封面展現(xiàn)了多光譜成像技術(shù)在醫(yī)學研究中的應(yīng)用。將皮膚鱗癌中的細胞視作星系，利用精細的多光譜成像，觀察這些“星系"間的相互作用及演變過程。在該技術(shù)中，細胞被藝術(shù)化為星系和恒星，并被置于廣闊的宇宙背景中，以此強調(diào)腫瘤細胞在微環(huán)境中的復雜性，以及它們與星系動態(tài)的相似性。多彩的光束代表不同的光譜范圍，每種顏色對應(yīng)揭示了組織中特定的生物標志物或病理狀態(tài)。這種視覺呈現(xiàn)使我們能夠清晰地區(qū)分正常與癌變細胞間的差異，類似于天文學家通過光譜來識別不同的天體。該方法為病理學研究提供了新思路，展示了科技在解讀生命科學奧秘中的潛力。

一、研究背景

皮膚鱗狀細胞癌（cSCC）是全球常見的皮膚癌之一，其復發(fā)率高，診斷復雜。cSCC在皮膚上的表現(xiàn)多變，從微小紅斑到顯著結(jié)節(jié)，使得鑒別診斷具有挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)顯微成像技術(shù)主要依賴RGB圖像，這限制了能夠獲取的信息維度，增加了對醫(yī)生經(jīng)驗的依賴，并受制于染色標準的不一致性。在臨床實踐中，早期的cSCC病變可能僅表現(xiàn)為表皮層的細微變化，這在常規(guī)顯微觀察中容易被忽視。如果未能及時發(fā)現(xiàn)和治療，cSCC可迅速進展為侵襲性腫瘤，甚至發(fā)生轉(zhuǎn)移。此外，cSCC隨病情進展對患者的影響逐漸加重，治療難度增大，對患者生活質(zhì)量的影響顯著。

為提高早期診斷的精度和效率，減輕醫(yī)生的工作負擔，上海理工大學生物醫(yī)學光學與視光學課題組研究開發(fā)了多光譜顯微成像技術(shù)，通過分析皮膚組織在不同光譜下的反射特性，揭示微觀結(jié)構(gòu)的早期變化，從而在早期階段準確識別cSCC，優(yōu)化診療流程，提升治療效果。

二、創(chuàng)新工作

課題組基于自主研發(fā)的多光譜顯微成像系統(tǒng)，對cSCC及正常皮膚組織的病理學特征進行了深入研究。該系統(tǒng)集成了13個窄帶LED照明單元，覆蓋了420~680 nm的光譜范圍，提供比傳統(tǒng)RGB圖像更為豐富的光譜信息。系統(tǒng)的工作原理如圖1所示。這一技術(shù)的應(yīng)用提升了對皮膚病理結(jié)構(gòu)的識別能力，有助于更準確地分析和理解病變組織與正常組織之間的微觀差異。

圖1 系統(tǒng)工作原理圖

系統(tǒng)設(shè)計并優(yōu)化了多光譜顯微成像系統(tǒng)，通過精密的光源控制和高分辨率的成像技術(shù)，實現(xiàn)了對細胞層面上微小變化的精確捕獲。結(jié)合電動平移臺和高性能CMOS相機，實現(xiàn)了圖像的自動化采集，極大提高了操作的精確性和效率。為了提升用戶操作體驗和實時圖像處理的效率，本課題組設(shè)計開發(fā)了一個基于量子工具包（Qt）框架的高度模塊化用戶界面，該界面不僅用戶友好，同時也支持快速調(diào)整和實時反饋；同時采用尺度不變特征變換（SIFT）技術(shù)及圖像分割算法進行圖像拼接，確保了圖像分析的連續(xù)性和準確性。對于圖像分割，結(jié)合了自適應(yīng)閾值法和隨機森林算法來識別和分割關(guān)鍵的病理特征，如細胞核、角化珠和大脂滴等。這些算法提高了分割的精確度，尤其是在復雜或低對比度的圖像場景中。

通過上述技術(shù)，我們能夠在多光譜圖像上執(zhí)行定量分析，例如計算核質(zhì)比和其他形態(tài)學參數(shù)，這些是區(qū)分正常組織與cSCC組織的關(guān)鍵指標。如圖2所示，偽彩色處理進一步增強了圖像的視覺效果，使得病理結(jié)構(gòu)更加明顯，便于病理學家進行精確診斷。與上海瑞金醫(yī)院合作進行的臨床樣本測試表明，該系統(tǒng)在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出了高的敏感性和特異性。自動化特性減少了病理診斷所需的時間和人力，有效提升了診斷流程的效率。

圖2 分割偽彩圖。（a）600 nm波段正常組織的分割圖；（b）630 nm波段正常組織的分割圖；（c）600 nm波段cSCC組織的分割圖；（d）630 nm波段cSCC組織的分割圖

三、總結(jié)與展望

該研究不僅驗證了多光譜顯微成像技術(shù)在皮膚病理學中的應(yīng)用潛力，還提高了病理診斷的精確性和效率，為未來的臨床診斷提供了一條新的技術(shù)路徑。未來，我們計劃進一步擴展該技術(shù)的應(yīng)用范圍，探索其在其他類型皮膚病變，如黑色素瘤和基底細胞癌等的診斷潛力，并致力于將這一技術(shù)商業(yè)化，以便更廣泛地服務(wù)于臨床需要。通過積累更多的臨床數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法性能，希望能夠進一步提升系統(tǒng)的診斷準確率和操作便捷性，實現(xiàn)自動化的病理診斷，特別是排除陰性樣本的能力，為皮膚病理學領(lǐng)域做出貢獻，為降低病理醫(yī)生的勞動強度提供技術(shù)手段。

參考文獻： 中國光學期刊網(wǎng)

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