据对所述生物组织中的功能的定位和判断结果控制光谱仪旋转扫描，以形成高光谱影像，并通过人工智能及机器学习算法对手术区域的病变组织实现浅表层方向的图像分析以达到精准分类与分割；以及

探头装置，所述探头装置用于对所述频域光相干断层成像子系统和荧光成像及高光谱分析子系统的光路进行耦合，对所述生物组织的深度图像和所述高光谱影像进行融合，得到所述生物组织的结构功能影像，根据所述生物组织的结构功能影像确定手术区域，在手术区域内进行扫描以获取术中准实时手术区域成像，其中，

所述探头装置的整体运动包括手动运动方式和机械运动方式，所述手动运动方式为手动控制所述探头装置在x、y、z方向的运动，同时，外部的振镜整体对整个手术区域进行扫描，所述机械运动方式为自动控制所述探头装置在x、y、z方向的运动，同时，外部的振镜整体对整个手术区域进行扫描，所述外部的振镜整体对整个手术区域进行扫描，具体包括：

选取所述探头装置的初始位置为(x₀,y₀,z₀)，针对振镜的扫描模式，以二维振镜扫描模式为基准完成所述初始位置下的扫描，同时将信号和图像重建并存储，等待本次内部扫描完成后继续下一点扫描位置(x₁,y₁,z₁)，开始同样的二维振镜扫描，同时重建信号与图像，直至循环到位置(x_n-1,y_n-1,z_n-1)并重建，直到整个手术区域完全扫描结束，到达最终位置(x_n,y_n,z_n)，其中的z为常数或将其直接设置为0。

2.根据权利要求1所述的用于外科手术的智能成像系统，其特征在于，

所述频域光相干断层成像子系统的光源与荧光成像及高光谱分析子系统的光源的波长不同，所述频域光相干断层成像子系统的光源为近红外光，所述荧光成像及高光谱分析子系统的光源为蓝紫光。

3.根据权利要求1所述的用于外科手术的智能成像系统，其特征在于，所述探头装置的扫描方式包括内部扫描和外部扫描，其中，所述内部扫描为振镜可调二维扫描，所述外部扫描为所述探头装置的整体运动。

4.根据权利要求1所述的用于外科手术的智能成像系统，其特征在于，所述探头装置还用于在对手术区域扫描完成之后，对得到的图像进行拼接和融合，根据互信息和边缘保持度对融合结果进行评估，并根据评估结果对得到的图像进行筛选。

5.根据权利要求4所述的用于外科手术的智能成像系统，其特征在于，其中，采用重叠区域线性过渡的算法进行图像拼接，具体包括：

设重叠区域的宽度为L，取过渡因子为δ，其中δ的取值范围为0≤δ≤1，两个源图像的重叠区域的x轴和y轴最大和最小值分别记为x_max，x_min和y_max，y_min则过渡因子可以表示为重叠区域的像素值为：

I＝δI_A(x,y)+(1-δ)I_B(x,y)

其中I_A，I_B分别为图A和图B相对应的像素值。

6.根据权利要求5所述的用于外科手术的智能成像系统，其特征在于，其中，采用客观量化评价方法来对所述融合结果进行评估，其中，

源图像光相干断层图像A，术后中高光谱影像B和融合图像F之间的互信息可由下式获得：

MI_ABIF＝MI_AF+MI_BF

其中，L是图像的灰度级数，P_AF和P_BF是分别源图像光相干断层图像A，术后中高光谱影像B和融合后图像F的联合概率密度，P_B，P_B和P_F分别是源图像光相干断层图像A，术后中高光谱影像B和融合图像F的概率密度；

所述边缘保持度通过如下公式计算：

其中，和分别表示源图像A和融合图像F间边缘幅度和相位的保存情况，Q^BF和Q^AF类似，M和N表示图像的大小，ω^A和ω^B是权重系数，Q^AB/F的取值范围为[0,1]。