高动态光学血管造影成像

我们提出一种高动态光学血管造影成像(HDOA)方法来实现活体生物样本血管造影成像.该方法通过设置高动态范围曝光时间,依据动态积分效应和吸收效应以实现高动态积分时间调制.通过该方法,不仅能够同时获得各级血管清晰的造影图像,还能消除样品厚度不均、吸收系数不同对成像造成的影响.论文以仿体和活体金鱼为样品,通过实验验证了HDOA方法根据动态积分调制效应和吸收效应,能有效实现各级血管同时成像.     

850 nm波长微激光对肥大细胞脱颗粒及释放组胺的影响

目的:研究850 nm波长微激光对肥大细胞(RBL-2H3 (Rat basophilic leukemia))照射后组胺释放的影响.方法:肥大细胞铺于96板上,密度为5×104/孔,12 h后细胞经D-Hank's缓冲液清洗3次用于实验.肥大细胞经微激光照射15 min后,轻轻吸取细胞上清液,加入等量0.1 mmol/L的邻苯二甲醛,充分混匀,室温下反应20 min后,于荧光酶标仪上测量混合物的荧光光谱.结果:微激光照射之后的肥大细胞上清液,能发出440 nm左右的荧光,说明850 nm微激光能使肥大细胞脱颗粒,从而判断850 nm微激光能作为仿灸仪器的光源.     

OCT于大鼠脱水组织中光散射特性的分析研究

目的:探讨活体组织液体含量的改变对OCT成像的影响,以期提高OCT在诊断组织病理性质方面的能力。方法:实验中复制脱水大鼠病理模型,应用光学相干层析成像设备,进行大鼠舌浅表组织在体显微成像检测,并对图像中组织的信号衰减特性进行量化分析。结果:正常对照组大鼠体重明显增加,病理模型组显著下降,病理模型组于脱水3天和5天后组织的平均OCT信号衰减系数明显高于正常对照组(P<0.01),且5天较3天的病理模型组组织的信号衰减系数变化尤其显著(P<0.01)。结论:改变组织含液量,可显著改变OCT成像效果,且通过对OCT图像中信号的衰减系数分析,可获得组织细微的散射变化,从而有望提高OCT技术在组织性质方面的诊断能力。     

通过光学相干断层扫描图像进行自动视网膜分割评估黄斑水肿的投影面积

在本文中,我们提出了一种自动视网膜分割方法,以评估光学相干断层扫描（OCT）图像中黄斑水肿（ME）在视网膜特定层上的投影面积。首先使用基于权重矩阵的优化的最短路径最快算法对十个视网膜层边界进行分割,这有效降低了算法对血管阴影的敏感性。然而,ME的存在将导致水肿区域的分割不准确。因此,我们使用强度阈值方法提取每个OCT图像中的水肿区域,并将该区域中的值设置为零,并确保获得的分割边界可以自动穿过而不是绕过水肿区域。我们使用最小值投影来计算ME在不同层的投影面积。为了测试我们的方法,我们使用了从Topcon的OCT机器收集的数据。在轴向和B扫描方向上测得的黄斑区域分辨率分别为11.7微米和46.8微米。与手动分割相比,视网膜层边界分割的平均绝对误差和标准偏差为4.5±3.2微米。因此,所提出的方法为评估水肿提供了一种自动,无创和定量的工具。     

二甲基亚砜对离体猪皮肤组织的拉曼光谱的影响

拉曼光谱技术作为鉴定生物分子种类最有力的分析工具之一,具有快速、简单、无损、准确等优点.目前,拉曼光谱已被国内外学者广泛开展了在人体组织的应用研究,但由于生物组织具有高散射性,因此限制了拉曼光谱对其的检测深度.本文主要采用光透明剂--二甲基亚砜对组织拉曼光谱的影响进行研究,对离体猪皮组织的不同深度（100 μm,200 μm,300 μm,400 μm）拉曼光谱强度随处理前、后不同时间（0 min,10 min,20 min,30 min,60 min）的变化进行对比.结果发现,不管是经二甲基亚砜处理前还是后,都出现随着距猪皮组织表面的深度加深,其拉曼光谱强度都不断减少;同时发现各层猪皮组织随着处理后时间的加长,其特征峰的强度不断加强,信噪比逐渐提高,在处理后的60 min效果最好;而且出现了在经二甲亚砜处理前看不见的峰（1 126 cm-1和1 426 cm-1）.结果表明：5%DMSO对组织的处理能增强其拉曼光谱的强度,同时也能使拉曼光谱仪的信噪比提高,并且使组织谱图中特征峰也得到相应的增加.     

表面增强拉曼散射技术无标记检测乳腺癌细胞来源外泌体

外泌体含有释放细胞的特异性物质,反映了释放细胞的组成成分,成为液体活检的重要物质。为了鉴别正常乳腺上皮细胞和乳腺癌细胞来源的外泌体,本研究采用表面增强拉曼(SERS)技术检测乳腺癌细胞MCF-7和人正常乳腺上皮细胞MCF-10A来源的外泌体,并且对比两种细胞外泌体的SERS光谱,筛选出相应的特征拉曼光谱。结果发现在800~1800 cm-1区域内,相对MCF-10A细胞,MCF-7来源的外泌体中归属于核酸的拉曼峰相对强度明显增高,且部分脂类峰强有所降低或部分特征峰消失,同时发现MCF-7还表现出其自己独特的拉曼谱型。此结果表明SERS技术可高灵敏度检测不同细胞来源的外泌体细微分子变化,可区分肿瘤细胞来源的外泌体与正常细胞来源的外泌体。SERS技术可作为癌症的早期检测和诊断的一种快速、无标记和无损的方法。     

基于主成分分析的随机森林视网膜OCT图像分层算法研究

视网膜是层状结构,临床上可以根据视网膜层厚度改变对一些疾病进行预测和诊断.为了快速且准确地分割出视网膜的不同层带,本论文提出一种基于主成分分析的随机森林视网膜光学相干断层扫描技术(optical coherence tomography,OCT)图像分层算法.该方法使用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对随机森林采集到的特征进行重采样,保留重采样后权重大的特征信息维度,从而消除特征维度间的关联性和信息冗余.结果表明,总特征维度在29维的情况下,保留前18维度训练速度提高了23.20%,14维度训练速度提高了42.38%,而对图像分割精度方面影响较小,实验表明该方法有效地提高了算法的效率.     

通过SEC-UNet精准分割糖尿病视网膜病变眼底OCT图像脉络膜层

目的 糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的严重并发症，可导致患者视力下降甚至失明。脉络膜的早期检查在DR诊断中起着至关重要的作用。然而，由于DR患者的光学相干层析成像（OCT）中存在脉络膜和巩膜边界模糊、视网膜病变阴影等问题，导致大多数现有算法无法精准分割脉络膜层。本文目的在于提高DR患者OCT图像中脉络膜层分割的精准度。方法 本文提出了一种结合挤压激励连接（SEC）模块和UNet的网络，简称SEC-UNet，不仅增强Unet的局部细节目标关注能力，且能跳出局部最优来增强整体表达能力。结果 SEC-UNet模型的ROC曲线下面积（AUC）达到0.993 0，优于传统UNet模型和SE-UNet模型。这表明SEC-UNet能够获得准确、完整的脉络膜层分割结果。统计分析脉络膜参数变化发现，与正常眼相比，87.1%的DR患者脉络膜中央凹1 mm内体积增加，这证明了DR很可能导致脉络膜增厚。结论 该技术有望成为一种新的辅助诊断工具，帮助医生研究脉络膜在糖尿病眼病的预防、发病机制和预后中的作用。