在Journal of Innovative Optical Health Sciences期刊最新发表的论文Deep learning-based inpainting of saturation artifacts in optical coherence tomography images中，南开大学梁艳梅教授研究团队提出了一种创新的深度学习方法，专门针对OCT图像中的饱和伪影问题。饱和伪影通常在强反射点产生，导致图像质量下降，影响后续图像自动分析和组织识别。为了解决这一问题，研究者分析了伪影的生成机制，并通过实验和模拟构建了无饱和伪影和有饱和伪影的图像对，作为训练数据集。

利用构建的训练数据集对增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）进行训练，学习如何修复伪影。以斑马鱼和人类甲状腺组织的OCT图像为例的实验结果表明，该方法可以有效去除饱和伪影，恢复图像纹理，并且具有高的泛化能力和鲁棒性。

Deep learning-based inpainting of saturation artifacts in optical coherence tomography images

Muyun Hu, Zhuoqun Yuan, Di Yang, Jingzhu Zhao, and Yanmei Liang

https://doi.org/10.1142/S1793545823500268

主要创新点：

1)首次将深度学习方法应用于OCT图像的饱和伪影修复。

2)通过分析伪影生成机制，构建了符合成像原理的实验和模拟数据集。

3)使用ESRGAN网络，实现了对饱和伪影的有效修复，提高了图像质量。

应用前景：

该研究为优化OCT图像质量提供了新方法，尤其在生物医学领域，将有助于提高疾病诊断的准确性。此外，该方法还可推广应用于其它类型的成像数据，具有广泛的应用潜力。

结语：

深度学习方法的引入为解决OCT图像中的饱和伪影问题提供了有效的解决方案。这一突破性成果不仅可以推动医学成像技术的发展，也为未来的临床应用奠定了坚实的基础。

通讯作者简介：

梁艳梅教授，现任职于南开大学现代光学研究所，是中国光学学会会员。科研方向为高分辨生物医学光学成像技术及其系统开发。主持并参与了多项国家自然科学基金、天津市科技支撑重点项目、国家重点研发计划及横向项目。自2003年以来专注于OCT技术研究、系统开发及生物医学应用研究。目前实验室已完成三代不同波段的OCT系统及各类功能性OCT系统研发，各项技术指标达到国际先进水平，并在此基础上与多家医院的不同科室及医疗仪器公司开展了大量合作研究，取得了多项重要研究成果。