深度分辨孔隙成像：一种基于扫描光源光学相干断层扫描技术的自动化指纹微特征分析方法

《Journal of Biophotonics》：Depth-Resolved Poroscopy: A Swept-Source Optical Coherence Tomography Approach to Automated Fingerprint Microfeature Analysis

基于扫频光学相干断层扫描（SS-OCT）的深度分辨指纹孔隙网络分析系统可精准定位汗腺微结构（4.5μm轴向/13μm横向分辨率），通过亚像素图像处理技术对40名志愿者（男女各20）的孔隙形态及数量进行定量分析，结果显示孔隙形态（60.10%）和性别（14.62%）显著影响识别结果，男性平均孔隙数（20.53±2.14）显著高于女性（14.00±1.76, p<0.0001）。该技术为生物识别提供新方法。

　　

摘要

我们展示了一种基于深度分辨技术的扫描源光学相干断层扫描（SS-OCT）系统，用于指纹生物识别中的自动孔隙结构识别。该系统采用100 kHz的扫描源激光器（波长λ? = 1060 nm，波长差Δλ = 110 nm），在1.8 mW的入射功率下实现了约4.5 μm的轴向分辨率和13 μm的横向分辨率。高密度扫描（每B扫描1500次A扫描，共500次B扫描，覆盖3 × 3 mm的区域）能够捕捉到精确的体积图像，从而精确定位第三级别的汗孔微结构。在对40名健康志愿者（20名男性，20名女性）的研究中，通过自动化ImageJ处理流程能够以亚像素精度提取孔隙形态特征。双向方差分析（two-way ANOVA）显示，总方差的60.10%可归因于孔隙形状（p < 0.0001），14.62%可归因于性别（p < 0.0001）。男性的平均孔隙数量显著高于女性（分别为20.53 ± 2.14个和14.00 ± 1.76个，p < 0.0001）。这些结果证明了基于SS-OCT的孔隙结构识别技术是一种可靠且具有深度分辨能力的法医及生物识别方法。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。