一种基于可视外壳和迭代收缩的生物自发荧光断层成像方法

医学图像处理是医学影像学、图像处理与计算机视觉等相结合的新技术,已经成为医学临床研究和临床实践中的一项强有力工具,特别是在肿瘤疾病方面得到了极其广泛的应用。在众多医学影像成像技术中,获得较大突破的是光学分子影像成像技术。生物自发荧光断层成像是光学分子影像中一种重要的模态,具有高灵敏度和特异性,可以通过探针特异性地标记靶点实现对病灶分布的定位和量化。近年来,世界上不同的研究组织都针对生物自发荧光断层成像进行了研究,其成像理论已初步建立。笔者提出一种新的成像方法,利用多幅二维图像对生物体进行轮廓重建,再利用改进的迭代收缩算法对光源进行重建,同时对小鼠乳腺癌皮下肿瘤进行三维光源重建。

多模态分子影像对肝癌进展和血管生成的研究

通过对HCCLM3-fLuc-GFP肝癌的进展和血管生成的多模态成像分析,对肝癌细胞在体内生长的适应过程和级数生长特性,分别进行了生物自发荧光成像(bioluminescent imaging,BLI)研究、激发荧光成像(fluorescent imaging,FMI)研究和小动物计算机断层成像(micro-computed tomography,Micro-CT)研究,对采集的成像数据进行定性定量分析,并与肿瘤的体积测量数据进行了相关性分析。结果表明,肿瘤细胞在接种后第4天细胞数量基本为原接种数量的一半,第7天体内的细胞基本与接种数量相等,7天内细胞基本完成了体内的适应过程,之后肝癌细胞进入了快速增殖期。BLI成像、FMI成像均与肿瘤体积的测量结果高度相关(R2=0.9263,R2=0.9068)。通过计算机断层成像(Micro-CT),对肿瘤的新生血管进行分析,并用可视化的手段对肿瘤的血管新生特性进行三维显示,Micro-CT成像结果验证了BLI、FMI成像揭示的肿瘤生长后期的非指数生长特性。