基于自身光的组织表征增强了光片显微镜的临床前景

科学领域:

• 生物医学成像技术 生物医学成像技术
• 光学显微镜的使用方法
• 组织工程是组织工程.

背景情况:

• 光板光显微镜 (LSFM) 提供完整样本的实时3D可视化.
• 传统的LSFM组织清除方法通常涉及危险的溶剂.
• 开发无毒清除剂对于更广泛的LSFM应用至关重要.

研究的目的:

• 评估乙基酸盐 (ECi) 作为LSFM的非危险光学清除剂.
• 为了诊断潜在的各种小鼠组织的自光 (AF) 光谱的特征.
• 探索机器学习用于图像增强和结构细分在清除的组织.

主要方法:

• 使用LSFM对眼球,膝盖和肝脏组织进行全面的AF光谱表征,激发波长为405-785nm.
• 测试ECi与抗体染色协议的兼容性.
• 机器学习的应用用于图像增强和肝脏结构的细分.
• 放射科医生对图像质量的评估用于诊断目的.

主要成果:

• 乙肉已证明可以作为一种非危险的清除剂.
• 在不同的小鼠组织 (眼睛,膝盖,肝脏) 中观察到不同的AF光谱,确定了最佳激发波长.
• ECi与抗体染色是兼容的.
• 机器学习增强的图像获得了更高的质量评级由放射科医生.
• AF光谱分析显示了对未染色的穿皮活检进行表征的潜力.

结论:

• 乙肉是一种可行的,非有毒的替代品,用于LSFM的组织清除.
• 清除的,未染色的组织的自光谱分析对临床诊断有希望,特别是在皮肤透过活检时.
• 机器学习可以显著提高LSFM中的图像质量和分析.