一种多场景术中OCT血管成像方法及系统

本发明涉及医学光学成像与人工智能辅助医疗决策，尤其是涉及一种多场景术中oct血管成像方法及系统。

背景技术：

1、在众多外科手术领域（如肠道吻合、皮瓣移植、肿瘤切除等），组织血运状态与血管形态是决定手术方案与预后的核心指标。当前，多科室手术中的组织血运评估普遍面临主观化、低精度的痛点，传统肉眼观察与触诊高度依赖医生经验，导致术中决策误差率较高。现有辅助技术（如荧光造影或病理活检）存在侵入性强、实时性差或仅适用单一组织等局限性，无法满足复杂手术的动态评估需求。

2、术中oct技术具备高分辨率、无创和实时的优势，但现有的oct系统难以在术中环境下普及应用，原因在于：（1）术中患者呼吸和肠道蠕动造成的运动干扰极大，导致微小血管成像模糊；（2）传统的oct血管造影（octa）需要对同一位置进行多次（通常4次以上）重复b-scan扫描，耗时较长，难以满足术中极高的实时性要求。

3、因此，针对多外科科室手术需求，研发通用型术中oct评估系统，解决不同组织类型的血管成像、动态干扰抑制、量化评估等关键问题，为多领域手术提供客观决策依据，契合外科手术向精准化、智能化发展的主流趋势，具有重要的临床应用价值与科学意义。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种多场景术中oct血管成像方法及系统，解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种多场景术中oct血管成像方法，包括以下步骤：

3、s1、基于获取的oct信号进行组织成像，计算光衰减系数oac；采用基于oac的全局-局部混合非刚性配准算法oac-gdlr，消除术中呼吸与肠道蠕动引入的运动伪影，完成术中oct图像精确配准；

4、s2、构建基于transformer与u-net融合架构的深度学习血流成像网络，对配准后的b-scan图像进行同步多通道输入处理，实现仅2次b-scan扫描下的术中微血管实时重建。

5、因此，本发明采用上述一种多场景术中oct血管成像方法及系统，具有以下有益效果：

6、（1）本发明通过创新性地提出手持式通用采集探头、oac-gdlr动态图像配准算法、以及transformer-u-net极速血流成像网络，突破了术中复杂环境下的成像限制，实现仅需少量数据即可精准量化血运的实时评估体系。推动多领域手术决策从经验依赖向客观化、数据化升级，全面提升各类外科手术的安全性、精准性与患者预后。

7、（2）本发明适配肠道、肝胆、皮肤、骨骼周围等不同类型组织的成像需求，使用时系统自动聚焦，无需术中频繁调整焦点，确保快速扫描与操作便捷性，探头集成了可更换盖玻片，实现不同组织（肠道、皮肤等）表面的快速物理贴合并自动聚焦，同时通过盖玻片角度设计抑制光饱和，极大提升了抗干扰能力与易用性 。

8、（3）本发明优化了oac计算模型，降低因光源抖动、表面黏液等因素引起的信号变异，构建更稳定的组织表征作为配准基础。同时设计了具有运动先验的全局-局部混合非刚性配准（oac-gdlr）流程，在全局阶段快速校正呼吸与器械引起的大位移，在局部阶段精细补偿蠕动引起的非刚性形变，最大消除组织蠕动与呼吸伪影，从而实现术中肠道oct图像的稳定对齐。

9、（4）本发明创新性提出基于transformer-u-net混合架构的深度学习网络。融合相位差异、幅度差异与结构特征三个通道，并利用血管连通性正则化损失函数，突破了传统octa对多次重复扫描的依赖，使得系统仅需2次b-scan重复扫描，即可端到端地输出高质量微血管形态，满足秒级实时反馈要求，避免手术流程中断。生成高质量术中oct血管图像（octa），为血运评估提供数据支持，实现高质量血管重建。

10、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

1.一种多场景术中oct血管成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多场景术中oct血管成像方法，其特征在于，所述s1的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的一种多场景术中oct血管成像方法，其特征在于，所述s11中的oac的计算公式如下：

4.根据权利要求2所述的一种多场景术中oct血管成像方法，其特征在于，所述s12的具体步骤如下：

5.根据权利要求2所述的一种多场景术中oct血管成像方法，其特征在于，所述s13中的仿射变换模型的具体公式如下：

6.根据权利要求1所述的一种多场景术中oct血管成像方法，其特征在于，所述s2的具体步骤如下：

7.应用上述权利要求1-6任一项所述的一种多场景术中oct血管成像方法的系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的一种多场景术中oct血管成像方法的系统，其特征在于，还包括：