本技术属于光谱反射率测试技术领域。提出了一种光谱反射率测试方法、OCT系统、介质、产品及设备,对任一波长,进行多次目标区域的光谱采集,得到所述波长对应的多个互相关干涉信号,将各个所述互相关干涉信号进行处理后组成的组合信号;获取所述组合信号的常系数以及三角函数系数,根据所述组合信号与的比值得到所述波长下对应的反射率。本发明仅利用目标区域的信号,分割目标区域时利用的图像是采集到的最高分辨率的图像,因此分割的精度能够达到最高,而且傅里叶逆变换得到的光谱分辨率与原始采集的光谱分辨率保持一致,不会导致光谱分辨率的降低,可以得到更精确的光谱反射率。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术,并不必然构成现有技术。
光谱反射率是指光线照射到物体后,反射光的强度与入射光强度之比,它通常用来描述物体的反射特性,并且是一个随波长变化的函数。当光源照射到物体时,物体会对不同波长的电磁波产生选择性反射,这种反射能力与物体的材质、颜色等特性密切相关。在OCT中,光谱反射率主要指组织内不同层次或不同类型组织对光的反射能力,这与组织的光学特性密切相关。视网膜作为眼部最重要的感光组织,其健康状态直接影响视觉功能。视网膜的血氧饱和度是评估视网膜代谢和血液供应状况的重要指标,通常借助血液的光谱反射率来计算。在现有OCT测量血氧饱和度的方法中,通常首先测量视网膜血管下壁的光谱反射率,然后通过最小二乘法计算血氧饱和度。此外,视网膜的不同层次对不同波长的光敏感性不同,这通常也隐含着一些疾病的信息。例如,视神经纤维层的光谱反射率会随着青光眼的发展产生变化。
传统光谱反射率测试方法通常被称为加窗法或短时傅里叶变换法,这种方法在原始数据的不同波段应用高斯窗,获得仅包含部分波段的光谱数据。随后,利用每组部分波段的光谱数据进行图像重建,计算目标区域的信号强度,并通过归一化等处理,得到各波段下的光谱反射率。最终,通过插值或拟合等方法,获得连续的光谱反射率。然而,传统方法存在以下问题:(1)引入无关信号:加窗会缩小波段范围,导致图像重建得到的图像数据轴向分辨率下降,因此,目标区域的信号可能与周围区域的信号混杂,进而在目标区域的分割过程中会引入无关信号;(2)光谱分辨率差:在图像重建过程中使用了一整个波段的光谱信息,所得到的光谱反射率是整个波段范围内的加权结果,难以准确反映单一波长下的真实反射率;(3)运算复杂度高:每次加窗后,都需重新进行从光谱信号到图像的运算,增加了计算的复杂度的和时间成本。
实现思路