0110001-1研究论文第43卷第1期/2023年1月/光学学报基于模块化降噪自编码器的视网膜OCT图像降噪方法代豪1，2，3，杨亚良1，2*，岳献1，2，3，陈燊1，2，31中国科学院光电技术研究所，四川成都610209；2中国科学院自适应光学重点实验室，四川成都610209；3中国科学院大学，北京100049摘要针对光学相干层析成像（OCT）过程中，光线散射、目标微动和硬件抖动等原因引起的噪声干扰，尤其是视网膜OCT图像中存在的严重噪声干扰问题，提出了一种基于模块化降噪自编码器的渐进式OCT图像降噪方法。使用多层卷积和反卷积构建自编码器，以模块化深度神经网络的架构为基础搭建了具有多个自编码器模块的神经网络，每个自编码器模块可依次输出降噪程度逐渐升高的过程结果，以满足不同的使用需求。以均方误差、峰值信噪比和结构相似度作为降噪结果的评价指标，对编码器模块数量T的研究结果表明，所设计的编码器在T=4时具有最佳性能。利用所提方法和各种主流方法对正常眼和病眼的视网膜OCT图像进行降噪处理，结果表明所提方法在各项指标上均取得最优结果，可以有效地对视网膜OCT图像进行降噪处理和大幅提升图像的质量。关键词图像处理；视网膜光学相干层析图像；图像降噪；降噪自编码器；深度学习中图分类号TP391.4文献标志码ADOI：10.3788/AOS2208151引言光学相干层析成像（OCT）是一种非侵入和无损伤的内部“光学切片”观察技术，具有高分辨率、高灵敏度和快速等优点，已被广泛应用于生物、医学、工业亚表面检测和文物鉴定等领域中［1-2］。OCT技术在眼科中应用最为成功和广泛，其已成为眼科临床上必不可少的日常检查工具和疾病诊断金标准。OCT具有高纵向分辨能力，该能力使其成为眼底视网膜在体成像的强大技术手段，这是因为视网膜的纵向结构异常复杂，在不到0.5mm的厚度范围内包含着多层组织结构和分界膜，对它们的分层观察和定量测量有助于找到病变的原因。受到组织的高散射性和成像过程中目标的微动或硬件的抖动等因素的影响，OCT图像中总是携带着以散斑噪声为主的噪声信号［3］，它会淹没有用的目标信号、使细节信息丢失和降低图像的对比度［4］，从而使得后续处理环节精度下降。对于视网膜OCT成像而言，由于视网膜是半透明组织，由其返回至探测器的光信号非常微弱，再加上眼组织像差和眼球微颤引起的目标抖动等因素的干扰，故噪声干扰非常严重，这给后续的视网膜亚层分割和厚度测量等工作带来了困难［5-6］。因此，自视网膜OCT成像技术出现以来，如何对图像...
