生物组织纤维状结构空间取向的精准表征与应用
发布时间：2021-06-16 12:38
纤维状结构是生物组织的一种基本结构形式。疾病的发生和演化常常伴随着纤维状结构空间取向的相应变化。对生物组织内纤维状结构空间取向的定量表征方法和主要应用进行了简单综述,着重介绍了空间取向信息在几种重要疾病模型中的研究进展,包括伤口愈合、骨关节炎、乳腺癌、腹膜癌扩散、脑损伤等,并在特定的人工组织模型中探究了组织结构与功能的关系。对生物组织纤维状结构的高灵敏、高精度描述,为研究疾病的发生和演化提供了新思路和手段,有望实现特定疾病的早期诊断和病理机制的深入理解。最后,对该方法的应用前景进行了展望。
【文章来源】：中国激光. 2020,47(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
纤维状结构空间取向的定义。(a)纤维的二维取向用单一的方位角θ描述;
虽然获取纤维状结构的空间三维图像已成为可能,但当前国际上对它的表征仍以二维分析方法为主。这里介绍几种比较有代表性的二维取向定量表征手段。Bancelin等[15]采用二次谐波成像方法获得了人体子宫颈活检样本切片的胶原纤维图像,如图2(a)所示。二次谐波成像是一种非线性成像技术,信号来源于成像对象本身,无需外源性标记,可避免光化学毒性及染色过程中的物理损伤。当成像对象具有非中心对称性,且成像过程满足相位匹配条件时,可产生二次谐波信号,其频率为入射光频率的二倍。其中,胶原纤维是生物组织中的一种内源性的、具有显著二次谐波信号的介质。进而,该小组采用形态学开运算获得了胶原纤维的取向信息,开运算的算子如图2(b)插图中的柱形所示,它可在二维平面中连续转动,当纤维取向与算子方向相同时,纤维图像可获得最大的强度增强。这种方式可获得胶原纤维图像中每一个像元的空间取向,如图2(c)所示。算子越长,角度的计算精度越高,但此时对纤维曲率的分辨本领越低,因此算子长度的确定需要权衡这两项指标。傅里叶变换是一种常用的二维取向计算方法。Sivaguru等[16]同样采用二次谐波成像方法获得了马肌腱的胶原纤维图像,如图2(d)所示。基于图像的傅里叶变换谱的取向[图2(e)],获得了图像整体或某一个局域的纤维空间取向。特别地,基于这种局域性的取向,获得了相应图像的二维取向分布情况[图2(f)],用以直观地展示纤维的方向特征。例如,在本例中,二维取向分布的峰值在140°附近[图2(f)],与胶原纤维图像的定性特征相符[图2(d)]。这种方法的计算速度受限于所选局域的窗口尺寸。窗口尺寸越小,对图像的划分越细致,因而对取向的描述越精确,但计算耗时也会相应增加。同时,傅里叶变换往往要求分析对象为正方形,这在一定程度上对成像提出了更高的要求。除了上述两种方法外,另一种二维取向的代表性算法被称为“权重矢量求和法”[17]。对于纤维强度图像中的任一像元,权重矢量求和法拟定以该像元为中心的计算窗口,则窗口内中心像元与其他任何像元之间都构成一个矢量,如图2(g)所示。对这些矢量赋予两项权重因子:一是矢量长度的倒数,二是沿矢量方向强度涨落的程度,如图2(h)所示。最终,通过对所有赋予权重后的矢量进行加和,就可得到该中心像元的取向,如图2(i)所示,它与纤维的方向性吻合得很好。采用这一方法可获得图像中任一像元的空间取向,该方法的计算效率优于傅里叶变换方法。
为了克服二维方法的局限性,近年来一些三维空间取向的计算方法被陆续报道,并在生物医学领域取得了成功应用。Lau等[18]在之前基于傅里叶变换的二维取向算法上进一步推广,获得了三维空间取向信息。简言之,该方法将采用二次谐波方法获得的猪肌腱纤维的三维图像分成若干个小区域,如图3(a)、(b)所示,对每一个小区域进行三维傅里叶变换,获得相应的傅里叶变换谱;然后,将变换谱的空间方向与预先设定的三维空间取向数据库进行比对,并将满足最大似然条件的方向定义为该区域内纤维的三维空间取向,如图3(c)所示;根据每个局域内的三维取向(包括方位角θ和极角φ),可获得它们各自的分布图,如图3(d)、(e)所示。参考图1(b)中θ与φ的定义,φ越接近90°,表明这些胶原纤维越平行于光学成像面,如图3(d)所示。而峰值在140°附近的θ角的分布[图3(e)]也与图3(a)中展现出的纤维的整体分布特征相符。与傅里叶变换二维取向算法相似,该方法需要在局域的空间尺寸(该尺寸决定了三维取向的计算精度)与计算效率之间作出权衡。Liu等[19-20]对之前的二维权重矢量求和法进行了推广,并获取了纤维的三维空间取向信息。其中,方位角θ的计算可直接沿用之前的算法,而计算的难点在于极角φ。本课题组采用的解决方案是基于角度的转化:对于计算空间中与θ对称的另外两个方位角β与γ,采用角度关系式 tan 2 φ= 1 tan 2 β + 1 tan 2 γ 来表征极角φ,如图3(f)～(j)所示。这一方法可以获得三维空间中每一个像元的三维空间取向,且计算速度比三维傅里叶变换方法提高了近一倍。基于三维空间取向,Liu等进一步提出了三维方向方差这一指标[图3(k)],用以表征纤维状结构的三维空间有序度,是二维方向方差在三维空间中的延伸。该指标的取值为0～1。越接近于0,表明纤维状结构越接近于完美的平行分布;越接近于1,表明纤维的空间取向越杂乱。三维方向方差可以在不同的窗口尺寸下展开分析。窗口尺寸可基于研究的具体目标进行选择,一般而言,小窗口反映的是纤维个体之间的局域性关联,而大窗口(甚至是三维图像整体)则反映了大量纤维空间取向的一致性程度。
【参考文献】：
期刊论文
[1]双光子荧光寿命成像在肿瘤诊断研究中的应用[J]. 李慧,夏先园,陈廷爱,余佳,李曦,郑炜. 中国激光. 2018(02)
[2]多光子显微技术在医学诊断中的应用[J]. 林宏心,左宁,卓双木,陈建新. 中国激光. 2018(02)
本文编号：3233091
【文章来源】：中国激光. 2020,47(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
纤维状结构空间取向的定义。(a)纤维的二维取向用单一的方位角θ描述;
虽然获取纤维状结构的空间三维图像已成为可能,但当前国际上对它的表征仍以二维分析方法为主。这里介绍几种比较有代表性的二维取向定量表征手段。Bancelin等[15]采用二次谐波成像方法获得了人体子宫颈活检样本切片的胶原纤维图像,如图2(a)所示。二次谐波成像是一种非线性成像技术,信号来源于成像对象本身,无需外源性标记,可避免光化学毒性及染色过程中的物理损伤。当成像对象具有非中心对称性,且成像过程满足相位匹配条件时,可产生二次谐波信号,其频率为入射光频率的二倍。其中,胶原纤维是生物组织中的一种内源性的、具有显著二次谐波信号的介质。进而,该小组采用形态学开运算获得了胶原纤维的取向信息,开运算的算子如图2(b)插图中的柱形所示,它可在二维平面中连续转动,当纤维取向与算子方向相同时,纤维图像可获得最大的强度增强。这种方式可获得胶原纤维图像中每一个像元的空间取向,如图2(c)所示。算子越长,角度的计算精度越高,但此时对纤维曲率的分辨本领越低,因此算子长度的确定需要权衡这两项指标。傅里叶变换是一种常用的二维取向计算方法。Sivaguru等[16]同样采用二次谐波成像方法获得了马肌腱的胶原纤维图像,如图2(d)所示。基于图像的傅里叶变换谱的取向[图2(e)],获得了图像整体或某一个局域的纤维空间取向。特别地,基于这种局域性的取向,获得了相应图像的二维取向分布情况[图2(f)],用以直观地展示纤维的方向特征。例如,在本例中,二维取向分布的峰值在140°附近[图2(f)],与胶原纤维图像的定性特征相符[图2(d)]。这种方法的计算速度受限于所选局域的窗口尺寸。窗口尺寸越小,对图像的划分越细致,因而对取向的描述越精确,但计算耗时也会相应增加。同时,傅里叶变换往往要求分析对象为正方形,这在一定程度上对成像提出了更高的要求。除了上述两种方法外,另一种二维取向的代表性算法被称为“权重矢量求和法”[17]。对于纤维强度图像中的任一像元,权重矢量求和法拟定以该像元为中心的计算窗口,则窗口内中心像元与其他任何像元之间都构成一个矢量,如图2(g)所示。对这些矢量赋予两项权重因子:一是矢量长度的倒数,二是沿矢量方向强度涨落的程度,如图2(h)所示。最终,通过对所有赋予权重后的矢量进行加和,就可得到该中心像元的取向,如图2(i)所示,它与纤维的方向性吻合得很好。采用这一方法可获得图像中任一像元的空间取向,该方法的计算效率优于傅里叶变换方法。
为了克服二维方法的局限性,近年来一些三维空间取向的计算方法被陆续报道,并在生物医学领域取得了成功应用。Lau等[18]在之前基于傅里叶变换的二维取向算法上进一步推广,获得了三维空间取向信息。简言之,该方法将采用二次谐波方法获得的猪肌腱纤维的三维图像分成若干个小区域,如图3(a)、(b)所示,对每一个小区域进行三维傅里叶变换,获得相应的傅里叶变换谱;然后,将变换谱的空间方向与预先设定的三维空间取向数据库进行比对,并将满足最大似然条件的方向定义为该区域内纤维的三维空间取向,如图3(c)所示;根据每个局域内的三维取向(包括方位角θ和极角φ),可获得它们各自的分布图,如图3(d)、(e)所示。参考图1(b)中θ与φ的定义,φ越接近90°,表明这些胶原纤维越平行于光学成像面,如图3(d)所示。而峰值在140°附近的θ角的分布[图3(e)]也与图3(a)中展现出的纤维的整体分布特征相符。与傅里叶变换二维取向算法相似,该方法需要在局域的空间尺寸(该尺寸决定了三维取向的计算精度)与计算效率之间作出权衡。Liu等[19-20]对之前的二维权重矢量求和法进行了推广,并获取了纤维的三维空间取向信息。其中,方位角θ的计算可直接沿用之前的算法,而计算的难点在于极角φ。本课题组采用的解决方案是基于角度的转化:对于计算空间中与θ对称的另外两个方位角β与γ,采用角度关系式 tan 2 φ= 1 tan 2 β + 1 tan 2 γ 来表征极角φ,如图3(f)～(j)所示。这一方法可以获得三维空间中每一个像元的三维空间取向,且计算速度比三维傅里叶变换方法提高了近一倍。基于三维空间取向,Liu等进一步提出了三维方向方差这一指标[图3(k)],用以表征纤维状结构的三维空间有序度,是二维方向方差在三维空间中的延伸。该指标的取值为0～1。越接近于0,表明纤维状结构越接近于完美的平行分布;越接近于1,表明纤维的空间取向越杂乱。三维方向方差可以在不同的窗口尺寸下展开分析。窗口尺寸可基于研究的具体目标进行选择,一般而言,小窗口反映的是纤维个体之间的局域性关联,而大窗口(甚至是三维图像整体)则反映了大量纤维空间取向的一致性程度。
【参考文献】：
期刊论文
[1]双光子荧光寿命成像在肿瘤诊断研究中的应用[J]. 李慧,夏先园,陈廷爱,余佳,李曦,郑炜. 中国激光. 2018(02)
[2]多光子显微技术在医学诊断中的应用[J]. 林宏心,左宁,卓双木,陈建新. 中国激光. 2018(02)
本文编号：3233091
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