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《光学学报》2021年第17期封面故事:高倍率大视场细胞内镜成像系统研究

已有 132 次阅读 2021-9-14 16:29 |系统分类:论文交流

高倍率大视场细胞内镜成像系统研究
 

封面解读:

细胞内镜是一种具有超高放大倍率的高端电子内窥镜,可实现在体染色细胞核的显微成像,对消化道早期癌症诊断具有重要意义。来自浙江大学光电科学与工程学院和之江实验室超级感知中心的王立强和杨青课题组研究设计了一种高倍率大视场的细胞内镜成像系统,通过大视场变焦放大内窥物镜设计实现了跨尺度高分辨在体光活检成像技术,在500倍放大倍率下显微成像视场范围显著增大,打破了国外对此项技术的垄断。

封面文章 |  《光学学报》2021年第17期封面文章 | 张伟;牛春阳;游兴海;袁波;王立强;杨青; 高倍率大视场细胞内镜成像系统研究[J].光学学报, 2021, 41 (17):1717001.

1、研究背景

近些年来,消化道疾病成为新时代的常见病,现代人由于快节奏的生活和巨大的生活压力,消化道常常处于亚健康状态,我国胃肠疾病发病率约占人口的10%-20%,且恶性程度较高。常见的消化道肿瘤有食管癌,胃癌,结直肠癌等,据国际癌症研究机构数据,2020年中国新发食管癌、胃癌、结直肠癌分别为32万例,48万例,56万例,已经成为我国重大的公共卫生问题。

对于消化道癌症来说,早期筛查是癌症治愈的重中之重,如果能够及时发现、及时治疗,可有效减少恶性病变的发生率,降低病死率。电子内镜是消化道癌症筛查诊疗的重要途径,而我国的高端电子内镜基本都依赖进口,普及程度有限。目前,临床上诊断消化道癌症的金标准是在电子内镜的引导下取活检再由病理科诊断。这种方式不仅诊断周期长,而且可能由于取样不准导致漏诊,同时也会对病灶造成一定程度的损伤。

细胞内镜是一种具有超高放大倍率的高端电子内窥镜,结合术中染色就可以在体内直接变焦放大观察到细胞以及细胞核的状态,实现体内“光学活检”,诊断效率高,但现有的细胞内镜系统在超高倍率显微观察时的视场范围仍然不足1 mm,且此项技术被日本的奥林巴斯公司垄断。


图1 细胞内镜(图片来源于网络)

2、高倍率大视场细胞内镜成像系统

浙江大学光电科学与工程学院和之江实验室超级感知中心的王立强和杨青课题组,为了进一步扩大显微观察时的视场范围,打破国外技术垄断,研究设计了一种高倍率大视场的细胞内镜成像系统。

细胞内镜系统实现连续变焦放大功能的关键部件是头端部的内窥镜物镜,设计时需要兼顾大视场常规成像和高分辨显微成像,而两者均受到内窥镜尺寸的限制。目前,临床上常规胃镜的外径尺寸都在10 mm以内。如何在尺寸受限的情况下保证全视场像质逼近衍射极限是设计的难点。

课题组充分利用应用场合的合理性,即内窥镜可紧贴黏膜观察,在物镜设计中使成像物面与蓝宝石最外壁重合,并且以调焦组第一片镜面位置作为孔径光阑,实现光阑位置与调焦组同步移动,保证大视场中的大角度光束可以顺利通过孔径光阑,从而实现更大的显微成像视场范围。图2(a)中展示的是高倍率大视场细胞内镜的物镜系统,主要包含负组、正组和调焦组,其中调焦组在牵引钢丝的拉力下可沿光轴移动,实现连续变焦放大功能。


图2 高倍率大视场细胞内镜物镜设计及封装

在物镜设计基础上,课题组搭建了一套完整的系统样机,如图3所示,并用分辨率板测试了该样机系统的实际成像性能。当分辨率板距离内镜探头较远(20 mm左右)时,系统拍摄分辨率板图像如图4(a)所示,整个分辨率板都处于视野范围内,此时与常规胃镜的功能一致;当分辨率板的中心紧贴内镜探头时,系统调焦后拍摄分辨率板图像如图4(b)所示,分辨率板的第6组和第7组位于图像中央,此时放大倍率达到最大,连接27英寸显示器可计算得到此时放大倍率为500倍左右,视场范围约为1200 μm × 670 μm。该结果与奥林巴斯最新的细胞内镜系统相比,在放大倍数相当的情况下,视场范围扩大至2倍以上。


图3 高倍率大视场细胞内镜系统样机


图4 大视场细胞内镜成像系统拍摄分辨率板图像。(a)常规成像;(b)显微成像

在样机系统搭建完成的初期,课题组首先在组织切片上进行高分辨病理观察,并将观察结果和数字病理切片扫描仪的扫描图像进行对比,对比结果如图5所示,验证了该系统的成像性能足以观察到细胞核等微小组织结构。另一方面,由于内窥镜医生通常缺乏病理诊断的相关经验,而细胞核是病理诊断需要观察的重要结构特征,所以课题组在组织切片观察的基础上采用深度学习方法为系统增加了染色细胞核分割的功能,为将来细胞内镜下的AI辅助诊断打下基础。


图5 高倍率大视场细胞内镜系统与数字病理切片扫描仪拍摄组织切片图像对比。(a)高倍率大视场细胞内镜系统拍摄;(b)数字病理切片扫描仪拍摄

3、展望

下一步工作将针对在体细胞观察进行相关研究,课题组将与临床医学研究团队合作开展细胞内镜相关的动物实验以及临床实验,同时根据在体观测结果研究AI辅助诊断算法,提高早癌诊断的准确率和效率。




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