[論文レビュー] Beyond Fourier transform: super-resolving optical coherence tomography

Yuye Ling, Mengyuan Wang+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2020

Optical Coherence Tomography Applications参考文献 10被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、ハードウェアの変更なしに、従来の軸方向分解能制限を超えてフーリエドメイン光学コherenceトモグラフィー（FD-OCT）画像をスーパーレゾリューションする、新しい最適化ベースの再構成フレームワークを提案する。FD-OCTシステムにおけるシフト可変性を活用し、スパarsityなどの物理的事前知識を統合することで、生のスペクトル干渉計測定データのみを用いて、回折限界を超える軸方向分解能を達成する。

ABSTRACT

Optical coherence tomography (OCT) is a volumetric imaging modality that empowers clinicians and scientists to noninvasively visualize the cross-sections of biological samples. As the latest generation of its kind, Fourier-domain OCT (FD-OCT) offers a micrometer-scale axial resolution by taking advantage of coherence gating. Based on the current theory, it is believed the only way to obtain a higher-axial-resolution OCT image is to physically extend the system's spectral bandwidth given a certain central wavelength. Here, we showed the belief is wrong. We proposed a novel reconstruction framework, which integrates prior knowledge and exploits the \emph{shift-variance}, to retrospectively super-resolve OCT images without altering the system configurations. Both numerical and experimental results confirmed the processed image manifested an axial resolution beyond the previous theoretical prediction. We believe this result not only opens new horizons for future research directions in OCT reconstruction but also promises an immediate upgrade to tens of thousands of legacy OCT units currently deployed.

研究の動機と目的

• FD-OCTにおける軸方向分解能がスペクトル帯域幅によって根本的に制限されているという長年の信念に挑戦すること。
• IDFTに基づく従来の再構成法の限界に対処すること。この手法はシフト不変性を仮定しており、システム固有の信号特性を無視している。
• 物理的事前知識（例：スパarsity）とシステムのシフト可変性を活用した再構成フレームワークを構築し、逆FFTによって生じる理論的分解能限界を超えること。
• ハードウェアのアップグレードや再測定を必要とせず、既存のFD-OCTデータセットに対して後向きにスーパーレゾリューションを可能にすること。
• 世界中の数万のレガシーフォーマットFD-OCTシステムに適用可能な汎用的でアルゴリズムベースのソリューションを提供すること。

提案手法

• 標準的なIDFT手法を越えて、物理的制約を組み込んだ逆問題としてFD-OCT再構成を定式化する。
• FD-OCTシステムがシフト不変ではなく、シフト可変であることを示す混合信号モデルを導入し、IDFTベース手法の基礎的仮定に疑問を呈する。
• オブジェクトのスパarsityや物理的制約といった事前知識を解空間に組み込む最適化ベースの再構成フレームワークを開発する。
• IDFTが固定グリッドに依存する分解能限界を打ち破るために、再構成ドメインでユーザー定義の任意のサンプリンググリッドを用いる。
• 正則化を施した反復最適化を用いて、信号忠実度を保ちながら分解能を向上させる。
• ソースコードを公開し、既存のFD-OCTデータセットへの後向き適用を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スペクトル帯域幅とコherエンス関数のFWHMによって規定される理論的限界を超えて、FD-OCTにおける軸方向分解能を向上させることは可能か？
• RQ2 従来のIDFTベース再構成は最適であるのか？それとも、システムのシフト可変性を活用した物理的制約に基づく最適化フレームワークが、それを上回る性能を発揮できるか？
• RQ3 スパarsityなどの事前知識をFD-OCT再構成に効果的に統合することで、ハードウェア変更なしにスーパーレゾリューションを達成できるか？
• RQ4 提案手法は、シミュレーションおよび実世界の生物学的イメージング状況において、測定可能な分解能向上を達成できるか？
• RQ5 生のスペクトル干渉計測定データのみを入手できる状況で、この手法はレガシーフォーマットFD-OCTデータセットに後向きに適用可能か？

主な発見

• 提案手法は、ソースのコherエンス関数のFWHMによって予測される理論的限界を超える軸方向分解能を達成した。このことは、シミュレーションと実験の両方で確認された。
• フォンダ実験では、スーパーレゾリューション画像のFWHMが0.75 μmにまで低下し、同じシステムで従来の限界（約1 μm）を著しく下回った。
• イヌの角膜における生体イメージングでは、デセメート膜（5–10 μmの厚さ）がスーパーレゾリューション画像で明確に解像されたが、IDFT再構成画像ではほとんど見えなかった。
• 数値シミュレーション、フォンダモデル、生物学的サンプルの全範囲で一貫した性能を示し、手法の頑健性を裏付けた。
• カスタム製SD-OCTシステムから得られた既存データセットに対しても、後向きスーパーレゾリューションが可能であり、レガシーシステムとの互換性を確認した。
• 提案手法の軸方向分解能は主にSNRに制限されていることが判明し、信号対雑音比が向上すればさらなる改善が期待できることが示唆された。