[發明專利]散斑血流成像方法及電子設備、計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110167490.4
• 申請日: 2021-02-07
• 公開（公告）號: CN112971756A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 劉桐生;王陸權;許祥叢;黃銘斌;關財忠;伍海龍;鄧永平;梁均耀;彭建中;郭學東;王茗祎;曾亞光;韓定安
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: A61B5/026
• 分類號: A61B5/026
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

1.一種散斑血流成像方法，其特征在于，包括：

采集樣品的原始血流散斑數據；

根據所述原始血流散斑數據，提取多個原始光強矩陣；

對每個所述原始光強矩陣進行主成分分析，得到對應的成分組；其中，所述成分組與所述原始光強矩陣一一對應；

根據所述成分組，得到血流光強信號和組織光強信號；

根據多個所述血流光強信號與多個所述組織光強信號，得到血流分布圖。

2.根據權利要求1所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述對每個所述原始光強矩陣進行主成分分析，得到對應的成分組，包括：

將每個所述原始光強矩陣輸入統一計算設備架構進行多線程運算，得到對應的協方差矩陣；

根據所述協方差矩陣，求得特征向量組；

將所述特征向量組與所述原始光強矩陣相乘，得到對應的所述成分組。

3.根據權利要求2所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述根據所述協方差矩陣，求得特征向量組，包括：

將所述協方差矩陣輸入統一計算設備架構，得到多個特征值；

根據每個所述特征值，得到對應的特征向量；

將多個所述特征向量按照對應的所述特征值的大小進行降序排列，得到所述特征向量組。

4.根據權利要求3所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述將所述特征向量組與所述原始光強矩陣相乘，得到對應的所述成分組，包括：

將所述特征向量組中每個所述特征向量分別與所述原始光強矩陣相乘，得到多個成分；

將多個所述成分按照所述特征向量的順序進行排序，得到所述成分組。

5.根據權利要求1或4所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述根據所述成分組，得到血流光強信號和組織光強信號，包括：

獲得所述成分組中方差貢獻率最大的第一成分；

根據所述第一成分，得到所述組織光強信號；

將所述成分組中除所述第一成分以外的成分輸入統一計算設備機構進行共享內存歸約求和，得到所述血流光強信號。

6.根據權利要求1所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述根據多個所述血流光強信號與連續的多個所述組織光強信號，得到血流分布圖，包括：

將每個所述血流光強信號和對應的所述組織光強信號輸入統一計算設備架構進行多線程運算，得到對應的單元血流分布值；

將連續的多個所述單元血流分布值整合，得到所述血流分布圖。

7.根據權利要求1所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述采集樣品的原始血流散斑數據，包括：

采集多個連續單位時間的樣本二維圖像；

將多個所述樣本二維圖像整合，得到所述原始血流散斑數據。

8.根據權利要求7所述的散斑血流成像方法，其特征在于，所述根據所述原始血流散斑數據，提取多個原始光強矩陣，包括：

將所述原始血流散斑數據中每一所述樣本二維圖像沿其高度方向拆分成多個光強數據行；

根據多個所述光強數據行，得到光強數據集合；

分別將所述光強數據集合中屬于相同高度的所述光強數據行按照時間順序排列，得到多個所述原始光強矩陣。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

至少一個處理器，以及，

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器執行所述指令時實現如權利要求1至8任一所述的散斑血流成像方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于使計算機執行如權利要求1至8任一項所述的散斑血流成像方法。