基于荧光扩散光相关光谱的血流层析成像技术

In this project, a fluorescence optical tomography imaging system based on diffuse correlation spectroscopy (DCS) is built to simultaneous measurement of blood flow and fluorescent events in it. First, DCS measurements of tissue blood flow primarily probe relative red blood cell (RBC) motion, due to the occurrence of multiple sequential scattering events within blood vessels. Further, by modeling RBC mean square displacement using a formulation that captures the transition from ballistic to diffusive motion, we recover effective diffusion coefficients and velocity de-correlation time scales. Then we employ DCS method to measure either macrovascular or microvascular blood flow throughout the whole depth profile of the tissue. Second, a multi-spectral imaging system is designed for recording the fluorescence signal of fluorophore deep in tissue and the corresponding data processing algorithms are developed. We recover effective diffusion coefficients and velocity of both RBC and fluorophore. Then we use the effective diffusion coefficients to reconstruct the 3D tomography imaging of the tissue. After that experimental results based a photondynamic therapy animal model will be used to show if this measurement is feasible. This system could play an important part in biomedical research, such as photondynamic therapy, new drug discovery and cancer detection.

本项目设计了一套可同时检测血流及血流中荧光物质的扩散光相关光谱层析成像系统。首先利用血细胞多散射模型结合扩散光相关光谱技术，解决血流检测只局限在浅表组织层的问题，建立一套具有深度方向分辨率，对大血管和微血管血流都保持高灵敏度的组织血流连续无创检测系统。然后利用多光谱技术，分离注入血流中的荧光物质所激发的荧光和被血细胞本身散射的扩散光，同时得到血流本身的平均扩散速度以及血流中荧光物质的平均扩散速度，利用光纤和光开关切换实现大体积组织从深层到浅表层的活体层析成像，构建组织整体的三维层析图像。最后利用光动力疗法实验动物模型验证系统可靠性，探索该成像技术在药物研发领域的潜力。本项目建立在课题组多年研究工作的基础上，探索建立一种新的对血流及其中分子荧光事件都敏感的光学成像技术，其完成将推动扩散光学技术在在光动力疗法、肿瘤检测，药物研制等方面研究的发展。

本项目设计了一套可同时检测组织中的扩散光及荧光的相关光谱成像系统。利用高光谱成像技术，分离组织中的荧光物质所激发的荧光和主要被血细胞散射的扩散光，结合逆向蒙特卡洛模拟算法，构建组织整体的三维层析图像。在仿体模型、光动力疗法实验模型上验证系统可靠性，探索该成像技术在药物研发领域的潜力。.首先结合血细胞多散射模型搭建了扩散光相关光谱系统，解决血流检测只局限在浅表组织层的问题，建立一套具有深度方向分辨率，对大血管和微血管血流都保持高灵敏度的组织血流连续无创检测系统。接下来搭建了高光谱系统用于提取组织反射光谱三维数据，通过调节光学镜头参数可以采集放大任意倍率的图像。并设计开发了一套高光谱数据采集系统软件，提出曝光系数校正方法，能按需连续自动的采集图像并能实时显示和保存，效率极高并具有广泛的适用性。然后构建了正向/逆向蒙特卡洛三维体素模型，提取得到组织的三维光学参数。蒙特卡洛三维体素模型是在多层模型的基础上建立的，可以匹配高光谱成像技术对空间分辨率的要求，提取生物组织三维空间内任一点的光学参数。.在基于光敏剂血卟啉单甲醚(HMME)的猪肉仿体上，验证了系统提取猪肉组织光学参数的可靠性。最后通过采集基底细胞癌切片和未染色的肝癌切片实验的显微高光谱图像，将预先分类的组织样本经过深度卷积神经网络模型的训练学习，能准确的识别癌组织和非癌组织，其识别的准确率都很高，从82.5% 到 98.74%不等。由此验证了本文建立的应用于高光谱图像分类的深度卷积神经网络模型的适用性，也展现了高光谱成像技术应用于肝癌在体检测的潜力。