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生物組織大深度定量光學(xué)成像是指利用*的光學(xué)成像方法拓展生物組織的成像深度,并進(jìn)一步對獲取的光學(xué)圖像實(shí)施定量表征,是深入理解生物組織的結(jié)構(gòu)功能特性和相關(guān)病理機(jī)制的重要手段。
近年來,面向生物組織大深度光學(xué)成像的方法不斷發(fā)展,其中包括光學(xué)相干層析、多光子成像和自適應(yīng)光學(xué)等。
浙江大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)現(xiàn)代光學(xué)儀器*重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的文志博團(tuán)隊(duì)發(fā)表文章,介紹了浙江大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)近年來在生物組織大深度定量光學(xué)成像方面的一系列重要進(jìn)展。包括光學(xué)相干層析結(jié)構(gòu)與功能成像、基于三光子熒光顯微的大深度腦血管成像和*的畸變誤差波前校正方法等,并進(jìn)一步概述了如何對上述方法獲取的光學(xué)圖像實(shí)施定量表征以獲取生物組織的生理與病理信息。
生物組織大深度成像方法
光學(xué)相干層析(OCT)
OCT基于低相干干涉原理工作。光源發(fā)出的光經(jīng)邁克耳孫干涉儀分成參考光和信號(hào)光,兩束光反射后干涉,干涉光譜經(jīng)傅里葉變換得到結(jié)構(gòu)圖像。在三維成像方面,通過軸向掃描獲取深度分辨信息,橫向掃描獲二維截面信息,再結(jié)合其他掃描模式實(shí)現(xiàn)三維成像。
OCT成像原理與三維重構(gòu)
傅里葉域OCT軸向量程受光譜采樣率限制,一般為1-5mm,不過研究人員不斷創(chuàng)新。例如Wang等采用虛像相控陣列(VIPA)細(xì)分光譜,實(shí)現(xiàn)了81.87mm的成像量程。在探頭小型化上也有諸多嘗試,美國約翰霍普金斯大學(xué)用單模光纖(SMF)成像但有局限,韓國國立釜山大學(xué)引入大纖芯光纖(LCF)有改進(jìn)空間,而浙江大學(xué)Ding等提出的基于拉錐光纖的探頭性能更優(yōu),在1300nm波長下,實(shí)現(xiàn)了140μm工作距離、11.5μm橫向分辨率和520μm焦深。
OCT可在體獲取生物體內(nèi)組織和器官的三維結(jié)構(gòu)或功能信息,在眼科、皮膚科、神經(jīng)科學(xué)、腦成像和腫瘤學(xué)等疾病診斷和監(jiān)測中廣泛應(yīng)用。
OCTA作為OCT的功能拓展,以紅細(xì)胞為標(biāo)記實(shí)現(xiàn)毛細(xì)血管三維血流灌注可視化,已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。同時(shí),眾多技術(shù)手段不斷涌現(xiàn),如Cheng等建立血流信號(hào)統(tǒng)計(jì)模型,Guo等提出運(yùn)動(dòng)檢測方法,Huang等構(gòu)建信噪比自適應(yīng)方法,Li等提出改進(jìn)分類器等。
FLS誘導(dǎo)的小鼠視網(wǎng)膜血流動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的在體監(jiān)測
在血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測方面,Chen等提出自適應(yīng)時(shí)空核,Deng等實(shí)現(xiàn)視網(wǎng)膜神經(jīng)血管耦合功能成像并加速數(shù)據(jù)處理,Zhang等實(shí)現(xiàn)神經(jīng)調(diào)節(jié)微循環(huán)動(dòng)態(tài)成像。此外,OCTA還有望用于血糖無創(chuàng)監(jiān)測,如Liu等發(fā)展的相關(guān)技術(shù)發(fā)現(xiàn)了血液成分衰減系數(shù)與血糖濃度的關(guān)聯(lián)。將OCT樣品臂小型化與臨床內(nèi)鏡通道結(jié)合,可用于內(nèi)部器官早期腫瘤檢測,如Yao等利用不同探頭在口腔頰黏膜和膽胰管狹窄腔實(shí)現(xiàn)血流成像。
三光子熒光成像
三光子熒光成像具有長波長近紅外光激發(fā)和高階非線性光學(xué)效應(yīng)兩大特點(diǎn)。近紅外光激發(fā)波長越長抗散射能力越強(qiáng),常用 1300nm和1700nm附近窗口,穿透深度理論可達(dá)3mm以上。高階非線性效應(yīng)使熒光信號(hào)局限在焦點(diǎn)處,保證了良好的信號(hào)背景比和高空間分辨率,成像深度和分辨率分別可達(dá)毫米量級(jí)和亞微米量級(jí)。
2013年美國康奈爾大學(xué)首次實(shí)現(xiàn)活體小鼠腦神經(jīng)和腦血管的三光子熒光成像,之后在生物組織大深度成像中廣泛應(yīng)用,包括腦結(jié)構(gòu)和功能成像、熒光壽命成像和光動(dòng)力治療等,還涉及小鼠脂肪肝診斷和淋巴系統(tǒng)追蹤等領(lǐng)域。例如深圳大學(xué)團(tuán)隊(duì)在星形膠質(zhì)細(xì)胞和小膠質(zhì)細(xì)胞成像上取得成果,以及其他研究人員在不同方面的應(yīng)用探索。
成像技術(shù)一直追求更大深度和更快速度。在增大深度方面,與AO技術(shù)結(jié)合可矯正像差提高成像質(zhì)量,如歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的研究。利用活體組織光透明技術(shù)可降低顱骨散射,不同研究人員通過多種方式提升了成像深度。在提高速度方面,美國康奈爾大學(xué)通過引入自適應(yīng)激發(fā)光源提升了成像速度,但存在局限,還可通過優(yōu)化熒光探針亮度進(jìn)一步提升速度。
自適應(yīng)光學(xué)(AO)
AO用于校正波前,解決生物樣本導(dǎo)致的成像問題。包括直接波前探測和間接波前探測兩種方案,直接波前探測常用Shack-Hartmann(SH)傳感器等,間接波前探測通過觀測圖像質(zhì)量指標(biāo)調(diào)整校準(zhǔn)器件。AO系統(tǒng)由波前探測模塊、波前校正模塊和控制模塊組成,波前探測模塊精度至關(guān)重要。
自適應(yīng)光學(xué)(AO)于1953年提出,20世紀(jì)70年代末在天文和領(lǐng)域發(fā)展,21世紀(jì)轉(zhuǎn)向民用與顯微成像系統(tǒng)結(jié)合用于生物醫(yī)學(xué)研究。多年來經(jīng)過不斷發(fā)展,如美國密歇根大學(xué)將其與雙光子成像技術(shù)結(jié)合,美國哈佛大學(xué)提出模式法,美國霍華德?休斯醫(yī)學(xué)研究所提出瞳孔分割法等。近年來,深度學(xué)也應(yīng)用于像差探測和校正,浙江大學(xué)Hu提出*波前校正方法,還有其他研究人員提出多種基于深度學(xué)的改進(jìn)方法。
光學(xué)圖像定量表征
纖維狀結(jié)構(gòu)空間取向定量表征
空間取向是纖維狀結(jié)構(gòu)重要特征,二維取向計(jì)算常用傅里葉變換但有局限。近年來三維空間取向計(jì)算受關(guān)注,如2012年美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校的研究有改進(jìn)空間,2015年Liu等提出權(quán)重矢量求和法,計(jì)算速度更快,可得到像素的二維或三維空間取向。
基于空間取向,Liu等提出方向方差指標(biāo)。通過小鼠乳腺癌模型和人體腹膜癌擴(kuò)散模型研究發(fā)現(xiàn),膠原纖維在正常和腫瘤組織中空間取向不同,腫瘤組織中排列更有序,三維方向方差更小,對癌癥研究有重要意義。
纖維狀結(jié)構(gòu)空間曲率定量表征
Qian等提出像素級(jí)的纖維狀結(jié)構(gòu)空間曲率定量表征方法。通過圖像二值化、計(jì)算空間取向、創(chuàng)建計(jì)算窗口等步驟得到曲率矩陣,提供像素級(jí)曲率信息,還可擴(kuò)展到三維空間。
結(jié)合空間取向、方向方差和空間曲率三個(gè)指標(biāo),對小鼠全身血管進(jìn)行多參數(shù)分析,空間曲率在鼠腦血管和胰腺癌診斷等方面是高靈敏指標(biāo)。通過對細(xì)胞器和細(xì)胞骨架研究,發(fā)現(xiàn)空間曲率能反映內(nèi)質(zhì)網(wǎng)重塑特征,還發(fā)現(xiàn)新的內(nèi)質(zhì)網(wǎng)生長機(jī)制。
纖維狀結(jié)構(gòu)直徑定量表征
Meng等提出二維和三維直徑定量表征方法。通過二值化處理、計(jì)算距離、執(zhí)行算法和平滑處理等步驟,*用偽彩色編碼得到血管直徑圖,該方法準(zhǔn)確性高。
通過誘導(dǎo)小鼠光血栓形成,利用該方法研究腦血管血栓對鄰近血管的影響,可獲得血栓前后血管直徑信息,有助于研究血栓形成和變化。
結(jié)論與展望
*的光學(xué)成像手段輔以特定的光學(xué)材料、波前探測元器件和深度學(xué)等算法使得生物組織的成像深度不斷拓展,進(jìn)一步延展了人們對生命活動(dòng)的觀測能力。與此同時(shí),對這些光學(xué)圖像進(jìn)行高精度、高靈敏的定量表征,能夠*揭示生物組織在生理病理過程中所發(fā)生的微小改變,進(jìn)而提高人們對疾病的認(rèn)知水平,并為多種重要疾病的診療提供新的視角和方法。
聲明:本文僅用作學(xué)術(shù)目的。文章來源于:文志博, 劉開元, 蔣慎益, 何木斌, 韓濤, 斯科, 李鵬, 劉智毅, 錢駿, 丁志華. 生物組織大深度定量光學(xué)成像[J]. 光學(xué)學(xué)報(bào), 2022, 42(17): 1717001. Zhibo Wen, Kaiyuan Liu, Shenyi Jiang, Mubin He, Tao Han, Ke Si, Peng Li, Zhiyi Liu, Jun Qian, Zhihua Ding. Large-Depth Quantitative Optical Imaging of Biological Tissues[J]. Acta Optica Sinica, 2022, 42(17): 1717001.
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