Advertisement

该代码用于光学相干断层扫描的重建以及光谱分析,并针对光谱域OCT图像重建进行了开发(matlab版本)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该MATLAB代码专门设计用于光谱域OCT图像的重建以及光谱分析。该程序可作为OCT分子成像平台MOZART的关键组成部分。为了能够读取来自Thorlabs OCT设备的原始干涉图(建议使用版本4,但版本3也已进行相应调整),我们开发了此代码。它能够将原始干涉图转化为清晰的OCT图像,并提供强大的2D、3D和散斑方差处理功能。除了图像重建之外,此代码还具备多种附加特性,包括计算归一化的散斑方差以进行血管检测、基于双波段光谱分析的色散补偿、光谱对比图生成以及光谱深度补偿的计算,最终能够整合OCT图像、光谱分析结果和散斑方差信息,构建出更全面的图像。 详细信息可参考“具有皮摩尔灵敏度的对比增强光学相干断层扫描,用于功能性体内成像”一文(O Liba, ED SoRelle, D Sen, A de La Zerda - 科学报告, 2016)。如果您在您的工作中使用了我们的代码,请务必引用该论文。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本项目致力于使用MATLAB开发一套针对光学相干断层扫描(OCT)技术的图像重建及光谱数据分析工具。通过该套程序,能够有效处理OCT数据,进行精确的图像重构,并对获取的数据实施深入的光谱学分析,为生物医学研究和临床应用提供强有力的技术支持。 该代码用于光谱域光学相干断层扫描(OCT)图像的重建及光谱分析,并作为我们称为MOZART的OCT分子成像平台的一部分使用。此代码旨在读取Thorlabs OCT设备生成的原始干涉图,其中SW版本4的效果最佳,但也支持对一些特定变化进行处理的版本3数据。它能够将这些原始干涉图转换为2D、3D或散斑方差形式下的OCT图像,并提供额外的功能: - 计算归一化的散斑方差(用于血管检测) - 基于双波段光谱分析计算色散补偿 - 绘制光谱对比度图表 - 创建结合了OCT图像、光谱分析和散斑方差的综合图像 此外,该代码支持创建更多种类的图像及执行更复杂的分析。此代码被用于发表在《科学报告》2016年的论文“具有皮摩尔灵敏度的对比增强光学相干断层扫描,用于功能性体内成像”,作者包括O Liba、ED SoRelle、D Sen和A de La Zerda。 如果您使用了我们的代码,请引用上述提及的研究文献。
  • MATLAB方差-与频OCT...
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的方差分析代码,专为光相干断层扫描(OCT)数据处理设计。通过该工具集可以进行有效的频谱域OCT图像重建及频谱分析,适用于科研与临床诊断应用。 MATLAB方差分析代码用于OCT(光学相干断层扫描)重建及光谱分析,以处理频域OCT图像的重建与解析工作。该代码作为我们称为MOZART的分子成像平台的一部分使用。编写此代码是为了从Thorlabs OCT系统中读取原始干涉图(推荐版本为4,但3版也适用,不过需要进行一些调整)。它能够将这些原始数据转换为OCT图像,并支持二维、三维以及散斑方差分析。 除重建图像外,该程序还具有以下功能: - 计算标准化的花斑变化以检测血管 - 实现色散补偿 - 通过双频频谱法计算频谱对立图 - 创建光谱深度校正后的图像 此外,它还能生成结合了OCT影像、光谱分析和斑点变异性的综合视图。 使用此代码及相关的数据分析可以创建如下所示的示例图片:(在连续注射两种类型的大金纳米棒后绘制小鼠耳廓的增强型OCT图像)。该应用案例参考文献为:“具有皮摩尔灵敏度的增强光学相干断层扫描,以进行功能性体内成像”,OLiba, EDSoRelle, DSen, AdeLaZerda-科学报告2016年。 我们感谢德国吕贝克Thorlabs团队在使用OCT系统及重建原始信号方面的支持。
  • MATLAB——
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB平台进行光学相干成像(OCT)技术的研究,涵盖图像重建算法及光谱数据解析,旨在提升医学诊断和生物组织检测的精确度。 MATLAB开发——光学相干成像的重建与光谱分析。该程序用于光谱域OCT图像的重建及光谱分析。
  • MATLAB——
    优质
    本项目利用MATLAB进行光学相干成像的数据处理和模拟仿真,专注于图像重建及光谱数据分析技术的研究与应用。 Matlab开发涉及光学相干成像的重建及光谱分析。包括光谱域OCT图像的重建与光谱分析代码。
  • 2048Matlab-PyOCT:与数据处理
    优质
    本项目提供了一个基于Python的工具PyOCT,旨在支持光谱域光学相干断层扫描(SD-OCT)的数据处理和图像重建工作,并包含2048的Matlab源码以供参考。 PyOCT 是一个用于光谱域光学相干断层扫描(SD-OCT)成像重建的工具。它的开发目的是为了进行正常的 SD-OCT 成像重建,并包含以下主要步骤: 1. 读取数据。 2. 背景扣除。 3. 频谱重采样计算。 4. 像差校正(Alpha 校正)。 5. 相机色散校正(使用相机校正系数的 Beta 校正)。 6. 逆傅立叶变换获取 OCT 图像。 该算法最初是由康奈尔大学 Steven G. Adie 教授的研究实验室在 MATLAB 中开发出来的。通过矩阵运算,重建速度得到了提升。相比 MATLAB,Python 在从二进制文件中加载数据方面表现更佳,在我们的实验室计算机上进行测试时性能更加优越。 目前 PyOCT 仅支持 Python3.0+ 版本。 要快速开始使用,请按照以下步骤操作: 1. 使用 pip 安装 PyOCT: ``` $pip install PyOCT ``` 2. 如果需要运行最新版本的代码,可以通过 git 进行安装。 成功安装后,在 Python 环境中可以测试程序: ``` $from PyOCT import VolumeReconstruction ```
  • OCT割(DME): 基糖尿病性眼部病变
    优质
    本研究聚焦于运用光学相干断层扫描(OCT)技术对糖尿病视网膜病变中的黄斑水肿(DME)进行图像自动分割和定量分析,以期为临床诊断与治疗提供精准的数据支持。 该数据集包含用于分割糖尿病性黄斑水肿光学相干断层扫描图像的影像资料。数据来源于S. J. Chiu, M. J. Allingham, P. S. Mettu, S. W. Cousins, J. A. Izatt和S. Farsiu于2015年4月发表在《BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS》期刊第6卷第4期,页码为1172-1194的文章。
  • 视网膜割在OCT:展示MATLAB环境下处理技术
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB环境下的图形方法进行视网膜层自动分割的技术,专注于优化光学相干断层扫描(OCT)图像分析。通过此技术,提高了眼科疾病早期诊断的准确性和效率。 该脚本展示了如何使用图论技术来分割光学相干断层扫描图像中的视网膜层。使用方法:按 F5 运行脚本。 我正在开发一个开源软件包,用于在光学相干断层扫描图像中进行计算机辅助的视网膜层分割。当前版本包括: 1. 自动识别和分割6个视网膜层的功能。 2. 通过图形用户界面(GUI)检查并手动校正自动分割结果。 该工作基于以下参考文献: Chiu, Stephanie J., 等。“与专家手工分割一致的 SDOCT 图像中七个视网膜层的自动化分割。” 光学快报,18.18 (2010): 19413-19428。 以及 庞宇腾。 Caserel - 开源软件包用于光学相干断层扫描图像中的视网膜层计算机辅助分割 泽诺多, 2013年. http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.17893
  • 探头实时系统
    优质
    本研究开发了一种利用光纤扫描探头进行实时扫频的光学相干层析成像(OCT)系统,适用于生物组织的高分辨率成像。 扫频光学相干层析技术(SSOCT)相比传统的时域OCT技术(TDOCT),在成像速度和灵敏度方面有了显著的提升,已成为当前OCT领域的研究热点之一。本段落报道了一种基于一维扫描光纤探头的SSOCT成像系统。该探头利用了光纤悬臂的共振特性,并通过施加接近于其共振频率的压电陶瓷驱动信号来实现单向的一维扫描。 为了确保系统的轴向分辨率,需要对干涉光谱信号进行k空间标定,本研究采用了基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)的同步标定方法。系统实现了8.3微米的轴向分辨率。使用所开发的光纤扫描探头于SSOCT系统中,在每秒20千次A扫速率下,成像速度达到了每秒20帧,横向范围为1毫米,并且横向分辨率为10微米。实验结果初步验证了该方案的有效性。
  • MATLAB——高指数
    优质
    本项目利用MATLAB进行高光谱图像处理与分析,专注于提取和计算各种植被、矿物或地物相关的光谱指数,以支持环境监测和地质调查等应用。 该程序使用MATLAB开发,用于高光谱图像指数分析。它计算8个不同的图像索引。
  • Matlab-SpectralSuperResolution: 辨率
    优质
    SpectralSuperResolution是一款用于执行高光谱图像分解的Matlab工具。它通过先进的算法提供高效的光谱超分辨率处理,增强图像细节和质量。 该存储库包含了用于高光谱数据的光谱超分辨率设计的MATLAB代码与脚本。所提出的方法通过运用稀疏表示(SR)学习框架,从低分辨率形式中合成出具有高光谱分辨率的三维数据立方体。基于SR框架,各种低和高光谱分辨率的数据立方体可以被表达为来自已学过的过完备字典元素的稀疏线性组合。 所提出的方案性能通过使用EO-1 NASA Hyperion卫星获取的夏威夷岛2015年8月30日的高光谱场景进行评估。该场景覆盖了可见光和近红外范围内的67个波段,从436.9到833.83纳米。 对于字典训练阶段,我们设计了一种基于ADMM稀疏耦合字典学习方案来建模高光谱分辨率与低光谱分辨率的特征空间。通过使用10万个训练数据对(包括高低两种分辨率的数据立方体),我们构建了包含512个代表元素的词典。