勇于冒险 甘于艰苦 乐于和谐

       近日，南方科技大学生物医学工程系多功能光学影像实验室本科生赵元龙以第一作者的身份在光学领域期刊Biomedical Optics Express发表研究成果，题为“Long-term assessment of cutaneous inflammation and treatment using optical resolution photoacoustic microscopy”。

       光声显微成像技术（PAM）作为一个近年来发展迅速的新型无标记、无创成像方法，结合了光学成像中高对比度和超声成像中深层高分辨率，是生物医学成像领域重点研究方向之一。然而，该成像方法在生物医学诊断和检测领域的应用仍有待拓展。

       该研究提出了一种基于光学分辨率PAM对皮肤炎症进行长期监测与定量化分析的方法，通过对炎症小鼠模型及治疗模型的长期连续成像监测，以得到不同感染和治疗阶段的光声血管网络图像。基于深度学习算法对图像进行处理和参数提取，对所提取参数的变化趋势进行分析和对比，结合关于炎症过程分子机理的研究，得出了血管形态和炎症机理的内在联系，证明了PAM可提供一种无创且针对血管形态的量化方式。该方法展现出了一定的临床应用前景，有希望成为一种新型的针对皮肤炎症发展以及治疗过程的定量监测分析方法。

图1：血管网络参数提取过程

       图1展示了通过U-Net神经网络及参数提取算法对PAM图像的处理过程，定义了血管长度、直径、分支点数、密度、弯曲度以及分型复杂度等参数，从而对血管进行形态学量化。通过建立基于不同感染阶段PAM图像的训练集，U-Net提供了高准确度与特异性的血管分割方法，使得参数计算更为精准。

图2：不同药物浓度及实验天数下的PAM图像、照片及切片图像

图3：血管参数变化及组间对比

       图2和图3展示了炎症发展及药物治疗的过程以及血管参数的变化。通过对已有文献提出的炎症过程中细胞和分子层面变化的总结，将血管参数变化与其进行了分阶段对应，综合8个参数的变化对炎症中止血、感染、增殖和重塑的阶段进行了表征。结果表明了PAM定量分析方法有取代组织学切片检测，并提供无创皮肤病理诊断的潜力。

        生物医学工程系2021级本科生赵元龙为论文第一作者，生物医学工程系教授奚磊与博士后李婷婷为论文的共同通讯作者，南科大是论文第一单位。此项研究得到了国家自然科学基金和南方科技大学等项目的支持。

       论文链接：https://doi.org/10.1364/BOE.499627