臺灣博碩士論文加值系統

光學同調斷層攝影術(OCT)是利用低同調光的干涉獲得三圍組織內部結構的切片影像。OCT影像可分為一般結構影像及基於光學相干斷層掃描的血管造影術(optical coherence tomography based angiography; OCTA)，由於早期癌症病變(如皮膚色素瘤)常會伴隨著異常的血管增生，因此可利用OCTA去對人體做早期癌症篩檢。在取得OCTA血管影像前，需進行motion correction，然而motion correction的時間複雜性很高，將導致影像處理時間過長，無法提供快速的診斷。本論文將探討關於OCT影像之相位及組織位置的motion correction的最佳化方法及順序，並結合數個的客觀的量化參數，找到OCTA影像品質最佳化的條件，並搭配CUDA的平行編程，將motion correction的運行提升約10倍的效果。

Optical coherence tomography(OCT) is a technology that get 3D structure image by using low coherence light. It can be optical biopsy and optical coherence tomography angiography (OCTA). Because early cancer always accompanies angiogenesis. OCTA can use to detect early cancer by seeing blood vessel. Before getting OCTA, OCT images have to be made motion correction. However, motion correction takes a long time. It can’t be fast diagnosis. In this paper, we compare different methods of motion correction, and find the best order. In order to be more objective, we use three quantization parameters to compare different methods. Finally, we use CUDA to make the best motion correction faster in ten times.

致謝 I
摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 XI
第一章 緒論 1
1-1文獻回顧 1
1-2 研究動機與目的 6
1-3 論文架構 7
第二章 OCT ANGIOGRAPHY (OCTA) 9
2-1 傅立葉域OCT (FOURIER-DOMAIN OCT, FD-OCT) 9
2-2 掃描模式 12
2-3 影像組成 14
2-4 強度之都卜勒方差(IBDV) 16
2-5 光學顯微血管造影(OMAG) 18
2-6 分割頻譜振幅去相關血管造影(SSADA) 18
2-7 OCTA影像修正流程 20
第三章 MOTION 校正 22
3-1 MOTION 對OCTA影響 22
3-2 BULK IMAGE SHIFTS (BIS) MOTION CORRECTION 23
3-3 GLOBAL PHASE FLUCTUATIONS (GPF) MOTION CORRECTION 29
3-4 PHASE ROTATION CORRECTION 33
第四章 血管量化 35
4-1 OCT IMAGE橫條紋 35
4-2 血管二值化 39
4-3 OCTA PROJECTION 之量化參數 46
4-4 最佳化影像品質條件 48
第五章 MOTION 修正於較不穩定之組織 54
5-1 MOTION CORRECTION於老鼠眼睛之應用 54
5-2 MOTION CORRECTION於老鼠舌頭之應用 58
第六章 使用圖形處理器（GRAPHICS PROCESSING UNIT; GPU）加速OCTA計算速率 61
6-1圖形處理器與CUDA 61
6-2應用結果 64
第七章 總結與未來展望 65
7-1總結與討論 65
7-2未來展望 67
參考文獻 68
圖目錄 VI
圖1-1 都卜勒位移於(A)複數平面;(B)頻域，與去相關性於(C)複數平面;(D)頻域 3
圖1-2 (A) OCT之結構影像與 (B)OCTA影像 4
圖 1-3 (A)為OCT影像簡化示意圖，從A-SCAN中取得五個點採樣，1、2、5為靜態組織，3、4為血液組織，(B)為紀錄五個點之OCT信號與時間的關係 4
圖1-4 2004至2016年出版與OCTA相關之刊物數量[6] 5
圖2-1 橫向解析度與景深於不同NA值之關係。 11
而穿透深度則直接依據中心波長的大小而改變。 11
圖 2-2 LASER TRIGGER與掃描波形於 (A)連續掃描; (B)步階掃描 12
圖 2-3 掃描間距示意圖於 (A)連續掃描;(B)步階掃描 13
圖 2-4 連續與步階掃描之OCTA仿體結果 (A)靜止 (B)流動。 13
圖 2-5 圖位置之不同張數之OCTA計算，(A)2張; (B)4張; (C)6張; (D)8張 14
圖2-6 (A)B SCAN的組成;(B)表示一組OCT三維影像 15
的組成及掃瞄方向 15
圖 2-7 由OCT INTENSITY 獲得OCTA 之步驟 16
圖2-8 SSADA流程圖，BW代表光源半高寬。 19
圖 2-9 IBDV與OMAG結果比較。(A)IBDV; (B)OMAG 20
圖2-10使用(A)IBDV; (B)OMAG獲得OCTA IMAGE的流程圖 21
圖 3-1 (A) 無MOTION的OCTA;(B) 有MOTION的OCTA;(C)由B圖產生之OCTA　PROJECTION　IMAGE 22
圖3-2 F(X)與G(X)位移與CONVOLUTION的關係，(A)(B)兩函數分開;(C)(D)開始逼近;(E)(F)重疊CONVOLUTION達最大值;(G)(H)兩函數分離CONVOLUTION值開始下降直至歸零。 25
圖 3-4 BIS校正前後差異(A)校正前(B)校正後 26
圖 3-5 老鼠耳朵使用(A)時域;(B)傅立葉域進行BIS之OMAG OCTA IMAGE。 28
圖 3-6 相位變化與軸向橫向的關係(A)上下圖分別代表某特定點中Γ(T)與|RE[Γ(T)]的變化;(B) 取各一條軸向及橫向觀察其相位變化，實心箭頭代表低頻MOTION信號，空心箭頭為高頻率的MOTION 信號 29
圖 3-7 GPF校正前後差異(A)校正前(B)校正後。 31
圖3-8 GPF與BIS MOTION 校正之先後順序(A) 先做GPF 32
(B)先做BIS。 32
圖3-9 OCT之同位置於不同時間點的複數值進行COR校正(A)前(B)後 33
圖 3-10 比較COR CORRECTION (A)前; (B)後OCTA血管差異。 34
圖4-1 取出OCTA PROJECTION之橫條紋，OCTA採用(A)未進行MOTION CORRECTION;(B)AL;(C) BIS;(D) AL_BIS;(E) BIS_AL;(F) BIS_AL_COR 。 37
圖4-2 橫條紋參數趨勢圖(A) 橫條紋密度 (B) 橫條紋寬度。 38
圖 4-3 OCTA PROJECTION IMAGE二值化 (A)BIS_AL_COR原圖;(B)自動灰階閥值; (C)分層投影吞噬侵蝕; (D) IBDV遮罩OMAG。 39
圖4-4 使用自動灰階閥值於圖4-3-A。(A) 對比度降低40%;(B) 原始對比度;(C)對比度提高40%。 40
圖4-5 OCTA影像重組XY平面示意圖 (A)由XZ平面OCTA組成的3D影像 (B)依(A)圖紅線處組成之XY平面OCTA。 40
圖4-6 影像侵蝕及膨脹處理示意圖 (A)帶有雜訊的原圖; (B)經過侵蝕處理; (C)經過膨脹處理 (D) 經過侵蝕後再進行膨脹之結果 41
圖 4-7 OCTA侵蝕膨脹結果之比較 (A)XY方向之OCTA (B)經過Z方向平均及侵蝕膨脹後之OCTA影像 41
圖 4-8 以IBDV作為OMAG OCTA遮罩之結果。(A)IBDV OCTA; (B)OMAG OCTA; (C) 遮罩結果 。 42
圖4-9 三種取得二值化之方法放大圖 (A)(B)僅原 43
圖自動灰階閥值; (C)(D)進行分層投影後二值化; 43
(E)(F)進行遮罩處理後二值化。 43
圖4-10 (A)LOG函數曲線; (B)以LOG去背景之影像 44
圖4-12 (A)參考文獻中老鼠耳朵之OCTA PROJECTION影像 [20,21](B) BIS_AL_COR_OMAG之OCTA PROJECTION。 45
圖 4-13 重複掃描區域之血管比較 45
圖4-14 血管密度比較示意圖 (A)血管密度低 (B)血管密度高 47
圖4-15 OCTA血管 (A)二值化影像圖 (B)骨架圖。 47
圖4-16 使用OCT掃描老鼠耳朵示意圖 。 48
49
圖4-17 BIS_IBDV之(A)OCTA PROJECTION; (B)量化結果 。 49
圖4-18 AL_BIS_AL_COR_OMAG之(A)OCTA PROJECTION; (B)量化結果 。 49
圖4-19 AL_BIS_AL_COR_IBDV_C之(A)OCTA PROJECTION; (B)量化結果。 50
圖 4-20 各OCTA演算法之血管密度比較。 51
圖 4-21 各OCTA演算法之血管連續性比較。 52
圖 4-22 各OCTA演算法之SNR比較。 52
圖 4-23 各OCTA演算法之時間比較。 53
圖5-1 老鼠視網膜之眼睛OCT影像分層。SCALE BAR:100ΜM [22]。 55
圖5-2 (A)未經過MOTION CORRECTION; (B) 經過BIS_AL_COR 之OCTA B-SCAN影像。 56
圖5-3 老鼠眼睛之OCTA分層投影於(A)(B)(C)未進行MOTION校正;(D)(E)(F)進行BIS_AL_COR校正後依序分別為上、中、下層。 56
圖5-4 使用IMAGE J對老鼠眼睛之OCTA B-SCAN分層示意圖，其紅色為上層對應圖5-3(A)(D); 綠色為中層對應圖5-3(B)(E); 藍色為下層對應圖5-3(C)(F)。 57
圖5-5 老鼠舌頭之固定方式。 58
圖5-6 (A)未經過MOTION CORRECTION; (B) 經過BIS_AL_COR 之OCTA B-SCAN影像。 59
圖5-7老鼠舌頭之OCTA分層投影於(A)未進行MOTION校正;(B)進行BIS_AL_COR校正後。 59
圖 5-8 老鼠舌頭之共軛焦顯微成像技術(CONFOCAL MICROSCOPY)圖。 60
圖6-1 串行運算與平行編程示意圖。 62
圖6-2 GPU與CPU於不同類型程序上的優勢。 62
圖 6-3 撰寫CUDA流程與CPU、GPU間的關係。 63
圖 6-4 老鼠皮膚之使用時域BIS_IBDV之OCTA PROJECTION 於(A)MATLAB (B)CUDA。 64
圖 6-5 老鼠皮膚之使用CUDA加速時域BIS_IBDV之OCTA PROJECTION前後時間差異。 64
圖 7-1 (A)BIS_AL_COR;(B)BIS_AL_COR(AL)之OCTA PROJECTION 66

表目錄 X
表1-1 各OCTA演算法之影像品質比較[14] 6

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