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医学诊断的新突破:高光谱成像技术在疾病检测和诊断中的应用

来源:赛斯拜克 发表时间:2023-06-29 浏览量:496 作者:awei

高光谱成像技术在医学诊断领域的应用为疾病检测和诊断带来了新的突破。通过捕捉人体组织的光谱信息,高光谱成像技术可以提供丰富的生物组织信息,从而有助于医生进行早期疾病诊断和治疗。

医学诊断的新突破:高光谱成像技术在疾病检测和诊断中的应用

高光谱成像技术在医学诊断领域的应用

癌症诊断

高光谱成像技术可以捕捉到癌细胞与正常细胞的光谱差异,从而实现对癌症的早期诊断。这对于提高癌症患者的生存率、降低治疗成本具有重要意义。


心血管疾病诊断

高光谱成像技术可以分析心脏组织、血管等部位的光谱信息,从而实现对心血管疾病的早期诊断和评估。这对于预防心血管事件的发生、制定有效的治疗方案具有重要价值。


皮肤疾病诊断

高光谱成像技术可以捕捉到皮肤组织的光谱信息,从而实现对皮肤疾病的快速、准确诊断。这对于皮肤科医生进行疾病诊断和治疗具有重要帮助。


口腔疾病诊断

高光谱成像技术可以分析口腔组织、牙齿等部位的光谱信息,从而实现对口腔疾病的早期诊断和评估。这对于保持口腔健康、预防口腔疾病的发展具有重要作用。


眼科诊断

高光谱成像技术可以捕捉到眼部组织的光谱信息,从而实现对眼部疾病的快速、准确诊断。这对于眼科医生进行疾病诊断和治疗具有重要意义。

高光谱成像技术在医学诊断领域的应用为医生提供了一种有效的手段来早期发现和诊断疾病。随着高光谱成像技术的不断发展,相信在未来它将在医学领域发挥更加重要的作用,为人类的健康事业做出更大的贡献。



高光谱成像技术在医学诊断领域的应用案例

基于显微荧光高光谱结合传统机器学习对癌细胞判定研究

荧光高光谱成像技术可以同时获取样品的光谱信息(Spectral information)和空间信息(Spatial information)。在疾病诊断方面,主要通过荧光光谱成像技术对人体组织或者细胞的荧光物质成分浓度及结构进行分析研究,可以为医生提供更多客观、可靠的诊断信息,为疾病诊断提供快速、准确的新方法;此外,通过特定的荧光图像进行分析,鉴别病变组织或细胞为医生手术提供有力的指导。在癌症诊断方面,荧光高光谱成像技术主要应用于肿瘤诊断及手术切缘判断。根据产生是否需要荧光增强和标记分为外源性荧光物质成像和自发性荧光成像。在脑肿瘤手术中,手术的切缘判断准确与否关系到患者的预后及癌症复发的概率。


高光谱荧光成像技术应用于阿尔茨海默病的早期检测

早在临床诊断为阿尔茨海默病相关性痴呆之前的20 年,就可以通过PET检测到脑Aβ沉积物。PET可能不适合阿尔茨海默病筛查,因为其具有侵入性、成本高且无法用于常规临床使用或人群筛查。在整个视网膜中也发现了Aβ沉积物,这是间脑的发育产物,与中枢神经系统共享生理和病理途径。


来自美国约翰霍普金斯大学医学院的Xiaobo Mao团队认为,尽管对阿尔茨海默病的理解有所进步,但一种适用于阿尔茨海默病全人群筛查的方法仍在开发中。由于在不可逆的脑神经变性和认知能力下降之前观察到视网膜 Aβ负荷升高,因此许多研究已经探索了这些Aβ聚集的非侵入性成像以检测阿尔茨海默病。检测Aβ视网膜的方法包括荧光成像标记,这已被证明可以成功地使这些沉积物可视化。然而,只有姜黄素已被证明适用于活的人类受试者。虽然没有外在荧光团的高光谱成像不能使视网膜Aβ沉积物可视化,但它也已成功地检测到人类受试者体内视网膜Aβ负载增加。然而,在应用于临床之前,需要大样本人群试验以表征视网膜Aβ的表现。


麻省理工新型成像技术,有助早期发现肿瘤

麻省理工学院研究人员在新一期英国《科学报告》期刊上发表报告说,他们发现,波长900至1700纳米的近红外光非常适合对身体组织成像,因为波长较长的光在碰到物体时不容易散射,能更深地穿透身体组织。根据这一原理,他们采用高光谱成像方法,在多个波长的光中同时成像。通过分析高光谱扫描数据,可确定不同波长的荧光光源,从而确定探针的位置和深度。


在动物实验中,研究人员用这套成像系统追踪被实验动物吞下、穿过其消化道的直径为0.1毫米的荧光探针,通过这些探针来定位特定的癌细胞,并进行荧光标记。结果发现,这套系统可成功识别几百个细胞组成的微小肿瘤,且探测深度可达8厘米,超过现有的生物医学光学成像技术。


论文作者之一、麻省理工学院生物工程系主任安杰拉·贝尔彻说,研究团队的目标是以无创的方式发现微小肿瘤,以便及早发现和诊治癌症。目前,他们正在运用该成像技术尝试早期卵巢肿瘤及胰腺癌、脑癌和黑色素瘤等的探测。


高光谱成像相机技术快速检测药用胶囊铬含量案例

基于高光谱在重金属检测上的可行性本文用常规的原子吸收光谱法对收集到的正常与铬含量超标的MEHGC检测的结果作为对照,再用高光谱采集两种MEHGC的数据,用主成分分析法(PCA)与偏最小二乘法对高光谱数据进行分析,最终建立相关模型,实现对“毒胶囊”的定性检测。

由于高光谱数据由多个波段图像组成,可把每一幅图像看作一个特征,若对高光谱数据进行降维,将会使得原始数据变化到一个新的坐标系统,以使图像数据的差异达到最大,所得到的结果将会与原来图像相差很大。这一技术对于增强信息含量,隔离噪声及减少数据维数非常有效。对高光谱图像进行PCA 降维后所得到的前4个主成分见图1。


高光谱图像的优势之处在于不但有图像信息,而且有光谱信息。要得到光谱信息,先对每个样本选择感兴趣区域,每个感兴趣区域有其光谱响应曲线。由于胶囊帽和胶囊体二者之间的颜色不同,为了消除颜色对结果的影响,每个胶囊选择2个感兴趣区域(胶囊帽和胶囊体上各选择一个感兴趣区域),感兴趣区域可在胶囊的高光谱图像上随机选取,每个区域的像素数范围为2~6,最终感兴趣区域的光谱数据计算区域内所有像素的平均值。4种不同区域(分别为正常胶囊和“毒胶囊”的胶囊体和胶囊帽)的光谱曲线见图2。


在450~900 nm的高光谱数据中,通过选择感兴趣区域得到正常胶囊和“毒胶囊”的光谱数据,先对其进行归一化处理,再通过PLS-DA对数据降维及判别分析,当选择4个PLS算子作为输入特征时,正常胶囊和“毒胶囊”的识别率达到100%,特异度和敏感度也为100%;由此可知,可用PLS-DA判别方法对正常胶囊和“毒胶囊”进行区分。利用高光谱图像技术对“毒胶囊”检测,可以大大降低传统方法的复杂度。


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