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。
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。
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。
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。
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。
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
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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。
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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。
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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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