Экспериментально обучаемый метод фильтрации шумов рассеяния в сигналах оптической когерентной томографии

Описан метод обучения алгоритма вейвлетной фильтрации изображений оптической когерентной томографии (ОКТ) с помощью экспериментальных измерений тестовых объектов, изготовленных на основе водных растворов монодисперсных наночастиц и содержащих микроскопические включения. Выбор параметров тестовых объектов (концентрации раствора, размера наночастиц, формы, размера и взаимного положения включений) позволяет моделировать различные условия работы ОКТ-системы и устанавливать критерии оценки эффективности метода и параметров фильтрации ОКТ-изображений. В настоящей работе оптимальный фильтр для примера тестового объекта выбирался среди комбинаций различных базисных функций пяти семейств вейвлетов, “мягкого” и “жесткого” методов пороговой фильтрации, четырех уровней декомпозиции сигнала, а также значений порога фильтрации в диапазоне 0.05–3.05. Взаимное положение микровключений использовалось в качестве критерия оценки эффективности фильтрации. В результате показано, что установленный с помощью предложенного метода вейвлетный фильтр позволяет эффективно подавить шумы рассеяния ОКТ-изображений и сохранить информацию о структуре исследуемого объекта.