Двумерное вейвлетное пороговое подавление шума в реальном времени для лазерного спекл-изображения кровотока

Более чёткие изображения кровотока

Врачи и исследователи всё чаще используют камеры и лазеры, чтобы наблюдать, как кровь движется по крошечным сосудам в мозге, на коже и во внутренних органах. Одна популярная методика — лазерная спекл-контрастная визуализация — позволяет в реальном времени получить карту кровотока на большой площади, но её изображения часто зернисты и нестабильны. В этом исследовании предлагается более быстрая и надёжная процедура очистки таких шумных карт, чтобы клиницисты могли лучше различать детали сосудов и доверять численным оценкам скорости кровотока.

Как лазерный свет показывает движение крови

Когда узкий лазерный пучок попадает на живую ткань, свет рассеивается во многих направлениях и образует мелкий «спекл»-узор на матрице камеры. По мере движения эритроцитов этот узор слегка размывается и смещается во времени. Лазерная спекл-контрастная визуализация (LSCI) измеряет эти крошечные изменения, оценивая скорость кровотока в разных участках поля зрения и выдавая цветовую карту потока. Поскольку метод покрывает большую область одним кадром, он полезен в исследованиях мозга, при мониторинге пересаженной кожи и при отслеживании микрокровообращения во время операций. К сожалению, тот же спекл‑эффект, который делает метод возможным, также создаёт сильный шум, снижающий контраст изображения и искажающий численную связь между измеряемым сигналом и истинной скоростью крови.

Почему существующие методы очистки недостаточны

Исследователи пробовали несколько продвинутых инструментов обработки изображений для подавления спекл‑шума. Приёмы вроде non-local means и BM3D ищут похожие фрагменты по изображению и усредняют их продуманными способами, тогда как вариационное разложение по модам разбивает изображение на несколько компонент. Эти подходы могут дать гладкий фон и визуально приятные кадры, но имеют существенные недостатки. Они требуют множества настраиваемых параметров, чувствительны к их выбору и вычислительно затратны. На практике это означает, что такие методы часто не справляются с потоками LSCI высокого разрешения и могут давать сбои при изменении уровней шума или условий съёмки, что ограничивает их применимость в операционной или у постели пациента.

Проще — к стабильным картам кровотока

Авторы предлагают упрощённый метод подавления шума, основанный на распространённой идее в обработке сигналов: разложении данных по масштабам и мягком сжатии мелких, похожих на шум, компонентов. Сначала они применяют математический приём — логарифмическое преобразование, которое превращает мультипликативные вариации спекла в приближённо аддитивные. Этот шаг делает шум более простым для обработки. Затем преобразованное изображение разбивается на несколько уровней детализации с помощью вейвлетов, которые отделяют крупные сосудистые структуры от тонких флуктуаций. Адаптивное правило, основанное на принципе Бирже–Массара, автоматически выбирает силу сжатия высокочастотных вейвлет‑компонент, ассоциированных со спеклом, сохраняя при этом крупномасштабные сосудистые паттерны. Наконец изображение возвращают обратно экспоненцированием и слегка корректируют яркость, чтобы сосуды лучше выделялись на фоне.

Более чёткие кадры, более точные числа, скорость в реальном времени

Для проверки метода команда использовала лабораторные «фантомы», имитирующие ткань, и изображения in vivo из тонкой кишки кролика. В фантомах, где скорости потока были точно контролируемы, новый подход дал почти идеальную линейную зависимость между вычисленным индексом кровотока и истинной скоростью, с наименьшей ошибкой среди протестированных методов. В живой ткани вейвлет‑подавление дало изображения, близкие к высококачественному эталону, полученному усреднением 100 кадров, но при этом требовало всего три кадра одновременно. Объективные метрики качества изображения улучшились, а оценённые сигналы кровотока стали более гладкими и стабильными во времени. Важно, что алгоритм обрабатывал полноцветные 4K‑кадры примерно за 50 миллисекунд на графическом процессоре, что значительно быстрее BM3D и non-local means и достаточно быстро для визуализации в реальном времени во время медицинских процедур.

Что это значит для будущей помощи пациентам

Комбинируя простую фиксированную настройку с автоматическими порогами, управляемыми самим изображением, предложенный метод снижает и спекл‑шум, и потребность в тонкой подгонке экспертами. Он сохраняет тонкую ветвистую структуру мелких сосудов, одновременно подавляя случайное мерцание, которое может вводить клинициста в заблуждение. Хотя при больших перепадах яркости могут теряться очень тонкие детали, сочетание чистоты изображения, числовой надёжности и скорости делает этот подход сильным кандидатом для клинических лазерных спекл‑систем. Практически это приближает LSCI к становлению рутинным инструментом для наблюдения кровотока в реальном времени, помогая хирургам и врачам принимать более быстрые и уверенные решения при оказании помощи пациентам.

Цитирование: Zhang, L., Yang, C., Liu, D. et al. Real-time wavelet threshold denoising for laser speckle blood flow imaging. Sci Rep 16, 10476 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39846-0

Ключевые слова: лазерная спекл-визуализация, картирование кровотока, удаление шума в медицинских изображениях, вейвлетная обработка, визуализация в реальном времени