[发明专利]一种基于成分分析的散斑血流成像方法和装置有效

专利信息
申请号: 201710916663.1 申请日: 2017-09-29
公开(公告)号: CN107485383B 公开(公告)日: 2020-08-11
发明(设计)人: 王茗祎;关财忠;毛文健;曾亚光;谭海曙;韩定安;熊红莲 申请(专利权)人: 佛山科学技术学院
主分类号: A61B5/026 分类号: A61B5/026;G06T11/00
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 王国标
地址: 528000 广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 成分 分析 血流 成像 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于成分分析的散斑血流成像方法,其特征在于,包括以下步骤:

用激光射向被测样品,并透射出原始血流散斑信号;

采集包含血流光强信号和组织光强信号的原始血流散斑信号,并沿时间序列排列;

对原始血流散斑信号进行成分分析,得到由运动红细胞产生的血流光强信号和由背景组织产生的组织光强信号;

计算出血流分布图的每一像素点的成像参量;

利用上述步骤依次得到各行像素的成像参量,并作为二维血流分布图的灰度值,建立样品的二维血流分布图;

所述成分分析,包括以下步骤:

a、假设采集到的沿时间序列排列的原始血流散斑信号数量为N,数据大小为P*L*N,依次抽取每一行所有时间序列上的像素点的原始光强数据,组成N*L大小的样本矩阵X,数学表达式为:

其中,I(x,y,t)表示第x行像素点(x,y)沿时间轴t处的光强信号;

b、计算矩阵X的协方差矩阵C,数学表达式为:

其中,Cij为协方差矩阵C的第i行第j列的元素;

c、求出协方差矩阵C的特征值λi及其对应的特征向量ai; 将λi降序排列,使得λ1≥λ2≥…≥λN; 特征向量ai是矩阵X的第i成分Fi的线性变换系数,则Fi可用公式表示为:

Fi(x,y)=aiXy (1-3)

其中,Xy为样本矩阵的第y列,Fi(x,y)为像素点位置(x,y)的第i成分;

d、由背景组织产生的组织光强信号I0(x,y)为方差贡献率最大的第一成分,由运动红细胞产生的血流光强信号IRBC(x,y)为方差贡献率小的第二到第N成分之和,其数学表达式分别为I0(x,y)=F1(x,y) (1-4)

其中I0(x,y)表示第x行像素点(x,y)背景组织产生的静态散斑信号之和,IRBC(x,y)表示第x行像素点(x,y)运动红细胞产生的动态散斑信号之和。

2.根据权利要求1所述的一种基于成分分析的散斑血流成像方法,其特征在于,所述血流分布图的每一像素点的成像参量为该像素点的第二到第N成分之和除以第一成分的值,其数学表达式为:

其中IP(x,y)表示第x行像素点(x,y)的成像参量。

3.根据权利要求1或者2所述的一种基于成分分析的散斑血流成像方法,其特征在于,采集到的原始血流散斑信号数量N为大于等于2的整数。

4.一种基于成分分析的散斑血流成像装置,其特征在于,包括:激光光源(1)、光纤头(2)、扩束镜(3)、与水平面夹角为45度的反光镜(4)、位于反光镜(4)正上方的中心有孔的载物台(5)、嵌于载物台(5)中心孔的载玻片(6)、位于载玻片(6)正上方的远心镜头(7)、与远心镜头(7)连接的相机(8)以及接收相机(8)所采集的数据进行处理和重建血流分布图的电脑(9);所述散斑血流成像装置中的基于成分分析的方法如权利要求1所述。

5.根据权利要求4所述的一种基于成分分析的散斑血流成像装置,其特征在于,所述激光光源(1)、光纤头(2)和扩束镜(3)依次连接,且中心位于同一水平线上。

6.根据权利要求4所述的一种基于成分分析的散斑血流成像装置,其特征在于,所述相机(8)为CMOS相机。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于佛山科学技术学院,未经佛山科学技术学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710916663.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top