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PKU·COE

OCTA（Optical coherence tomography angiography），即光學(xué)相干層析血管造影成像，屬于OCT功能成像。

該技術(shù)利用流動(dòng)的血紅細(xì)胞作為天然的造影劑，以血紅細(xì)胞與周?chē)M織的相對(duì)運(yùn)動(dòng)作為血流的標(biāo)記性特征，結(jié)合OCT成像技術(shù)在生物組織內(nèi)部三維空間采集光學(xué)散射信號(hào)，通過(guò)分析散射信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性，識(shí)別動(dòng)態(tài)血流，剔除靜態(tài)周?chē)M織，以實(shí)現(xiàn)基于運(yùn)動(dòng)對(duì)比度的無(wú)標(biāo)記血管造影，是一種嶄新的非侵入式血管成像技術(shù)。

OCTA技術(shù)可以克服許多熒光造影的不足之處，不需要注射熒光造影劑，掃描速度快，并且可以獲得高分辨率的三維血管網(wǎng)絡(luò)。因此，廣泛應(yīng)用于伴有血流異常（血管新生）、血管幾何異常（擴(kuò)張血管、動(dòng)脈瘤）或缺血（毛細(xì)血管退縮）現(xiàn)象的眼科疾病中，同時(shí)也正在神經(jīng)科學(xué)中發(fā)揮著重要作用，可提供腦血管形態(tài)學(xué)、血流量方面的信息，有助于理解腦血管與神經(jīng)活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)，也有助于理解、診斷和檢測(cè)腦損傷過(guò)程。

OCTA成像能力不僅受制于硬件設(shè)備的性能，也受到成像算法能力的影響。目前，OTCA成像算法依據(jù)血管信息的來(lái)源主要分為基于相位變化的、基于振幅變化的、基于相位與振幅聯(lián)合變化的三類(lèi)成像算法。三類(lèi)重建算法均基于解析運(yùn)算，在圖像重建過(guò)程中無(wú)法完整挖掘OCT信號(hào)的內(nèi)在聯(lián)系，造成在弱探測(cè)光條件下圖像信噪比低、散斑影響大等一系列問(wèn)題，導(dǎo)致臨床診斷以及定量分析準(zhǔn)確度下降。

北京大學(xué)工學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系任秋實(shí)課題組開(kāi)展了基于深度學(xué)習(xí)的光學(xué)相干血管造影成像技術(shù)研究。

在前期工作中，開(kāi)創(chuàng)性地提出了基于深度學(xué)習(xí)的光學(xué)相干血管造影成像算法，即對(duì)特定深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以替代傳統(tǒng)的血管造影算法

（https://doi.org/10.1002/jbio.201900008）。進(jìn)而，基于提出的算法框架，深入研究了4種重要的深度學(xué)習(xí)模型（單通路深度模型，多通路深度模型，U型結(jié)構(gòu)深度模型及基于對(duì)抗生成的深度模型）對(duì)于OCTA重建任務(wù)的適配性及有效性，結(jié)合不同應(yīng)用場(chǎng)景給出了深度模型的選擇方案并初步探索了該技術(shù)的未來(lái)進(jìn)階方向

（https://doi.org/10.1364/boe.387807）。相關(guān)成果先后于國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Journal of Biophotonics及Biomedical Optics Express進(jìn)行發(fā)表。

近期，課題組在該領(lǐng)域再度取得新進(jìn)展，醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域頂級(jí)期刊IEEE Transactions on Medical Imaging于2020年11月2日以長(zhǎng)文（Regular Paper）形式在線發(fā)表了他們題為“Weakly Supervised Deep Learning Based Optical Coherence Tomography Angiography”的研究論文

（https://doi.org/10.1109/TMI.2020.3035154），第一作者為任秋實(shí)課題組博士后姜喆。該工作提出一種新型的弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)OCTA重建算法框架，基于該框架，可以在無(wú)需額外提供高質(zhì)量OCTA標(biāo)簽圖像的前提下，實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，獲得足以媲美監(jiān)督深度學(xué)習(xí)OCTA重建算法的高質(zhì)量重建圖像，為解決標(biāo)簽數(shù)據(jù)來(lái)源問(wèn)題，以及面向臨床需求的問(wèn)題提出了新的解決方案。

圖1.弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)OCTA重建算法框架

研究團(tuán)隊(duì)分別利用SD大鼠腦部血管造影數(shù)據(jù)和健康人眼數(shù)據(jù)對(duì)弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)OCTA重建算法框架進(jìn)行驗(yàn)證。提出的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型在SD大鼠數(shù)據(jù)集上展示了足以媲美基于高質(zhì)量標(biāo)簽的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的重建質(zhì)量。不論是在噪聲水平、對(duì)比度還是血管連續(xù)性上，均要明顯好于目前最好的解析算法SSAPGA及基于低質(zhì)量標(biāo)簽的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，展現(xiàn)出良好的圖像對(duì)比度和低散斑噪聲水平。

進(jìn)一步，研究團(tuán)隊(duì)在人眼數(shù)據(jù)集上印證了在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上得到的結(jié)論。這使得提出的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)算法具備了很好的臨床應(yīng)用前景。

圖2.弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)OCTA重建算法及對(duì)照方法在SD大鼠數(shù)據(jù)上的重建結(jié)果

圖3.監(jiān)督深度學(xué)習(xí)OCTA重建算法及對(duì)照方法在人眼數(shù)據(jù)上的重建結(jié)果

上述三項(xiàng)工作的第一署名單位均為北京大學(xué)工學(xué)院，主要與德國(guó)埃爾朗根紐倫堡大學(xué)計(jì)算機(jī)系模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)室的盧閆曄研究員合作完成。其他合作者還包括深圳灣實(shí)驗(yàn)室劉剛軍研究員、周傳清研究員，河北大學(xué)的楊昆教授，以及德國(guó)埃爾朗根紐倫堡大學(xué)的Andreas Maier教授。上述研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金（81421004，61875123）、國(guó)家重大科研儀器研制項(xiàng)目（2013YQ030651）、深圳科技計(jì)劃（1210318663）及河北省自然科學(xué)基金（H2019201378）的經(jīng)費(fèi)支持。

任秋實(shí)教授課題組北京大學(xué)分子影像實(shí)驗(yàn)室（www.milab.wiki）立足于醫(yī)學(xué)影像研究領(lǐng)域，研究?jī)?nèi)容貫穿分子影像設(shè)備研發(fā)、活體成像和轉(zhuǎn)化應(yīng)用、影像數(shù)據(jù)分析處理的全過(guò)程，聚焦于多模態(tài)成像技術(shù)與人工智能、眼科光學(xué)成像和分子影像應(yīng)用等具體問(wèn)題。

文圖編輯 | COE

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