[发明专利]基于受激拉曼散射的胃内窥活检组织病理学成像方法有效

专利信息
申请号: 202110612877.6 申请日: 2021-06-02
公开(公告)号: CN113433108B 公开(公告)日: 2022-11-18
发明(设计)人: 季敏标;刘至杰;胡皓;敖建鹏;周平红 申请(专利权)人: 复旦大学
主分类号: G01N21/65 分类号: G01N21/65;G06T3/40;G06T7/00
代理公司: 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 代理人: 王振佳
地址: 200433 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 受激拉曼 散射 胃内窥 活检 组织 病理学 成像 方法
【说明书】:

发明属于非线性光学成像技术领域,具体为一种基于受激拉曼散射的胃内窥活检组织病理学成像方法。本发明方法利用受激拉曼散射显微成像的快速和免处理、免标记性质,可以在短时间内获取胃活检的组织病理学图像信息。本发明是首次将受激拉曼散射显微技术临床用于胃镜内窥活检中,相比于现有传统组织病理学技术,其优点体现在:成像速度快,成像质量高,无需进行预处理,无创保留原有组织,并且可以在一定深度内对各平面进行成像。

技术领域

本发明属于非线性光学成像技术领域,具体涉及一种基于受激拉曼散射的胃内窥活检组织病理学成像方法。

背景技术

胃癌是影响人类健康的重大疾病。据全国肿瘤登记中心最新年报显示,胃癌每年新发病人数超 68万人,死亡约50万人,现已成为我国第二大致死性肿瘤。胃癌防控的关键在于早诊早治。及时发现早癌,延缓和逆转癌前病变可有效降低胃癌的发生率和病死率。胃癌的发生经历慢性炎症-癌前病变-早癌-浸润癌等多个步骤。胃癌的发生通常整个过程需要数十年的发展和事件累积。即使已经发生早癌,通常仍需约44个月的时间才可进展为晚期。因此,将胃癌前病变和早癌作为胃癌防控的关键节点,及时给予必要的干预和治疗,将有效降低胃癌的发病率和病死率,减轻胃癌的危害。但是由于胃早癌及癌前病变缺乏明显的形态特征,单靠内镜下表现无法明确,必须依靠组织病理诊断。而后者需要经历脱水、包埋、切片、染色、阅片等多个步骤,具有明显的时间滞后性。因此,非时间劳动密集型,术中快速得到组织病理学图像就显得十分重要。

拉曼光谱技术可快速、准确、无创检测病变分子信息。具有在效果上比拟病理结果,在检测时间上超越传统病理的优势,拉曼光谱是一种无损的分析技术,它是基于入射光和物质的非弹性散射效应的原理,可以描述待检样本分子中化学键/基团的在入射光下的特征振动。因此,拉曼光谱包含了分子的指纹信息。其重要优势在于,可依据样本分子的拉曼指纹特征直接的辨别物质的种类,尤其是对于医学疾病领域疾病分子的指纹识别优势明显。相比较其他的检测方法,如荧光检测,拉曼检测不但具有分子指纹识别的优势明显。相比较其他的检测方法,如荧光检测,拉曼检测不但具有分子指纹识别的特性,且具有无需样品处理、水不敏感(含水的医学生物检测尤其有用,红外光谱法就无法实现)及微区微量检测等优点,这是目前其他检测技术所无法比拟的。拉曼光谱技术的第二个优势就是“快”。拉曼光谱采集可以在几秒种内完成,检测的成本也比较低廉,实际检测时只需要将样本置于拉曼检查点,检测结束就可快速的判断。

然而传统自发拉曼光谱不能实现对样品进行空间成像,而生物样品往往具有很强的空间异质性,例如,病变范围分布不均一,轻重不同等情况。受激拉曼散射结合了拉曼散射和爱因斯坦的受激辐射原理,可实现拉曼效应103~105的增益,达到视频速度的高速成像。受激拉曼光谱继承了自发拉曼光谱的分子指纹特征,具有很好的分子特异性,能根据不同分子的特征振动光谱,以类似病理图像的形式来表现它们。因此,主要优势在于可实现样品空间成像,能够,若能定位、筛选待检临床的可疑区域,结合快速成像技术精准地得到样品不同位点的拉曼光谱,更有利于提高诊断的准确性和靶向性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种成像速度快、成像质量高的胃内窥活检组织病理学成像方法,以解决现有技术中存在的样品预处理复杂、处理过程劳动密集、以及时间滞后明显等问题。

本发明提供的胃内窥活检组织病理学成像方法,是基于受激拉曼散射技术,具体步骤为:

S1、针对胃组织中存在的生物化学组分,根据组织病理学中所关心的特征,选择合适的生物分子作为待检测物质,利用受激拉曼散射显微成像系统检测待测物质对应的标准样品,以获得在受激拉曼成像系统中的具体参数的最优状态;所述参数包括:泵浦光波长和斯托克斯光波长、泵浦光与斯托克斯光之间的相对时延;

S2、根据S1的结果设置实验参数,对胃活检组织中的待检测物质进行区域选定,然后对于每一个区域进行快速的显微成像:具体是在每一帧图像扫描结束之后,按照原本区域设计好的位置将样品台进行移动,之后再进行下一帧图像扫描,如此往复,直到整个选定区域被扫描完全,得到整个区域视野的分块图像,最后通过拼接算法将其拼接为一张大尺寸图像;

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