OCT系统对单层散射组织的有效探测深度

为了研究光学相干层析术(OCT)系统在细直光束下对高散射生物组织的深度探测能力,介绍并应用了一种基于蒙特卡罗仿真方法的OCT模型.通过对蒙特卡罗仿真结果的统计分析,提出了OCT系统有效探测深度的评估方法,并分析了生物组织的光学特性参数对有效探测深度的影响.研究表明,生物组织的散射系数越小,越有利于提高OCT系统的有效探测深度.     

基于全量程的复谱频域OCT系统

为了改善经典谱频域光学层析成像（OCT）技术，提高层析图像的分辨率，实现全量程的有效探测深度，采用了3种改进方法，相移谱频域OCT、相移差分谱频域OCT和复谱频域OCT，对测试样品三层盖波片进行成像实验．实验结果表明，相移谱频域OCT和相移差分谱频域OCT虽然可以消除图像的混叠，提高图像的分辨率，但是它们的有效探测深度小于全量程的一半．复谱频域OCT不仅可以消除图像的混叠，提高图像的分辨率，而且可以实现全量程的有效深度探测．     

使用混合高渗制剂提高OCT的探测深度和清晰度

用高渗制剂可提高光学相干层析成像(OCT)的探测深度.然而单一高渗制剂由于个体敏感性差异而效果不够稳定,为此提出了使用混合高渗制剂涂敷在被测表面以增透并提高其稳定性.使用自行建立的OCT系统对涂敷100%丙三醇和饱和葡萄糖混合制剂、100%丙三醇和50%丙三醇前后的被测样本成像并记录参数.实验结果显示可降低表层组织散射强度,提高探测深度(约为原探测深度的2倍)和组织结构的可读性,并初步验证混合高渗剂(σ=0.038)较单一高渗制剂(σ=0.084)具有更均一的人体敏感性.     

医用OCT成像研究

OCT是一种无损伤非介入、非离子辐射探测，适用于高散射介质成像，具有较高的空间分辨率．本文讨论了OCT成像的光学相干原理、干涉信号的强度分布、相干长度等重要参数招标的确定及电信号提取、图象处理的方法等；探讨了将OCT成像技术与目首医学临床检测领域应用的内窥技术相结合的新型检测方法，利用光纤作为传输信号的载体，将生物组织深度信息通过OCT成像以图像的形式显示出来，用这种OCT成像方法来取代目首普遍应用的活检组织取样病理分析过程；最后讨论了这种新型成像技术的优点、关键及制约因素．     

肾脏结构与功能的光学监测研究进展

肾脏移植是治疗终末期肾脏病的最佳方案,供体肾脏的活性状态直接影响移植后的肾脏功能,临床上亟需一种能够在体、无损、实时监测供体肾脏的诊断方法.从光学相干层析成像的分辨率、成像速度以及无损的成像方式的技术特性和临床适用性出发,围绕OCT的肾脏微结构成像和血流微循环成像在肾脏功能监测方面的应用和多模式的肾脏光学成像技术进行了评述,认为结合OCT实时成像特点、计算机自动量化和分类的辅助诊断,对活体肾脏移植性状的光学监测具有明朗的应用前景.     

高速OCT应用中光电探测阵列的性能分析

光学相干层析成像(OCT)是一种非接触、无创的新型层析成像技术,它利用弱相干光反射测量技术,对体内生物组织结构进行高分辨率层析成像．笔者利用基于共焦模式的OCT蒙特卡罗仿真模型研究了在OCT、系统中高散射生物组织背向散射光的漫反射率,指出满足相干条件的背向散射光强是样品臂入射光强的10-8~1O-10．具体CCD探测器阵列的分析显示OCT系统高速成像的关键在于提高光电探测阵列的响应灵敏度．如果要实现一定分辨率的视频成像,响应灵敏度必须大于4 200 V／(μJ·cm-2),这是当前光电探测阵列所无法实现的．     

20kHz高分辨率扫频光学相干层析成像系统

【目的】为实现高速且高分辨率生物组织断层成像,研制了一套基于扫频光源的光学相干层析成像(OCT)系统。【方法】以1 310 nm中心波长的扫频激光光源为硬件基础,运用LabVIEW编译的软件系统作为处理工具,对动植物表皮样品均进行了测量实验。【结果】所研制的系统可以实现5 s内对100万个数据点的高速采集与处理,横向和纵向分辨率均达到了10μm的高清晰度光学成像,且成像深度可达2.3 mm。【结论】所研制的OCT系统完全可以满足对生物组织断层的成像需求,为临床医学的光学成像提供了更有力的硬件基础。此外,该系统还具有体积小,操作简单、可移植性强等特点。     

光学相干层析成像系统与实验研究

从光学相干层析成像(OCT)系统结构出发,介绍了OCT系统的成像原理,组建了OCT系统,实现生物组织表面的层析扫描成像,并对系统的性能和结果做了分析。     

聚磁式光学电流互感器饱和特征的记忆效应补偿研究

为补偿聚磁式光学电流互感器(OCT)的磁滞与磁饱和特性对测量线性度和精度的影响,提出具有记忆效应的非线性滤波器补偿模型.该模型将传统FIR滤波器系数用多项式表达的函数代替,使其同时具有非线性拟合和记忆输出能力.利用实测数据训练使非线性滤波器补偿模型输出与磁滞、磁饱和特性输出成反函数关系,将训练好的模型添加到聚磁式OCT中,实现对聚磁铁芯的非线性和记忆效应补偿.实验结果表明,基于非线性记忆效应补偿的聚磁式OCT在铁芯低饱和状态下仍具有较高的测量精度,采样样本的线性测量区间延伸了4.76倍,均方根误差提高约15 dB,有效地补偿了聚磁式OCT应用中聚磁铁芯的磁滞和磁饱和效应.     

高速飞行器气动光学传输效应的工程计算方法

气动光学传输效应对飞行器光学成像探测系统的性能有着十分重要的影响，它使探测器接受的图像产生偏移、抖动和模糊。文章分析了目标光线通过流场时的光学传输特性，建立了流场光学传输特性的工程计算模型，描述了气动光学传输效应对成像探测系统影响的经验模型。在此基础上，对气动光学传输效应产生的像偏移、抖动和模糊进行了数值仿真，仿真结果表明，气动光学传输效应对成像探测系统的影响与飞行器的飞行参数、成像探测系统参数和探测器积分时间等密切相关。     

自体细胞来源的组织工程皮肤及其实验研究

利用患者自体来源的皮肤细胞,在经过短时间的体外培养后构建组织工程皮肤,并对其移植后的转归进行动物实验观察.分离培养头皮中的角质形成细胞及创面来源的成纤维细胞,并在体外进行传代扩增.利用三维立体培养系统构建复合细胞膜片,移植于裸鼠背部全层缺损创面,以单层细胞膜片为对照,对其转归进行大体及病理学观察.体外分离培养的皮肤细胞在体外扩增2周后即可用于构建复合细胞膜片,在移植覆盖裸鼠全层皮肤创面后,伤口愈合良好,移植2月后的病理结果显示皮肤结构明显优于单层膜片移植.证明利用患者自体来源的皮肤细胞可快速构建组织工程皮肤,有望成为治疗大面积深度烧伤患者的途径之一.     

生物组织光传输的几何推导求解模型

受到光束扩散模型和漫射近似理论的启发,提出了一种改进的光传输求解模型。这个新的几何推导模型采用了光束扩散的思想,但是光束扩散不是由散射系数经验公式直接得到,而是考虑了激光在生物组织中高度前向散射的特点,根据散射角和纵向深度的几何关系推导出来的。该模型还结合了扩散近似中的有效衰减系数作为轴向指数衰减因子。计算结果显示该模型提供了更加合理的光通量密度分布预测,得到的光分布接近蒙特卡罗模拟,而且能更加方便地应用到光传输相关的数值模拟中。     

近红外光学乳腺检测频域方法的研究

基于近红外光学频域测量的基本原理,提出了近红外光学频域乳腺检测系统模型.在频域测量方法中,对光源进行强度调制,在乳腺组织中形成漫射光子密度波,在组织周围检测漫射光子密度波的幅度和相位,求出组织的吸收系数和约化散射系数,并对此进行了计算机仿真分析.结果表明:在乳腺组织厚度5cm左右处,组织的光学参数能得到较好的检测.     

正常人皮肤深Ⅱ度烫伤动物模型的建立

利用正常人皮肤裸鼠移植模型,建立一种深Ⅱ度烫伤动物模型.首先将正常人全厚皮肤移植于裸鼠背部,待皮片完全成活后,用高压蒸气消毒锅及自制蒸气烫伤装置,以压力0.12 MPa、直径1.5 cm 在裸鼠背部植皮区作用8 s,分别于伤后24 h、2、4、6周取标本行组织学观察,观察毛囊、汗腺等皮肤附件的损伤程度、创面愈合时间及被毛生长等情况.结果表明,正常人全厚皮肤于移植后2周完全成活,具有正常的组织结构;高压蒸气作用8 s,可造成所移植皮肤组织的深Ⅱ度烫伤,创面于伤后3周愈合,6周后有少量被毛生长.该模型可成功复制正常人皮肤深Ⅱ度烫伤创面,为研究创面愈合过程中皮肤附件的病理变化提供了实验工具.     

基于拉曼光谱对人舌鳞癌动物模型建立的检测

建立人舌鳞癌细胞体外癌变模型, 采用激光共焦显微拉曼光谱仪对其进行检测,从分子层面对其进行分析. 方法: 通过培养CAL-27细胞,然后注射在裸鼠皮下成瘤,在通过激光共焦显微拉曼光谱仪和HE染色观察其癌变的情况. 结果：①正常皮肤组织的切片图上可见,其细胞层次清晰,整齐,但是肿瘤组织发现上皮异常增生,细胞多形性,结构层次非常不清楚;②采用共焦显微拉曼拉曼光谱技术并结合主成分分析法和线性辨别技术分类健康裸鼠和人舌鳞癌细胞体外癌变组织的拉曼光谱得到灵敏度为98.4%,特异性为95%,诊断率为96.7%,并发现该方法可以很好的对该动物模型进行在体的检测.     

近光源下基于稳态空间分辨漫反射测量的光学参数反构

在各种生物医学诊断和治疗的过程中,准确计算组织的光学参数有着重要的意义．在大约化反照率及大检测距离下,通常使用漫射近似理论来描述光子在生物组织中的传输;而在低约化反照率或小检测距离下,学者们研究了多种其他的传输模型,如PN近似以及混合漫射近似等．针对在大约化反照率范围（0．50～0．99）以及小检测距离（0．4～8．0mm）下,使用6种光子传输模型（单点源和双点源模型下的漫射近似、混合漫射近似和P3近似）,研究了准确反构吸收系数和约化散射系数的方法．通过对模拟数据的非线性拟合及误差分析,发展了一种在5个不同约化反照率区间使用不同传输模型的联合反构方法,并给出了相应的最佳正向模型和误差范围．     

基于深度学习的多模态眼科图像回归预测

青光眼是世界第二大致盲性眼病，视网膜神经纤维层（RNFL）缺损是诊断青光眼的重要特征。在临床应用中主要采用光学相干断层扫描（OCT）测量RNFL厚度。然而在我国的多数中小型医院和体检中心，只有眼底照相机而不具备OCT设备。因此利用眼底照和OCT的多模态数据，设计了一种基于眼底照来预测RNFL厚度的深度残差回归神经网络。该网络通过眼底照中的局部区域信息预测此区域的RNFL厚度，并对视盘外围一周范围内的RNFL厚度给出全面的刻画。在一个来自北京同仁医院的真实数据集上的实验结果显示，本文算法预测的RNFL厚度值与OCT测量值具有高度的一致性（对于正常眼平均绝对误差E_MA=14.884，Pearson相关系数r=0.885，决定系数R²=0.781；对于青光眼E_MA=15.108，r=0.872，R²=0.754）。评估结果表明所提方法对基于眼底照预测RNFL厚度具有良好的临床实用性。