Correcting spatial-spectral crosstalk and chromatic aberrations in broadband line-scan spectral-domain OCT images
Notice bibliographique
Résumé
Digital correction of optical aberrations allows for high-resolution imaging across the full depth range in optical coherence tomography (OCT). Many digital aberration correction (DAC) methods have been proposed in the past to evaluate and correct monochromatic error in OCT images. However, other factors that deteriorate the image quality have not been fully investigated. Specifically, in a broadband line-scan spectral-domain OCT system (LS-SD-OCT), photons with different wavelengths scattered from the same transverse location and in the imaged object will be projected onto different spatial coordinates onto the 2D camera sensor, which in this work is defined as spatial-spectral crosstalk. In addition, chromatic aberrations in both axial and lateral directions are not negligible for broad spectral bandwidths. Here we present a novel approach to digital recovery of the spatial resolution in images acquired with a broadband LS-SD-OCT, which addresses these two main factors that limit the effectiveness of DAC for restoring diffraction-limited resolution in LS-SD-OCT images. In the proposed approach, spatial-spectral crosstalk and chromatic aberrations are suppressed by the registration of monochromatic sub-band tomograms that are digitally corrected for aberrations. The new method was validated by imaging a standard resolution target, a microspheres phantom, and different biological tissues. LS-SD-OCT technology combined with the proposed novel image reconstruction method could be a valuable research tool for various biomedical and clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».