光コヒーレンス断層撮影を使用して、組織内の減衰係数と後方散乱画分の層ベースの深さ分解計算

組織の構造光コヒーレンス断層撮影（OCT）画像は、より大きな機能化と定量的解釈の恩恵を受けるためです。イメージ化されたサンプルの散乱係数の類似体であるOCT減衰係数µは、µとサンプルのサブ分解物の物理的特性との関係に基づいて潜在的な機能的コントラストを提供します。減衰係数は、サンプルの強度減衰のいくつかの深さのピクセルに代表的なµを適合させるか、Girard et al。[投資する。ophthalmol。Vis。Sci.52、7738（2011）。10.1167/iovs.10-6925]およびVermeer et al。[バイオメッド。Opt。Express5、322（2014）。10.1364/boe.5.000322]。ただし、前者の方法はトモグラム内の軸方向情報を犠牲にしますが、後者は、別の光学特性であるサンプルの後方散乱画分が深さに沿って変化しないという厳しい仮定に依存しています。この仮定は、臨床イメージングアプリケーションで一般的に観察される層状組織によって違反される可能性があります。私たちのアプローチは、減衰マップの完全な深さ解像度を保持しますが、散乱特性（たとえば、減衰および後方散乱画分）が最小限に変化する個々の離散層内で信号分析を実行することにより、後方散乱画分への依存性を削除します。このアプローチはこれらの層の検出を必要としますが、過去に定量的減衰係数解析を制約し、さらに層分解された後方散乱画分をもたらし、減衰係数に補完的な散乱情報を提供する一定のバック散乱断片化の仮定を除去します。階層化されたファントムでの自動層検出を使用してアプローチを検証します。このアプローチは、測定された光学特性がMIE理論で計算された理論値とよく一致していました。一緒に、正確な後方散乱画分と減衰係数測定により、粒子密度とサイズの両方の推定が可能になります。これは、減衰測定だけでは不可能です。層分解された後方散乱画分によって増強された深さ分解係数測定のこの改善により、定量的OCTイメージングの診断力が高まることを願っています。

Structural optical coherence tomography (OCT) images of tissue stand to benefit from greater functionalization and quantitative interpretation. The OCT attenuation coefficient µ, an analogue of the imaged sample's scattering coefficient, offers potential functional contrast based on the relationship of µ to sub-resolution physical properties of the sample. Attenuation coefficients are computed either by fitting a representative µ over several depth-wise pixels of a sample's intensity decay, or by using previously-developed depth-resolved attenuation algorithms by Girard et al. [Invest. Ophthalmol. Vis. Sci.52, 7738 (2011). 10.1167/iovs.10-6925] and Vermeer et al. [Biomed. Opt. Express5, 322 (2014). 10.1364/BOE.5.000322]. However, the former method sacrifices axial information in the tomogram, while the latter relies on the stringent assumption that the sample's backscattering fraction, another optical property, does not vary along depth. This assumption may be violated by layered tissues commonly observed in clinical imaging applications. Our approach preserves the full depth resolution of the attenuation map but removes its dependence on backscattering fraction by performing signal analysis inside individual discrete layers over which the scattering properties (e.g., attenuation and backscattering fraction) vary minimally. Although this approach necessitates the detection of these layers, it removes the constant-backscattering-fraction assumption that has constrained quantitative attenuation coefficient analysis in the past, and additionally yields a layer-resolved backscattering fraction, providing complementary scattering information to the attenuation coefficient. We validate our approach using automated layer detection in layered phantoms, for which the measured optical properties were in good agreement with theoretical values calculated with Mie theory, and show preliminary results in tissue alongside corresponding histological analysis. Together, accurate backscattering fraction and attenuation coefficient measurements enable the estimation of both particle density and size, which is not possible from attenuation measurements alone. We hope that this improvement to depth-resolved attenuation coefficient measurement, augmented by a layer-resolved backscattering fraction, will increase the diagnostic power of quantitative OCT imaging.