無波前傳感器自適應光學相干斷層成像（WSAO-OCT）是一種用于體內高分辨率、深度分辨成像的新型成像技術，它改善了基于傳感器的自適應光學設計中的一些問題。這項技術用深度分辨、圖像驅動的優化算法取代了Hartmann-Shack波前傳感器，其度量基于實時獲取的OCT體積。本研究中，Kevin S. K. Wong等使用必需的定制超高速GPU處理平臺和快速模式優化算法，實現了人視網膜的實時、體內、無波前傳感器AO校正成像。WSAO-OCT尤其有助于開發臨床高分辨率視網膜成像系統，基于其能夠允許使用緊湊、低成本且穩健的透鏡自適應光學設計。本文將WSAO-OCT系統用于人感光細胞鑲嵌體體內成像，通過對視網膜上的幾個偏心點成像，對該系統性能進行了驗證，并證明了WSAO補償能夠改善對光感受器的可見度。文章以“In vivo imaging of human photoreceptor mosaic with wavefrontsensorless adaptive optics optical coherence tomography”為題發表于Biomed Opt Express.。
 

 

背景
 

在大數值孔徑（NA）（大成像瞳孔）的高分辨率活體視網膜成像中，自適應光學（AO）至關重要。AO已與各種眼部成像技術相結合，通過校正光學像差來獲得衍射極限分辨率。眼底攝影術和掃描激光眼底鏡術（SLO）是兩個AO生物醫學應用的實例，通過AO能夠對錐狀和桿狀光感受器鑲嵌體進行可靠成像。光學相干斷層掃描（OCT）與AO相結合也可實現高分辨率體積成像。傳統的成像系統在不應用OA的情況下盡管也能對健康參與者的錐形感光器成像，但在中央凹附近的視網膜偏心處（<2°) 或是有眼部缺陷及較大像差的病人中，并不能可靠成像。

 

大NA的視網膜成像固有地放大了參與者眼睛像差的影響，從而影響分辨率。AO的目標是用自適應元件，如變形鏡（DM），補償這些光學像差，而變形鏡通常由連接在反饋AO校正回路中的波前傳感器（WFS）控制。帶有波前傳感器的閉環AO配置已被用于大多數AO檢眼鏡中。但波前傳感器也存在一些問題，如非共路像差、波前光斑中心化和波前畸變等，如果忽視這些可能會影響AO校正性能。此外對背面反射的敏感性也是WFS的另一個限制因素。大多數AO系統使用球面鏡減輕背面反射，但在離軸配置中球面鏡會導致較大的系統像差，通?？墒褂瞄L焦距鏡減小像差，球面鏡望遠鏡的非平面折疊是減少系統像差的一種方法，并且用這種AO-SLO系統已經成功成像并分辨出了人桿狀和中央凹錐狀感受器。有研究提出一種基于透鏡的AO-SLO設計，使用偏振技術減少WFS中的后向反射，以替代球面鏡系統，獲得的性能與非平面折疊望遠鏡類似。

 

已知波前無傳感器自適應光學（WSAO）是一種很穩健策略，可規避傳統基于傳感器的自適應光學系統的局限性。無傳感器自適應光學技術已應用于人體內SLO成像系統，有研究將其與相應的波前傳感器AO-SLO進行了定量比較，盡管無傳感器方法的收斂時間相對較長，但基于圖像的該系統產生的圖像質量至少能夠與波前傳感器SLO獲得的圖像質量相當。

作者之前展示過一種用于小動物成像的WSAO-OCT系統，在色素沉著和白化小鼠身上進行了展示和評估。使用DM的模態控制開發了WSAO-OCT技術，使收斂速度更快。系統的A-scan采集速率為100kHz，整個優化過程需要約60s。雖然這一采集和優化速度足以對麻醉小鼠進行成像，但由于眼和頭的不自主運動、眨眼和參與者疲勞，其速度還不足以可靠地用于人活體視網膜成像。

而本文描述了一種用于人體視網膜感光層活體成像的WSAO-OCT系統。介紹了WSAO-OCT光學系統和實時數據采集處理平臺的設計，描述了為人類視網膜成像量身定制的WSAO-OCT優化過程，通過從視神經頭附近和沿上經絡的不同視網膜偏心處獲得的活體OCT體積重建，獲得了人光感受器鑲嵌體正面圖像。


 

圖1 WSAO-OCT系統示意。
 

 

結果
 

01-WSAO-OCT圖像分辨率
 

在像差校正之前評估光學系統的質量。在樣品臂中放置一個成像模型代替人眼，該模型由一個30mm焦距空氣間隔消色差透鏡和一個美國空軍（USAF）分辨率靶標組成。用一個扁平變形鏡給第6組和第7組靶標成像。采集的體積視圖由1024×200×80個體素組成，以模擬成像條件。系統在空氣中幻影的光斑大小為1/e²圍度2.9μM，足以解析第7組的元素4（線寬2.76μm，圖2）。
 

圖2 使用分辨率目標和30mm焦距空氣間隔消色差透鏡，量化橫向分辨率。可達到的橫向分辨率為2.76μm，體積大小為1024×200×80。比例尺50μm。
 

 

02-使用WSAO-OCT成像人視網膜
 

作為性能演示，展示了在優化過程之前、期間和之后獲得的圖像。在WSAO優化前，用頭部支架和固定靶穩定參與者。手動定位鏡頭L10以zuidahua感光層的強度。圖3為優化Zernike模式3（散光）過程中的en face投影，來自參與者1。隨著優化的進行，當找到最佳Zernike值時，B-scan和en face圖像的強度逐漸增加到最大值（圖3中step 6），在遠離它時減小。Yellott’s ring在傅里葉變換圖像中的可見度也遵循同樣趨勢。
 

圖3 優化Zernike模式3（散光）期間的en face投影圖像。光感受器圖像在非散瞳瞳孔、約3.0°的偏心率下獲得。視野為1.0°×0.4°。比例尺50μm。
 

 

圖4為優化所有Zernike項之前和之后，從參與者1獲得的en face錐狀鑲嵌體的比較。圖像經相同處理，可以直接比較。優化后的en face圖像更明亮，錐狀鑲嵌體清晰可見。
 

圖4 參與者1視網膜偏心度約3.0°的視錐細胞圖像。視野為1.0°×0.4°。比例尺50 μm。
 

 

完整記錄了參與者2進行WSAO-OCT優化的過程。通過記錄視頻中10s未優化的內、外段（IS/OS）和視網膜色素上皮（RPE）層的en face圖像。然后進行優化，可以觀察到強度隨增加趨勢的周期性波動。在整個優化過程中，分辨率逐漸提高，直到單個錐狀感光器可清晰地分辨為明亮的圓形結構。血管陰影作為確定參與者運動情況的標志，在運動程度較小的情況下，優化算法仍能夠進行像差校正。

 

視頻中WSAO優化前后的一組B-scan和en face圖像展示于圖5。en face圖像通過IS/OS層（A-scan圖上的第2層）內體素的最大強度投影生成。優化后的強度改善在A-scan的線輪廓（紅框和綠框）上也很明顯。每種模式中優化的Zernike系數的值（代表優化后的DM形狀）以及相應的價值函數的增加如圖5所示。

 

圖5 WSAO優化前后en face圖像中光感受器可見性的比較。左欄是B-scan的比較，右欄是在IS/OS層生成的en face圖像比較。NFL：神經纖維層；IS/OS，內外段；RPE：視網膜色素上皮；BM：Bruch’s膜。en face圖像視野為1.3°×0.6°。比例尺50μm。
 

為了證明該系統能夠分辨中央凹附近的感光器鑲嵌體，展示了從參與者2的四個不同視網膜偏心處獲得的en face圖像。圖像在對相應視網膜位置的眼像差進行重新優化后獲得。圖6為在這些位置獲取的未優化和優化en face圖像間的比較。在未優化圖像中，幾乎無法從散斑圖像中區分出錐狀感光器。而優化后的圖像對比度提高，在偏離中央凹接近1.0°處可以分辨出視錐細胞鑲嵌體。en face圖像中，中央凹位于左下角。
 

圖6 在非水晶體瞳孔中沿上經絡獲得的視錐細胞鑲嵌體圖像。在四個視網膜偏心處獲得以比較：5.1°、2.2°、1.6°和1.0°。視野1.0°×0.4°。比例尺50μm。
 

 

結論
 

本文使用基于透鏡的光學成像系統和模態優化算法，結合超高速GPU處理平臺，將WSAO-OCT實時用于人類視網膜成像。OCT獲取人感光器鑲嵌體圖像且WSAO優化后，圖像質量得到了提升。利用WSAO-OCT，在偏心率1.5°的情況下也能夠可視化感光器鑲嵌體。
 

在波前傳感不可靠時，WSAO-OCT在細胞分辨率視網膜成像上有潛在優勢。雖然WSAO-OCT的收斂時間比傳統WFS成像慢（意味著它目前無法糾正淚膜動力學），但臨床成像中，AO成像往往也存在其他障礙，如波前傳感常受到波前傳感器檢測器的設計和性能影響、沒有明確的AO參考面（在病變視網膜區域或視神經頭上），且從成像系統光學表面反射的光也會有影響。臨床中不規則瞳孔和視網膜結構、白內障或眼睛不透明增加也會影響波前數據的可靠性。在波前測量精度有限的情況下，WSAO-OCT有可能用于獲得高分辨率圖像，因為WSAO-OCT僅依賴于獲得的圖像，而不依賴于波前測量。

 

WSAO-OCT成像的另一個優點是，它不需要一個精確定義的共軛平面來進行波前探測。這一特征使WSAO-OCT能夠在接近非平面的視網膜結構，如視神經頭或yinbing理改變而扭曲的視網膜時，仍以高分辨率可靠地工作。

 

本研究采用WSAO-OCT系統與非散瞳參與者進行實驗作概念驗證，未來將進行一項與眼科臨床醫生合作關于散瞳患者的更大規模研究。為了適應臨床環境，需要對現有系統進行一些修改：模態控制無波前傳感器算法實現了快速優化，但與傳統的基于傳感器的AO眼科成像系統相比，它的收斂時間更長；WSAO優化過程中的運動偽影會影響像差校正的質量，任何由淚膜變化引起的眼像差微小波動都不能用本文報道的設置進行解釋和糾正；雖然通過提高圖像采集速率和減少校正的Zernike模式的數量，可將收斂時間縮短到6-12s，但仍需進一步改進。減少優化時間的一個可能方法是使用更快的成像系統，如兆赫OCT，將使當前的幀速率提高510倍。實時眨眼檢測和/或瞳孔跟蹤等算法改進也是減少運動偽影影響的潛在解決方案。

本文選擇將重點放在光感受器層，以展示WSAO-OCT的能力。隨著可用GPU的計算能力不斷增長，可以添加一種實時分割算法，以實現特定層的像差校正。這也可能有利于可視化具有較弱散射特征的視網膜層，例如內核層和外核層。

 

為了提高橫向分辨率和觀察視網膜中較小的細胞結構，如視桿細胞和中央凹錐細胞，需要增加NA。這需要使用局部散瞳劑，如苯腎上腺素和托吡卡胺，以便能夠用更大直徑的光束成像。使用托吡卡胺的另一個好處是會使參與者眼睛的睫狀肌麻痹，導致調節反射喪失，減少對優化算法的干擾。然而較高NA成像也會引入額外的眼像差，并且需要更大沖程的DM和更多節段，以便在低階和高階Zernike模式下成功校正像差。另外，一個用于將低階和高階Zernike模式分離到兩個不同DMs的woofer-tweeter DM配置可以用來增強該實驗裝置的像差校正能力。

總之，本文展示了一種基于透鏡的WSAO-OCT方法，該方法能夠在較小偏心角內分辨人非散瞳眼中的視錐細胞鑲嵌體，即使在small-stroke DM下也是。最重要的是，透鏡WSAO設計復雜度的降低，有助于形成一個非常適合眼科臨床的，穩健緊湊的成像系統。

 

 

參考文獻：Wong, Ksk , et al. "In vivo imaging of human photoreceptor mosaic with wavefront sensorless adaptive optics optical coherence tomography." Biomedical Optics Express 6.2(2015):580-590.