光学相干层析血流造影技术（OCTA）

一、背景介绍

光学相干层析血流造影技术（OCTA）可以实现活体、三维、毛细血管级分辨率的血流造影，具有非侵入、无标记的特点。OCTA在应用上受到数据处理速度的限制。实时图像是操作员获取OCTA数据质量反馈的来源，当前大部分商用系统没有OCTA图像实时显示能力，仅能显示实时OCT图像，而OCT图像不能充分反映OCTA血流造影质量，不利于操作员调节系统采集数据。在临床应用中，数据质量不合格需要受试者再次采集，降低了检查效率。OCTA在应用上还受到系统扫描速度的限制。由于OCTA基于运动对比度计算血流造影、对视网膜成像时需要受试者注视固视目标，采集数据时间较长会使老人、儿童难以保持注视，影响数据质量。更高的系统扫描速度有助于快速成像并抖动产生的噪声，还可以提高系统的动态成像时间分辨能力。OCTA系统扫描速度的提升对实时数据处理速度提出了更高要求。因此本研究围绕提升OCTA系统数据处理速度和系统扫描速度展开工作。

二、创新工作

浙江大学李鹏副教授课题组发展了一种具有高速扫描、实时显示功能的OCTA系统。采用基于逆信噪比-复值退相关的实时自适应光学相干层析血流造影算法（ID-OCTA），并针对高速处理目标优化了OCTA投影图像生成算法。该工作提出了基于GPU的OCTA数据实时处理框架（图1），开发了多线程系统控制程序。系统实时数据处理线速度（A-line）达到了365 kHz。受限于现有图像采集卡的采集速度，系统在250 kHz线速度下实现了实时显示、数据存储功能。以体素为单位计算，该工作实现的OCTA数据实时处理速度达到了750 MVoxels/s，相较其他研究报道的速度具有一定优势。该工作的实时处理方法以多帧为一个处理单元进行流水线处理，相较以整个体积数据为处理单元的方法可以提供实时OCTA断层图像的显示，相较以单帧为处理单元的方法可以尽可能利用GPU的并行计算资源。

图1 OCTA实时数据处理流程图。中间区域包含GPU中执行的操作和存储的数据，上下两侧区域包含CPU中存储的数据，数据用不规则矩形表示，多个不规则矩形表示多帧数据。在中间区域，矩形框表示在全局内存执行的步骤，圆角矩形框表示在纹理内存执行的步骤，虚线框表示使用CUDA流的处理步骤

基于以上系统，该课题组使用实时OCTA图像引导数据采集，与仅使用CPU生成的实时OCT断层图引导系统调节以及反馈OCTA动态成像质量的能力对比，证明了该研究实现的OCTA图像实时显示可以帮助操作者更准确地调节系统屈光和扫描区域（图2），并且在动态成像过程中及时发现受试对象成像状态变化，提升了OCTA数据质量和动态OCTA成像数据采集成功率。

图2 实时显示引导系统屈光调节与扫描区域调节。（a）（b）（c）（d）实时显示引导屈光调节；（e）（f）（g）（h）实时显示引导扫描区域调节；（a）（c）（e）（g）OCT断层图像实时显示模式下采集到的数据；（b）（d）（f）（h）OCTA投影图像实时显示模式下采集到的数据；（c）（d）（g）（h）依次对应（a）（b）（e）（f）中虚线位置的断层图像；（a）（e）采集数据后处理的图像，其余为实时显示图像

课题组还将高速扫描实时显示OCTA系统应用于神经血管耦合成像。在闪烁光刺激诱发小鼠视网膜功能性充血实验中，证明了实时OCTA投影图像相较实时OCT断层图像引导实验数据采集的成功率更高，并且系统生成的实时OCTA投影视频具有实验结果预览功能（图3），为实验人员提供了实验结果预览，可以判断血液动力学响应的大致趋势。对于无法通过调节系统或受试动物状态使数据质量合格的情况，如小鼠自身问题，可以及时剔除数据，避免处理质量不合格数据浪费时间。

图3 系统生成的实时OCTA投影视频截图。（a）基线阶段；（b）刺激阶段；（c）关闭刺激阶段。OCTA投影图像根据退相关值对应不同的色彩。箭头所指大血管与矩形框区域毛细血管响应明显。比例尺：200 μm

三、总结与展望

相较于仅使用CPU实现的OCT断层图像实时显示，该方法可以在OCTA体数据单次采集时帮助操作人员更快速、准确地调节系统，在OCTA体数据动态采集时反馈受试对象眼睛状态的波动情况。后续工作将从以下三个方面优化：一是优化振镜扫描模式，提升系统硬件扫描速度的利用率；二是优化OCTA数据实时处理框架，利用GPU的图形渲染功能优化图像质量，进而实现实时三维血管造影实时显示；三是尝试利用OCTA系统高速扫描性能提高对小鼠视网膜神经血管耦合成像的时间分辨率。

参考文献： 中国光学期刊网

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