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首页> 外文会议>Biophotonics: photonic solutions for better health care IV >A complex noise reduction method for improving visualization of SD-OCT skin biomedical images
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A complex noise reduction method for improving visualization of SD-OCT skin biomedical images

机译：用于改善SD-OCT皮肤生物医学图像可视化的复杂降噪方法

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摘要

In this paper we consider the original method of solving noise reduction problem for visualization's quality improvement of SD-OCT skin and tumors biomedical images. The principal advantages of OCT are high resolution and possibility of in vivo analysis. We propose a two-stage algorithm: 1) process of raw one-dimensional A-scans of SD-OCT and 2) remove a noise from the resulting B(C)-scans. The general mathematical methods of SD-OCT are unstable: if the noise of the CCD is 1.6% of the dynamic range then result distortions are already 25-40% of the dynamic range. We use at the first stage a resampling of A-scans and simple linear filters to reduce the amount of data and remove the noise of the CCD camera. The efficiency, improving productivity and conservation of the axial resolution when using this approach are showed. At the second stage we use an effective algorithms based on Hilbert-Huang Transform for more accurately noise peaks removal. The effectiveness of the proposed approach for visualization of malignant and benign skin tumors (melanoma, BCC etc.) and a significant improvement of SNR level for different methods of noise reduction are showed. Also in this study we consider a modification of this method depending of a specific hardware and software features of used OCT setup. The basic version does not require any hardware modifications of existing equipment. The effectiveness of proposed method for 3D visualization of tissues can simplify medical diagnosis in oncology.
机译：在本文中，我们考虑了解决降噪问题的原始方法，以提高SD-OCT皮肤和肿瘤生物医学图像的可视化质量。 OCT的主要优点是高分辨率和体内分析的可能性。我们提出了一种两阶段算法：1）SD-OCT的原始一维A扫描过程，以及2）从生成的B（C）扫描中去除噪声。 SD-OCT的通用数学方法是不稳定的：如果CCD的噪声为动态范围的1.6％，那么结果失真已经是动态范围的25-40％。我们在第一阶段使用A扫描和简单线性滤波器的重采样来减少数据量并消除CCD相机的噪声。显示了使用此方法时的效率，提高的生产率和轴向分辨率的保留。在第二阶段，我们使用基于Hilbert-Huang变换的有效算法来更准确地去除噪声峰值。结果表明，所提出的方法可有效观察恶性和良性皮肤肿瘤（黑色素瘤，BCC等），并针对不同的降噪方法显着提高了SNR水平。同样在本研究中，我们考虑根据使用的OCT设置的特定硬件和软件功能，对该方法进行修改。基本版本不需要对现有设备进行任何硬件修改。所提出的用于组织的3D可视化的方法的有效性可以简化肿瘤学的医学诊断。

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