生物組織大深度定量光學(xué)成像是指利用先進(jìn)的光學(xué)成像方法拓展生物組織的成像深度，并進(jìn)一步對獲取的光學(xué)圖像實(shí)施定量表征，是深入理解生物組織的結(jié)構(gòu)功能特性和相關(guān)病理機(jī)制的重要手段。

近年來，面向生物組織大深度光學(xué)成像的方法不斷發(fā)展，其中包括光學(xué)相干層析、多光子成像和自適應(yīng)光學(xué)等。

浙江大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院現(xiàn)代光學(xué)儀器國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的文志博團(tuán)隊(duì)發(fā)表文章，介紹了浙江大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院近年來在生物組織大深度定量光學(xué)成像方面的一系列重要進(jìn)展。包括光學(xué)相干層析結(jié)構(gòu)與功能成像、基于三光子熒光顯微的大深度腦血管成像和新型的畸變誤差波前校正方法等，并進(jìn)一步概述了如何對上述方法獲取的光學(xué)圖像實(shí)施定量表征以獲取生物組織的生理與病理信息。

生物組織大深度成像方法
光學(xué)相干層析（OCT）
OCT基于低相干干涉原理工作。光源發(fā)出的光經(jīng)邁克耳孫干涉儀分成參考光和信號光，兩束光反射后干涉，干涉光譜經(jīng)傅里葉變換得到結(jié)構(gòu)圖像。在三維成像方面，通過軸向掃描獲取深度分辨信息，橫向掃描獲二維截面信息，再結(jié)合其他掃描模式實(shí)現(xiàn)三維成像。

傅里葉域OCT軸向量程受光譜采樣率限制，一般為1-5mm，不過研究人員不斷創(chuàng)新。例如Wang等采用虛像相控陣列（VIPA）細(xì)分光譜，實(shí)現(xiàn)了81.87mm的成像量程。在探頭小型化上也有諸多嘗試，美國約翰霍普金斯大學(xué)用單模光纖（SMF）成像但有局限，韓國國立釜山大學(xué)引入大纖芯光纖（LCF）有改進(jìn)空間，而浙江大學(xué)Ding等提出的基于拉錐光纖的探頭性能更優(yōu)，在1300nm波長下，實(shí)現(xiàn)了140μm工作距離、11.5μm橫向分辨率和520μm焦深。

OCT可在體獲取生物體內(nèi)組織和器官的三維結(jié)構(gòu)或功能信息，在眼科、皮膚科、神經(jīng)科學(xué)、腦成像和腫瘤學(xué)等疾病診斷和監(jiān)測中廣泛應(yīng)用。

OCTA作為OCT的功能拓展，以紅細(xì)胞為標(biāo)記實(shí)現(xiàn)毛細(xì)血管三維血流灌注可視化，已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。同時(shí)，眾多技術(shù)手段不斷涌現(xiàn)，如Cheng等建立血流信號統(tǒng)計(jì)模型，Guo等提出運(yùn)動檢測方法，Huang等構(gòu)建信噪比自適應(yīng)方法，Li等提出改進(jìn)分類器等。

在血流動力學(xué)監(jiān)測方面，Chen等提出自適應(yīng)時(shí)空核，Deng等實(shí)現(xiàn)視網(wǎng)膜神經(jīng)血管耦合功能成像并加速數(shù)據(jù)處理，Zhang等實(shí)現(xiàn)神經(jīng)調(diào)節(jié)微循環(huán)動態(tài)成像。此外，OCTA還有望用于血糖無創(chuàng)監(jiān)測，如Liu等發(fā)展的相關(guān)技術(shù)發(fā)現(xiàn)了血液成分衰減系數(shù)與血糖濃度的關(guān)聯(lián)。將OCT樣品臂小型化與臨床內(nèi)鏡通道結(jié)合，可用于內(nèi)部器官早期腫瘤檢測，如Yao等利用不同探頭在口腔頰黏膜和膽胰管狹窄腔實(shí)現(xiàn)血流成像。

三光子熒光成像
三光子熒光成像具有長波長近紅外光激發(fā)和高階非線性光學(xué)效應(yīng)兩大特點(diǎn)。近紅外光激發(fā)波長越長抗散射能力越強(qiáng)，常用 1300nm和1700nm附近窗口，穿透深度理論可達(dá)3mm以上。高階非線性效應(yīng)使熒光信號局限在焦點(diǎn)處，保證了良好的信號背景比和高空間分辨率，成像深度和分辨率分別可達(dá)毫米量級和亞微米量級。

2013年美國康奈爾大學(xué)首次實(shí)現(xiàn)活體小鼠腦神經(jīng)和腦血管的三光子熒光成像，之后在生物組織大深度成像中廣泛應(yīng)用，包括腦結(jié)構(gòu)和功能成像、熒光壽命成像和光動力治療等，還涉及小鼠脂肪肝診斷和淋巴系統(tǒng)追蹤等領(lǐng)域。例如深圳大學(xué)團(tuán)隊(duì)在星形膠質(zhì)細(xì)胞和小膠質(zhì)細(xì)胞成像上取得成果，以及其他研究人員在不同方面的應(yīng)用探索。

成像技術(shù)一直追求更大深度和更快速度。在增大深度方面，與AO技術(shù)結(jié)合可矯正像差提高成像質(zhì)量，如歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的研究。利用活體組織光透明技術(shù)可降低顱骨散射，不同研究人員通過多種方式提升了成像深度。在提高速度方面，美國康奈爾大學(xué)通過引入自適應(yīng)激發(fā)光源提升了成像速度，但存在局限，還可通過優(yōu)化熒光探針亮度進(jìn)一步提升速度。

自適應(yīng)光學(xué)（AO）
AO用于校正波前，解決生物樣本導(dǎo)致的成像問題。包括直接波前探測和間接波前探測兩種方案，直接波前探測常用Shack-Hartmann（SH）傳感器等，間接波前探測通過觀測圖像質(zhì)量指標(biāo)調(diào)整校準(zhǔn)器件。AO系統(tǒng)由波前探測模塊、波前校正模塊和控制模塊組成，波前探測模塊精度至關(guān)重要。

自適應(yīng)光學(xué)（AO）于1953年提出，20世紀(jì)70年代末在天文和軍用領(lǐng)域發(fā)展，21世紀(jì)轉(zhuǎn)向民用與顯微成像系統(tǒng)結(jié)合用于生物醫(yī)學(xué)研究。多年來經(jīng)過不斷發(fā)展，如美國密歇根大學(xué)將其與雙光子成像技術(shù)結(jié)合，美國哈佛大學(xué)提出模式法，美國霍華德・休斯醫(yī)學(xué)研究所提出瞳孔分割法等。近年來，深度學(xué)習(xí)也應(yīng)用于像差探測和校正，浙江大學(xué)Hu提出新型波前校正方法，還有其他研究人員提出多種基于深度學(xué)習(xí)的改進(jìn)方法。

纖維狀結(jié)構(gòu)空間取向定量表征
空間取向是纖維狀結(jié)構(gòu)重要特征，二維取向計(jì)算常用傅里葉變換但有局限。近年來三維空間取向計(jì)算受關(guān)注，如2012年美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校的研究有改進(jìn)空間，2015年Liu等提出權(quán)重矢量求和法，計(jì)算速度更快，可得到像素的二維或三維空間取向。

基于空間取向，Liu等提出方向方差指標(biāo)。通過小鼠乳腺癌模型和人體腹膜癌擴(kuò)散模型研究發(fā)現(xiàn)，膠原纖維在正常和腫瘤組織中空間取向不同，腫瘤組織中排列更有序，三維方向方差更小，對癌癥研究有重要意義。

纖維狀結(jié)構(gòu)空間曲率定量表征
Qian等提出像素級的纖維狀結(jié)構(gòu)空間曲率定量表征方法。通過圖像二值化、計(jì)算空間取向、創(chuàng)建計(jì)算窗口等步驟得到曲率矩陣，提供像素級曲率信息，還可擴(kuò)展到三維空間。

結(jié)合空間取向、方向方差和空間曲率三個(gè)指標(biāo)，對小鼠全身血管進(jìn)行多參數(shù)分析，空間曲率在鼠腦血管和胰腺癌診斷等方面是高靈敏指標(biāo)。通過對細(xì)胞器和細(xì)胞骨架研究，發(fā)現(xiàn)空間曲率能反映內(nèi)質(zhì)網(wǎng)重塑特征，還發(fā)現(xiàn)新的內(nèi)質(zhì)網(wǎng)生長機(jī)制。

纖維狀結(jié)構(gòu)直徑定量表征
Meng等提出二維和三維直徑定量表征方法。通過二值化處理、計(jì)算距離、執(zhí)行算法和平滑處理等步驟，最后用偽彩色編碼得到血管直徑圖，該方法準(zhǔn)確性高。

通過誘導(dǎo)小鼠光血栓形成，利用該方法研究腦血管血栓對鄰近血管的影響，可獲得血栓前后血管直徑信息，有助于研究血栓形成和變化。

結(jié)論與展望
先進(jìn)的光學(xué)成像手段輔以特定的光學(xué)材料、波前探測元器件和深度學(xué)習(xí)等算法使得生物組織的成像深度不斷拓展，進(jìn)一步延展了人們對生命活動的觀測能力。與此同時(shí)，對這些光學(xué)圖像進(jìn)行高精度、高靈敏的定量表征，能夠精準(zhǔn)揭示生物組織在生理病理過程中所發(fā)生的微小改變，進(jìn)而提高人們對疾病的認(rèn)知水平，并為多種重要疾病的診療提供新的視角和方法。

聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。文章來源于：文志博, 劉開元, 蔣慎益, 何木斌, 韓濤, 斯科, 李鵬, 劉智毅, 錢駿, 丁志華. 生物組織大深度定量光學(xué)成像[J]. 光學(xué)學(xué)報(bào), 2022, 42(17): 1717001. Zhibo Wen, Kaiyuan Liu, Shenyi Jiang, Mubin He, Tao Han, Ke Si, Peng Li, Zhiyi Liu, Jun Qian, Zhihua Ding. Large-Depth Quantitative Optical Imaging of Biological Tissues[J]. Acta Optica Sinica, 2022, 42(17): 1717001.