现代医学成像技术有促进稳定发展和治疗的疾病。其中,拉曼光谱已经获得临床应用的注意label-free,非侵入性方法提供的分子指纹样本。研究人员可以将这些方法与纤维optic-probes允许快捷病人的身体。然而,它仍然是具有挑战性与光纤探针获得图像。发表的一份新报告中自然光线:科学与应用程序,杨和一组科学家,在德国莱布尼兹研究所光子技术,开发了一种光纤probe-based拉曼成像系统可视化实时分子,虚拟现实数据和检测化学边界。
研究人员开发了基于计算机视觉的位置周围的过程与光度立体视觉跟踪系统,增强和混合化学物质分子成像和分子的直接可视化三维表面的边界。图像的方法提供了一个方法几分钟,大型组织地区来区分临床组织边界的生物样本。
在生物医学成像模式和设计分子虚拟现实图像
医生通常使用磁共振成像,计算机断层扫描position-emission断层扫描,超声波筛选病人疾病诊断和评估。精确的方法可以改善,guided-surgery促进连续的,非侵入性监测的患者。目前的成像技术主要是基于解剖学和形态学的组织,而不考虑潜在的组织成分。研究人员强调Raman-based方法为临床体内应用程序;方法基于非弹性散射光子和分子之间提供一种内在的分子指纹的一个示例。收集的信息是通过label-free、非接触式和非破坏性检测和方法描述癌症健康组织科学家们探索潜在的数据可视化和理解的方法。
在这工作,杨等人提出并开发了一个基于光纤拉曼成像方法和实时数据分析,结合现实增强技术和混合现实,三维(3 d)样品表面作为一个潜在的方法进行实时opto-molecular可视化组织边界的疾病诊断和手术。在这种方法中,团队结合拉曼光谱测量与计算机应用位置跟踪和实时数据处理分子图像虚拟现实。未来临床工作提供了一个回顾翻译的实时Raman-based分子成像提供快捷的病人。
成像的一个3 d结构bio-sample表面和体外肿瘤组织
杨等人用猪大脑和建议的方法肉瘤组织区分分子不同的地区。他们用lipid-rich涂布大脑、制药化合物和扫描大脑表面拓扑结构和分子信息形象化,它们映射到与分子数据重建3 d模式。合并后的数据提供了一个化学表面分布的现实的观点。同样,与肿瘤样本,杨等人切除样本量,进行了激光采集显示图像引导体内的分子病理组织内边界疾病诊断和手术切除。
数据流
团队可视化分子使用增强现实(AR)和混合现实(先生),与地形重建和实时数据分析。在基于“增大化现实”技术,科学家们绘制了分子信息亮视场图像或三维表面模型。在先生,他们预计样品分子的信息,和注册几个步骤的投影图像。为了避免干扰激光跟踪,团队减少投影图像的强度通过调整透明度的设置。科学家们接下来特征三维(3 d)重建的仪器,并显示如何实验扭曲同意的理论模拟。他们最小的扭曲效应增加的比率相机(投影仪)的高度和厚度的样品。
空间分辨率
研究者定义系统的空间分辨率在理论上通过空间分辨率的亮视场相机和激光点的大小。在这项工作中,只有亮视场相机的分辨率和运动探测器的速度限制了系统的分辨率。例如,团队获得的图像可视化通过增强现实和重建喇曼图像符合已知的分布和分子化合物的间距。由此产生的图像和情节强调了重建战略平衡的速度探测运动和重建的拉曼光谱的质量,实现空间分辨率近似0.5毫米。结果表明混合现实可视化有着相似的位置精度和空间分辨率增强现实。杨等人比较了可实现的空间分辨率与传统医学成像方法,包括CT和MRI作为一个图像引导临床应用的过程。团队也可以改善空间分辨率与高分辨率亮视场相机和较小的激光点,覆盖面积较大,合适的图像质量。
前景:虚拟临床翻译以现实为基础的拉曼光谱
这样,魏杨和他的同事们提出并实验证明了光纤probe-based成像系统无损获取分子图像从一个大组织样本没有荧光标签。团队直接实现数据处理的过程到收购流克服缺点的常规拉曼系统和评估复杂的拉曼特征生化大分子通过增强现实技术在实时可视化和混合现实。研究人员强调了潜在的实时Raman-based分子成像临床翻译从感兴趣的地区访问生化分布的病人区分为手术切除组织。
更多信息:杨魏et al,实时分子成像的近地表组织使用拉曼光谱,
光:科学与应用程序(2022)。
DOI: 10.1038 / s41377 - 022 - 00773 - 0
Donghyun李et al,体内近红外虚拟术中手术光声光学相干断层扫描,科学报告(2016)。DOI: 10.1038 / srep35176
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引用:使用拉曼光谱实时分子成像的近地表组织(2022年4月22日)检索2022年7月9日从//www.pyrotek-europe.com/news/2022-04-real-time-molecular-imaging-near-surface-tissue.html
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