导语

看清大脑皮层血流，是研究脑功能、诊断卒中、监测治疗效果的关键。然而，颅骨的强散射像一层磨砂玻璃，让传统光学成像难以穿透。来自俄罗斯萨拉托夫国立大学物理研究所的Valery Tuchin教授团队研究提出一种物理+计算协同的光学透明策略：用食用色素“柠檬黄”降低颅骨散射，再用PCA算法去除残余静态信号。两者联手，使血管对比度提升一倍以上，清晰揭示传统方法无法看到的脑皮层血管网络。

Y.Surkov, P. Timoshina, I. Uvakin, N. Shushunova, A. Konovalov, I. Kozlov, G. Piavchenko, D. Telyshev, I. Meglinski, S. Kuznetsov, and V. Tuchin.Computer-guided optical clearing for transcranial laser speckle imaging of cortical blood flow through synergistic tartrazine-induced cranial bone transparency.Journal of Innovative Optical Health SciencesOnline Ready

https://doi.org/10.1142/S1793545825400024

正文

研究背景

激光散斑衬比成像（LSCI）可实时、高分辨地监测脑血流，但颅骨的强散射严重限制其穿透深度。常规解决方案如开颅或颅骨减薄具有创伤性，且可能干扰脑免疫微环境。近年来，光学 clearing 技术（OC）通过折射率匹配降低组织散射，而计算光学 clearing（COC）则利用主成分分析（PCA）分离静态与动态信号。本研究首次将两者联合，实现无损、高对比度的经颅脑血流成像。

实验方法

●动物模型：成年雄性BALB/c小鼠，保留完整颅骨。

●光学 clearing 剂：30%（w/v）柠檬黄（tartrazine）水溶液，添加羟乙基纤维素延缓蒸发。

●成像系统：

LSCI：632 nm He-Ne激光，sCMOS相机，200帧/次。

OCT：930 nm 和 1325 nm 监测颅骨散射系数变化。

●计算透明：PCA分解100帧散斑图像，按特征值大小区分静态（颅骨、静止组织）与动态（血流）成分，仅重建动态信号（图1、图2）。

图1：光学clearing过程中全散斑衬比、静态与动态分量的演变。上、中、下三行分别为全散斑衬比（Kfull）、静态分量（Kstatic）和动态分量（Kdynamic）。时间点为OC前、OC后1分钟、5分钟和25分钟。红色箭头：颅骨强散射区随OC时间延长逐渐减弱；绿色箭头：表层散射在1分钟内基本消失；橙色箭头：盖玻片边缘局部柠檬黄沉淀导致的伪影区（已排除于定量分析）。动态分量始终保留清晰的血管结构。

图2：联合光学clearing与PCA滤波揭示隐藏血管左侧为全散斑衬比图（Kfull），右侧为经PCA滤波后的动态衬比图（Kdynamic）。分别展示基线（OC前）、OC后1分钟和25分钟的结果。黄色箭头：PCA去除的静态伪影（如气泡、毛发）；绿色箭头：仅OC+COC联合才能显现的血管；红色箭头：仅OC即可改善的血管；蓝色箭头：仅COC即可揭示的血管。可见联合处理后血管网络显著丰富，部分血管在传统LSCI中完全不可见。

主要结果

柠檬黄显著降低颅骨散射

●OCT显示：颅骨散射系数从 ~1.5mm⁻¹降至 ~0.6mm⁻¹（图7、图8）。

●光学 clearing 在 1分钟内 起效，20-25分钟达到稳定。

图7：OCT（930 nm）监测柠檬黄对小鼠颅骨散射系数的动态影响。左侧为原始OCT B扫描图像及对应的散射系数（μs）伪彩图，右侧为从红色矩形区域提取的深度分辨μs曲线。随时间（0-25分钟）推移，颅骨浅层（高矿化层）的散射信号逐渐减弱，25分钟时与深层接近，μs由约1.5mm⁻¹降至0.6-0.8mm⁻¹，表明光学clearing有效降低了颅骨散射并改善了其光学均匀性。

图8：OCT（1325 nm）验证柠檬黄对颅骨光学clearing的动态过程。左侧为原始OCT B扫描图像（视窗大小 3×8 mm），右侧为不同时间点提取的深度方向OCT信号强度曲线。随时间推移（0-25分钟），颅骨浅层的高散射信号逐步下降，曲线趋于平坦，表明散射在颅骨厚度方向上变得更加均匀。与930 nm OCT结果一致，进一步确认了柠檬黄对高矿化骨层的选择性clearing效果。

PCA计算透明有效去除静态伪影

●静态成分（如骨缝、气泡、毛发）被精准分离并剔除（图1、图2黄色箭头）。

●动态成分保留完整的血管结构，对比噪声比（CNR）从1.5提升至2.8（图6）。

图6：对比噪声比（CNR）的动态变化与协同增益。（a）五根直径相近的皮层血管（120±50μm）平均CNR随时间变化曲线。蓝色为全散斑衬比（CNRfull），红色为动态衬比（CNRdynamic）。OC开始后1分钟内CNR即显著上升，约20分钟后趋于稳定。（b）25分钟时的累积CNR增益。OC单独提升94%，OC+COC联合提升104%，COC单独平均提升31%。联合策略获得最高的对比度增益。

物理+计算协同：1+1 > 2

●OC+COC联合使CNR提升 104%，优于OC单独（94%）或COC单独（31%）（图6b）。

●传统LSCI无法分辨的深层/细小血管在联合处理后清晰显现（图2绿色、蓝色箭头）。

●伪彩rBFI图显示：红绿重叠度越高，静态干扰越小。联合处理后全脑几乎为黄色，说明血流评估趋于一致（图5）。

图5：伪彩相对血流指数图：红绿重叠度衡量静态干扰程度。红色通道：rBFIdynamic（动态分量）；绿色通道：rBFIfull（全分量）。OC前：大片红色区域，说明全分量在强散射区低估血流（红多绿少）。OC后1分钟：大部分血管变为黄色（红绿重叠），表明两种方法结果趋于一致。OC后25分钟：全脑血管几乎全部呈黄色，静态散射干扰已被有效抑制。

机制理解

●物理层面：柠檬黄通过Kramers-Kronig关系提高组织折射率实部，减少散射。

●计算层面：PCA按方差大小排序，静态结构对应大特征值，动态血流对应小特征值。Guttman-Kaiser准则自动分割两者。

●协同本质：OC减少散射源强度，COC清除残留静态信号，两者互不干扰、互为补充。

主要创新点

●首次联合物理光学clearing与PCA计算透明，实现经颅LSCI的协同增强。

●柠檬黄首次用于经颅LSCI，验证其作为安全、快速、可逆的颅骨clear剂的有效性。

●CNR提升超过100%，首次在完整颅骨下显示传统方法不可见的皮层血管网络。

●提供OCT验证的散射系数动态变化数据，为clearing机制提供定量依据。

应用前景

●神经科学研究：无创监测皮层血流，适用于中风、脑损伤、阿尔茨海默病等模型。

●术中监测：无需开颅即可实时评估脑灌注，降低手术创伤。

●药物/干预评价：高通量筛选脑血管调控药物。

●可穿戴/便携设备：与小型化LSCI系统结合，有望实现床边脑血流监测。

结语

本研究证明：一片柠檬黄 + 一行PCA代码，即可让原本模糊的经颅血流图像变得清晰锐利。物理透明与计算透明的协同策略，为无创脑光学成像开辟了新方向。未来，随着更多吸收染料和深度学习滤波器的引入，“看清大脑”将不再是梦想。

通讯作者简介

ValeryTuchin教授，俄罗斯科学院通讯院士，萨拉托夫国立大学光学与生物光子学系主任、科学医学中心主任，托木斯克国立大学生物光子学实验室的创始人及负责人，同时担任俄罗斯科学院萨拉托夫科学中心精密机械与控制研究所技术与生命系统激光诊断实验室主任。荣获国内外生物光子学与生物医学光学领域的众多奖项，包括2007年获SPIE教育家奖，2016年获OSA/SPIE专著奖，2019年获OSA生物光子学奖等。出版专著40部，发表论文1000余篇，总被引量超过48300次，国际公认的组织光学领域杰出代表。

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