光学断层成像:肿瘤分布的定位仪

中国科学院之声

恶性肿瘤,通常被称为癌症,就像一个来自地狱的恶魔,它使人们谈论癌症,但他们无法避免。癌症是威胁我们居民生命和健康的头号杀手。它给无数病人的身心带来了双重痛苦,给无数家庭带来了深重痛苦和沉重打击。

随着老龄化趋势的增加和致癌活性的增加,中国的癌症发病率和死亡率逐年上升。国家癌症中心于2019年1月发布的国家癌症统计数据显示,在过去10年中,中国恶性肿瘤的发病率每年增加约3.9%,死亡率每年增加约2.5%。平均每天有超过10,000人被诊断患有癌症。每分钟有超过5人死于癌症。 “抗癌”和“控制癌症”的情况非常严重。

处理恶心和恶心,早期发现,早期诊断和早期治疗是提高癌症治疗效果,降低患者死亡率和改善患者生活质量的关键。原因在于恶性肿瘤的发生和发展是一个逐步演变的长期过程。从细胞中的恶性突变开始,癌细胞继续繁殖和生长,累积突变效应,并离开身体控制,最终成长为破坏人类生命系统的恶魔。早期癌症对身体的破坏性较小,并且通常没有转移,并且治疗相对容易。

目前,癌症的临床诊断主要是医学图像检测,包括X射线计算机断层扫描(CT),磁共振成像(MRI)和超声成像(US)。然而,这些成像方式不够灵敏,并且在实践中难以检测早期微观恶性肿瘤,并且许多癌症患者错过了最佳治疗期。

光学层析成像是新一代医学成像技术,具有高成像灵敏度和特异性的优点,有望检测体内微小的发光病变。

光学层析成像的过程是将发光基团与靶向分子结合并注入活体,发光基团在靶向分子的牵引下在病变区域积聚,从而“照亮”肿瘤。来自肿瘤区域的光信号穿透生物体表面并由高灵敏度CCD检测器收集。结合其他成像方式(如MRI和CT)提供的解剖信息,可以逆转生物体内光源的三维分布。肿瘤的三维空间分布。

光学断层扫描相当于一种高度精确的定位器,可以检测体内肿瘤并给出其位置。然而,在光学层析成像中仍有许多问题需要解决。

解决肿瘤位置是一项具有挑战性的任务,因为光子在生物体内具有非均匀的高散射和高吸收物理特性。传统方法基于辐射传递模型模拟生物体内光子的传播过程,建立扩散近似方程,然后通过正则化等优化方法求解方程,得到肿瘤位置。但是,该方法存在精度低,繁琐复杂,时间成本高的缺点。

人工智能(AI)为光学断层扫描的发展带来了新的机遇。与传统方法相比,人工智能可以快速有效地学习大量样本的特征并逼近真实的物理过程,有望显着提高光学层析成像的准确性。同时,人工智能可以快速解决给定的新样本,减少对人工参数的依赖,并有望建立一个快速,自动的光学断层扫描软件系统。

中国科学院分子影像重点实验室的研究小组提出了一种基于人工智能的光学层析成像方法。使用由仿真平台构建的近10,000个训练样本训练新的AI光学层析成像系统。系统在仿真数据上的空间定位精度提高了近10倍。

同时,该团队构建了一个带有肿瘤的小鼠模型,进行了CT-MRI光学三峰成像,并使用AI光学层析成像系统获得真实小鼠肿瘤的三维空间分布。该研究表明,AI在提高生物医学成像的准确性和效率方面具有显着的优势和潜力。

AI +光学层析成像以及基于此的软件分析系统有望成为恶性肿瘤早期发现和早期诊断的重要手段。研究人员将继续努力让人工智能自动,实时,快速发现体内恶性肿瘤,尤其是早期肿瘤,并将其三维可视化,以协助医生进行治疗。

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