在体光声微血管图像提取方法研究

光学分辨率光声显微镜能够进行活体、3D、高分辨率成像，在生物微循环研究领域具有重要的应用价值。组织微血管的变化能够反映很多疾病的发生和发展过程，对微血管图像进行分析可以提取与疾病相关的各种参数，实现疾病早期诊断和治疗。然而，微血管图像由于血管细小，光吸收较弱，直接基于光声显微成像系统得到的图像在微血管密集或较深区域比较模糊，不能很好地提取血管脉络信息。因此，提出一种融合了Hessian特征增强、血管分割和骨架提取的微血管图像处理方法，并首次用于光声肿瘤微血管图像的处理和分析。活体小鼠耳部正常血管及黑色素瘤血管图像的实验表明，所提出的微血管图像处理方法能够有效分割出活体组织的微血管结构，最终实现对光声肿瘤微血管及其骨架的提取。