学术研究
基于深度学习的OCT重建技术提升视网膜成像速度与对比度
光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）在眼科临床中广泛应用，但其成像速度和灵敏度受限。本研究提出一种基于深度学习的方法，通过改进的U-Net架构来增强SD-OCT系统的成像速度和灵敏度。该方法采用视觉状态空间模型，从高速采集的数据中合成高信噪比（SNR）的OCT和OCTA图像，从而绕过硬件限制。实验结果表明，该方法在高SNR OCT/OCTA重建中表现出色，提高了视网膜各层之间的对比度，并清晰地描绘了层边界。微血管和脉络膜等细小结构也得到了成功恢复。这一技术为实现高速成像和高灵敏度提供了新的途径。
#OCT#深度学习#眼科成像
PubMed Ophthalmology #1/2
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