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[IEEE 2019年第41届国际医学与生物工程学会年会(EMBC) - 德国柏林 (2019.7.23-2019.7.27)] 2019年第41届IEEE医学与生物工程学会国际年会(EMBC) - 基于稀疏表示和重尾模型的超分辨率光学相干断层扫描技术

DOI：10.1109/embc.2019.8857810 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 本文提出了一种光学相干断层扫描（OCT）图像单幅超分辨率的新方法。视网膜OCT图像可用于诊断多种疾病，不仅包括眼部特有疾病，还包括部分全身性疾病。然而与所有成像方式一样，所获图像会因各种原因产生退化。为克服这一问题并提升图像质量，超分辨率（SR）技术被广泛应用。本研究探索了基于前向-后向分裂（FBS）框架中极小极大凹（GMC）方案多元推广的凸正则化方法?；贠CT图像稀疏表示具有重尾特性的假设，采用α稳定字典。该方法通过重叠与非重叠图像块实现。由于所用图像的点扩散函数（PSF）通常未知，采用最初为超声图像提出的方法进行估计。算法在鼠眼OCT图像上进行了测试。结果表明，所提出的凸正则化方法取得了与最先进技术相当的结果。事实上，使用该算法实现了显著的去模糊和质量提升，在大多数情况下无论客观还是主观评价都取得了最佳效果。
作者： Daniel Valdez Zermeno，Perla Mayo，Lindsay Nicholson，Alin Achim
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种基于多元广义极小极大凹（GMC）方案和α稳定字典的凸正则化新方法，用于光学相干断层扫描（OCT）图像的单幅超分辨率重建。

研究成果

该方法通过采用考虑OCT数据真实统计特性的字典，提供了卓越的性能，使视网膜层的细节更易于可视化。未来的工作包括设计更好的OCT点扩散函数估计技术，以及探索盲去卷积方法。

研究不足

图像的点扩散函数（PSF）通常是未知的，采用最初为超声图像设计的方法进行估算，这可能导致估计精度有所降低。此外，在内容过于嘈杂或视网膜层损伤过重的图像中，该算法虽能改善图像质量，但提升幅度较小。

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