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鉴别动静脉新方式|激光散斑与荧光成像双重技术搭配运用

深圳市瑞沃德生命科技有限公司    2021-07-14       浏览 434 次

天空为什么呈现蓝色?

130年多年前,物理学家瑞利通过“瑞利散射”推导出,当太阳光通过空气时,波长较长的红色光透射力ZD(其次是橙、黄色光),它能透过大气中的微粒射向地面;而波长较短的蓝、紫、靛等色光,很容易被悬浮在空气中的微粒散射开,使天空呈现蓝色。

受该事件启发,研究人员发现反射光和散射光之间会相互干涉,会形成散斑现象。随着时间的推移,散斑现象产生机理的研究以及物理数学理论的不断发展,衍生出的激光散斑技术被用于多项实践,如1987年&1994年,Fujii[1,2]等利用激光散斑成像方法测量了皮肤和视网膜血流变化;1997年,Ulyanov[3]等利用散斑干涉仪测量了微循环的淋巴流和血流变化。


激光散斑技术工作原理及应用领域

激光光源照射在待测物体表面以后,会产生反射光和散射光信号,通过镜头将其捕捉,并加以算法分析处理,就得到了散斑图,在散斑图的基础上加入色彩算法的渲染,就形成了带有不同量化数据的彩图。

(▲激光散斑工作原理简图)

目前利用激光散斑技术对组织血流灌注进行监测,能同时具备活体数据、⽆创、非接触式、实时、全场监测,无需探头、造影剂,多种器官组织适用,数据直观等优势。广泛应用于脑卒中,脑损伤、神经认知功能、糖尿病,皮瓣移植等研究领域。

(▲示例图1)

通过激光散斑技术呈现的小鼠头部皮层微循环图像, 可以直接呈现检测区域内的各种血管形态。

(▲示例图2)

小鼠肠系膜血循环灌注情况,通过色彩算法渲染,将检测区域内的各种血管内的灌注量以不同颜色呈现,丰富了灌注数据,直观的表明了不同血管间灌注量的差异。


荧光成像技术工作原理及应用领域

当物质吸收光能后发生跃迁,即从基态跃迁到激发态。由于该激发态并不稳定,在向稳定基态恢复的过程中,被吸收的能量会以光的形式释放,因此便产生了荧光。常规观测活体动物体内肿瘤的生长及转移、感染性疾病发展过程、特定基因的表达等生物学过程中用到的荧光成像技术就是利用了光的吸收性。

(带有荧光物质的药物在小鼠腹腔注射后,通过活体荧光成像观察药物在腹腔中的分布情况。)

荧光成像技术因操作极其简单、所得结果直观、灵敏度高等特点, 满足了直接监控生物体内肿瘤生长,药物追踪,干细胞迁移等领域的科研需求。

(GFP cancer cell injected into right hemisphere and DiD labeled stem cell injected left hemisphere)


鉴别动静脉-激光散斑与荧光成像技术双重技术搭配

同时使用激光散斑与荧光成像技术,可使科研人员[4]能用荧光信号对血管类型加以区分,并以此甄别血管功能;既简便又多样化,进一步满足了活体成像的数据需求。具体在观测皮层动静脉血流中工作原理:1、在激光散斑系统上搭建一套实时荧光信号采集系统。在同一被测动物的待测区域,采集反射的激光信号以呈现激光散斑血流图,同时采集经过相应波长激发光所激发出的发射光信号,以显示不同血管内的血流情况。

(Abbr:Obj-object of investigation;L-lens;D-diffuser;LD-laser diode for speckle imaging;LS-light source for fluorescence imaging;Ex-excitation optical filter;Em-emission band-pass filter;FFC-fluorescence filter cube)

备注:以观察大脑皮层为例,需要在麻醉并固定满意后,将小鼠头皮切开,显露相应观察区域的颅骨;在设备开始采集前,通过尾静脉注射一定剂量的荧光物质。

2、通过镜头将信号采集,将原始的散斑信号分析识别,经过算法处理,生成脑皮层血流散斑衬比图。

3、同样通过镜头的采集,将出现的荧光信号强度峰值结合时间呈现,用以区分动静脉的差异。

备注:上图所示红绿两种颜色,分别代表皮层动脉和静脉的血流情况,依照血液中荧光出现的时间差别,先出现荧光信号的可认为是动脉,后出现荧光信号的是静脉;同时可见信号强度峰值的大小差异与箭头所对应的血管管径大小及血流量情况一致。

4、通过对光学特点的应用,实现既观察微循环灌注量,又对不同血管功能加以区分的效果。为动静脉功能相关的科学研究,创造了极大便利,也丰富了灌注量和活体组织形态的数据。

备注:经过荧光信号识别和处理后,红色代表动脉,绿色代表静脉。

通过这样的技术和搭建,可成功探明皮层动静脉之间血流的差异,并且发现矢状窦内血流情况是最缓慢的。借此弥补了激光散斑血流成像系统只能实时呈现血流灌注,但无法区分血管功能的不足,拓展了活体成像技术应用场景,为微循环研究增加了更多可能性。


【参考文献】

[1] Fuji H,Nohira K,et al.Evaluation of blood flow by laser speckle image sensing [J].Applied Optics,1987,26:5321-5325

[2] Fuji H,Visualization of retinal blood flow by laser speckle flow graphy [J].Med.Biol.Eng.Comput,1994,32:302-304

[3] Ulyanov S,Tuchin V.The application of speckle interferometry for the monitoring of blood and lymphflow in microvessels [J].Lasers in Medical Science,1997,2:31-41.

[4] Vyacheslav Kalchenko, Anton Sdobnov,et al.A Robust Method for Adjustment of Laser Speckle Contrast Imaging during Transcranial Mouse Brain Visualization[J].Photonics,2019.


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