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顯微成像技術(shù)之——高光譜成像

來源:賽斯拜克 發(fā)表時(shí)間:2023-09-21 瀏覽量:554 作者:

“ 光譜成像是一種將常規(guī)成像和光譜學(xué)相結(jié)合,獲取物體空間和光譜信息的技術(shù)。雖然這項(xiàng)技術(shù)最初是為遙感而開發(fā)的,但它已擴(kuò)展到生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域,作為生物和生物醫(yī)學(xué)研究的一個(gè)強(qiáng)大的分析工具。本文介紹了光譜成像的基本原理、以及在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用情況?!?/p>

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高光譜技術(shù)介紹及優(yōu)勢(shì)

1、高光譜成像技術(shù)介紹

光譜成像又稱成像光譜,是指將常規(guī)成像和光譜方法相結(jié)合,同時(shí)獲取物體空間和光譜信息的技術(shù)。它最初由Goetz在1980年代后期定義并討論用于地球遙感。光譜成像根據(jù)其光譜分辨率、波段數(shù)、波段寬度和相鄰度可分為多光譜成像、高光譜成像(HSI)和超光譜成像。多光譜成像系統(tǒng)通常在少數(shù)且相對(duì)不相鄰的寬光譜波段收集數(shù)據(jù),通常以微米或數(shù)十微米為單位進(jìn)行測(cè)量。選擇這些光譜帶以收集光譜中特定定義部分的強(qiáng)度,并針對(duì)這些帶中最明顯的某些類別的信息進(jìn)行優(yōu)化。而高光譜(HSI)系統(tǒng)可以收集數(shù)百個(gè)光譜帶,超光譜成像系統(tǒng)則收集更多。圖1顯示了光譜成像系統(tǒng)捕獲的超立方體數(shù)據(jù)的概念。由于其固有結(jié)構(gòu),光譜成像數(shù)據(jù)可以被可視化為一個(gè)三維 (3D)立方體或多個(gè)二維(2D)圖像的堆疊,其中立方體面是空間坐標(biāo)的函數(shù),深度是波長的函數(shù)。該技術(shù)的重要優(yōu)點(diǎn)之一是它可以獲取圖像中每個(gè)像素的反射、吸收或熒光光譜,可用于檢測(cè)傳統(tǒng)灰度或彩色成像方法無法識(shí)別的物體的生化變化。光譜成像技術(shù)最初在遙感領(lǐng)域得到證實(shí),如機(jī)載監(jiān)視或衛(wèi)星成像,并已成功應(yīng)用于采礦和地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、軍事、環(huán)境和全球變化研究。 

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圖 1光譜數(shù)據(jù)立方體的概念。數(shù)據(jù)立方體包含兩個(gè)空間維度(x和y)和一個(gè)光譜維度,其中立方體面是空間坐標(biāo)的函數(shù),深度是波長的函數(shù)。

根據(jù)電磁理論,不同的生化成分通常具有不同的光譜特征。這些特征通常由材料與電磁波之間的相互作用產(chǎn)生,例如電子躍遷、原子和分子振動(dòng)或旋轉(zhuǎn)。組織器官的生物病理變化也與光譜有密切的關(guān)系。不同波長區(qū)域的光譜特征產(chǎn)生可區(qū)分的光譜特征,使理變化可區(qū)分。因此,光譜成像技術(shù)也可以擴(kuò)展到生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域來估計(jì)生物組織的生理狀態(tài),因?yàn)樗梢岳绵徲騼?nèi)不同光譜之間的空間關(guān)系。這項(xiàng)技術(shù)為生命科學(xué)開辟了新的前景,科學(xué)家們可以借此識(shí)別和量化生物活性分子之間的關(guān)系,無創(chuàng)觀察生物體,進(jìn)行組織病理學(xué)和熒光分析,并增強(qiáng)對(duì)疾病的生物學(xué)理解。

2.生物醫(yī)學(xué)光譜成像的優(yōu)勢(shì)

大多數(shù)傳統(tǒng)的生物醫(yī)學(xué)光學(xué)成像方法只能捕獲生物樣本的灰度或彩色圖像。在這些類型的圖像中感興趣的目標(biāo)通常通過它們的空間屬性(如大小、形狀和紋理)進(jìn)行分析。人們普遍認(rèn)為,單色和RGB彩色成像方法在早期發(fā)現(xiàn)和識(shí)別組織異常方面存在局限性。獲得的診斷信息很差,因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下,代謝或成分改變發(fā)生在組織異常過程中。另一個(gè)普遍使用的光學(xué)方法是光譜診斷技術(shù),它可以在感興趣的波長范圍內(nèi)獲得單個(gè)組織部位的整個(gè)光譜。這種方法通常被稱為點(diǎn)測(cè)量方法,它不能提供樣本的空間信息。與那些傳統(tǒng)的光學(xué)診斷方法不同,生物醫(yī)學(xué)光譜成像技術(shù)可以在選定的波長間隔內(nèi)捕獲每個(gè)圖像像素的連續(xù)光譜。這種特性不僅可以通過反射或透射光譜特征來檢測(cè)生物組織的一些生理變化,而且由于光譜的形狀會(huì)產(chǎn)生有關(guān)生物樣本的信息,因此可以對(duì)某些疾病進(jìn)行早期診斷。生物醫(yī)學(xué)光譜成像(多光譜、高光譜)技術(shù)相對(duì)于傳統(tǒng)的單色、RGB和光譜的優(yōu)勢(shì)如表1所示,從表中可以看出,生物醫(yī)學(xué)光譜圖像比傳統(tǒng)的單色、RGB和光譜圖像包含更多的信息。生物醫(yī)學(xué)光譜圖像使得利用鄰域內(nèi)不同光譜之間的空間關(guān)系成為可能,這允許更精細(xì)的光譜空間模型對(duì)圖像進(jìn)行更準(zhǔn)確的分割和分類。因此,光譜成像技術(shù)可以在病理學(xué)、細(xì)胞遺傳學(xué)、組織學(xué)、免疫組織學(xué)和臨床診斷中找到潛在的應(yīng)用。


表 1 單色、RGB、光譜、多光譜和高光譜特征的比較


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3.高光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式

在過去的幾十年里,人們提出了各種光譜成像方法和相關(guān)技術(shù)來獲取天然材料的光譜圖像數(shù)據(jù)。本文主要關(guān)注四種典型方法:點(diǎn)掃式、推掃式、凝視和快照,這些方法在遙感領(lǐng)域已普遍使用,現(xiàn)在已擴(kuò)展到生物醫(yī)學(xué)成像的應(yīng)用中。

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圖2 典型的光譜成像方法 (a) 點(diǎn)掃式 (b) 推掃式 (c) 凝視(d) 快照

這四種光譜成像方法在應(yīng)用于生物組織分析時(shí)各有優(yōu)缺點(diǎn)。沒有“絕對(duì)”的最佳模式,但為了選擇最適合給定生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用的模式,必須考慮不同生物組織的特性和檢測(cè)目標(biāo)。一般來說,點(diǎn)掃式和推掃式成像儀通常與顯微鏡配合使用,用于熒光和組織病理學(xué)分析。


02
高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用

注射后 24 小時(shí)對(duì)小鼠實(shí)施安樂死,切除各種組織并用 10% 福爾馬林固定。將固定組織切成 5 μm 厚的切片,安裝在載玻片上,并按照標(biāo)準(zhǔn)組織學(xué)制備方法用蘇木精和伊紅 (H&E) 染色(b)。H&E 染色切片在常規(guī)暗場(chǎng)和高光譜顯微鏡模式下以 40 倍或 100 倍放大倍率成像。傳統(tǒng)的暗場(chǎng)圖像(c)用于指導(dǎo)解剖特征識(shí)別。

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圖3 高光譜應(yīng)用實(shí)例

(a) 大金納米棒 (LGNRs,~100×30nm),并將其靜脈注射到活體裸鼠體內(nèi)。(b , c)注射后24小時(shí),動(dòng)物被安樂死,切除組織并準(zhǔn)備為正常的組織切片,用于用明場(chǎng) (b) 和暗場(chǎng)顯微鏡(c) 進(jìn)行表征,這兩種方法都無法觀察到LGNR的分布。(d)然后用高光譜顯微鏡對(duì)同一切片進(jìn)行成像,其在組織的各個(gè)區(qū)域顯示出 LGNRs 積累的明顯跡象(用紅色表示),并顯示出與LGNR等離子體共振相匹配的光譜峰。(e) 然后,訓(xùn)練一種自適應(yīng)聚類算法,用于使用注射小鼠的高光譜圖像對(duì)LGNR進(jìn)行光譜識(shí)別。該算法確定了幾個(gè)代表組織和H&E染色的特征光譜,以及一個(gè)代表LGNR的獨(dú)特光譜(以橙色描繪),總共代表5個(gè)光譜庫。一旦從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中生成光譜集群庫,就可以通過自動(dòng)分類分析未知組織樣本的圖像是否存在LGNRs。(f)生成的HSM-AD圖像描繪了樣本內(nèi)所有顯示LGNRs光譜的點(diǎn)的位置(LGNRs為橙色,組織為灰度)。

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圖4 圖像分割

(a) 圖像中每個(gè)像素的峰值強(qiáng)度直方圖大致可分為背景(噪聲)、組織散射、LGNR和亮組織散射。(b) minHist和peakHist的檢測(cè),如方法中所述。(c,d) 特征高光譜圖像 (c) 及其對(duì)應(yīng)的分割圖 (d),顯示背景(藍(lán)色)、組織(青色)和潛在的 LGNR和明亮的組織(黃色)。

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圖5 算法中使用的步驟的詳細(xì)流程圖



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圖6  注射LGNR的組織圖像中像素分類的典型聚類結(jié)果

對(duì)于給定的圖像(>250,000 像素),每個(gè)像素都被合并到五個(gè)光譜簇之一中。該圖描繪了所有分類像素光譜的平均值(實(shí)線)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(陰影區(qū)域)。盡管自適應(yīng)聚類算法在定義光譜簇方面是不可知的(除了色差,這是用戶定義的),但學(xué)習(xí)到的簇可以很容易地與每個(gè)樣本中存在的主要散射分量相關(guān)聯(lián),即已染色的蘇木精細(xì)胞核(綠色)、伊紅染色的細(xì)胞質(zhì)(藍(lán)色)和LGNRs(紅色)。

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