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香港中文大学袁武团队最新LPR|OCT成像去卷积技术综述

香港中文大学袁武团队论文:“Deconvolution Techniques in Optical Coherence Tomography: Advancements, Challenges, and Future Prospects” 近日在国际光学期刊《Laser and Photonics Reviews》正式发表!

论文作者:Syeda Aimen Abbasi,Di Mei(梅迪),Yuanyuan Wei(魏媛媛),Chao Xu(徐超),Syed Muhammad Tariq Abbasi,Sadia Shakil,Wu Yuan*(袁武)

研究背景

光学相干断层扫描(OCT)作为眼部影像的“黄金标准”,其分辨率受限于系统的点扩散函数(PSF),导致图像模糊、影响病理分析。传统硬件优化成本高昂且灵活性不足,软件去卷积技术成为突破瓶颈的关键。本文首次系统梳理了OCT去卷积领域的技术演进,构建“理论-算法-应用”全景框架,为高精度医学成像提供新思路。

香港中文大学袁武团队最新LPR|OCT成像去卷积技术综述

图1:综述逻辑框架。从基础原理到临床应用:OCT去卷积技术进展。

四大核心亮点

1. 技术基石:深度解析OCT成像原理与PSF退化机制,揭示轴向/横向分辨率优化路径。

 

香港中文大学袁武团队最新LPR|OCT成像去卷积技术综述

图2:OCT成像的挑战与解法。上部分解构成像退化因素,下部展示传统硬件和软件图像优化方案。

2. 算法演进:从经典Richardson-Lucy迭代法、Wiener滤波到盲去卷积、AI驱动模型,绘制技术发展里程碑。

 

香港中文大学袁武团队最新LPR|OCT成像去卷积技术综述

图3:去卷积技术分类法。从处理域、工作流程、PSF应用三个维度构建分类体系,适合技术深度解读。

3. 结果展示:在健康的实验动物和人体上实现眼科(视网膜血管成像)、皮肤科、心血管中分辨率提升。

 

香港中文大学袁武团队最新LPR|OCT成像去卷积技术综述

图4:去卷积如何优化OCT图像。四组案例展示眼科(绿色框为去卷积后)、纳米颗粒、小鼠脑组织等场景的分辨率提升。

4. 未来蓝图:提出“物理模型+AI”融合范式融合充分利用两者的优势。主要攻克方向:实时术中成像、噪声抑制、跨模态融合、临床病理验证。

香港中文大学袁武团队最新LPR|OCT成像去卷积技术综述

图5:OCT去卷积技术现状与未来。进度条长度代表技术成熟度。

学术影响与临床应用前景

  • 诊断革新:助力早期糖尿病视网膜病变、青光眼等疾病的微结构识别,提升诊断准确率。

  • 技术转化:推动内窥OCT、便携式设备的实时高清成像,加速术中导航系统临床应用。

  • 交叉融合:为多模态成像(光声/OCT、OCT-MRI)提供通用增强框架,开启精准医疗新篇章。

引用:S. A. Abbasi, D. Mei, Y. Wei, C. Xu, S. M. T. Abbasi, S. Shakil, W. Yuan, Deconvolution Techniques in Optical Coherence Tomography: Advancements, Challenges, and Future Prospects. Laser Photonics Rev 2025, 2401394. https://doi.org/10.1002/lpor.202401394

【香港中文大学袁武教授课题组】

香港中文大学智能生物医学成像实验室(http://www.bme.cuhk.edu.hk/yuan)拥有一支跨学科的研究团队。ABI实验室的研究重点是开发:

1. 高分辨率内窥镜成像和传感技术,

2. 机器人内窥镜检查和胶囊机器人,

3. 眼科OCT和视网膜成像,

4. 人工智能辅助医学图像分析,

5. 纳米孔。

ABI实验室目前正在光学成像和传感、机器人内窥镜检查和医学图像分析等领域寻找多名研究助理、博士生和博士后研究员。学者们将有机会与一个具有光学、机器人、成像/传感、人工智能和医学背景的临床医生和研究人员组成的跨学科团队合作。有兴趣的候选人应直接联系Scott Yuan教授(wyuan@cuhk.edu.hk),并附上包含教育背景、工作经验、出版记录和2-3名推荐人的简历。

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