用于眼底成像的光声显微和光学相干断层双模态仪器

现有眼底成像方法难以可靠地实现无创、无标记的三维结构成像与血氧饱和度等测量。本专案旨在开发给合光声显微（PAM）与光学相干层析（OCT）的双模态眼底成像仪器，并整合深度学习演算法，实现高信噪比、高解析度的三维眼底结构和功能影像。PAM利用光学吸收特性进行精准的血氧检测，而OCT高解析度提供高解析度的眼底结构资讯。两种模态的协同整合可提升成像品质，为医院及科研机构在眼底疾病研究、诊断与疗效监测中提供关键影像资料。