光學(xué)活體成像通過(guò)在小動(dòng)物體內(nèi)植入熒光標(biāo)記物，利用相對(duì)應(yīng)的激發(fā)光使這些標(biāo)記物發(fā)出熒光，實(shí)現(xiàn)對(duì)生物體內(nèi)特定細(xì)胞或分子非侵入式的精確探測(cè)和定量；并通過(guò)對(duì)影像數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，深入研究動(dòng)物模型中與疾病發(fā)生、發(fā)展相關(guān)的生物標(biāo)志物，以獲得疾病的早期診斷和治療、評(píng)估藥物的療效和安全性的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
圖1小鼠結(jié)腸癌二維活體成像
銳視二維光學(xué)活體成像系統(tǒng)（IMAGING200）掃描成像結(jié)果
主要基于光學(xué)成像原理，通過(guò)特定的光源（如熒光、生物發(fā)光等）和高靈敏度的探測(cè)器，獲取小動(dòng)物體內(nèi)的三維圖像。其基本原理可以概括為以下幾點(diǎn)：
光源的選擇：常用的光源包括熒光染料、熒光蛋白、生物發(fā)光等。這些光源可以在特定波長(zhǎng)下發(fā)出光信號(hào)，通過(guò)探測(cè)器捕捉這些信號(hào)，實(shí)現(xiàn)成像。
光的傳播與吸收：光在生物組織中的傳播會(huì)受到吸收和散射的影響。通過(guò)數(shù)學(xué)模型和算法，可以對(duì)這些影響進(jìn)行校正，從而獲得準(zhǔn)確的三維圖像。
多視角成像：為了獲得完整的三維信息，通常需要從多個(gè)角度對(duì)小動(dòng)物進(jìn)行成像。通過(guò)計(jì)算機(jī)算法將多張二維圖像合成三維模型。
光學(xué)活體成像需要在近紅外波段（NearInfrared，NIR）進(jìn)行，因?yàn)檫@個(gè)波段的光子在生物體中的吸收較少，具有較好的組織穿透能力。光子在生物體中的吸收過(guò)程主要由生物組織中的色素所決定，在可見(jiàn)到近紅外波段，主要的吸收色素包括血紅蛋白（Hb）、氧合血紅蛋白（HbO?）以及水。首先，血紅蛋白和氧合血紅蛋白是血液中的重要成分：血紅蛋白是紅細(xì)胞內(nèi)運(yùn)輸氧的特殊蛋白質(zhì)，而氧合血紅蛋白則是血紅蛋白與氧結(jié)合后的產(chǎn)物；這兩種色素在不同的波段有特定的吸收特性。其次，水作為生物體的主要成分，會(huì)吸收特定波長(zhǎng)的光，其吸收特性與水分子的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)有關(guān)。光子與這些色素相互作用時(shí)，光子能量會(huì)被色素分子吸收，并轉(zhuǎn)化為分子的振動(dòng)能或電子的激發(fā)能，這個(gè)過(guò)程會(huì)影響光在生物組織中的傳播。
圖2小鼠前列腺腫瘤三維活體成像
銳視三維光學(xué)活體成像系統(tǒng)（IMAGING200pro）掃描成像結(jié)果
衰減系數(shù)被用來(lái)表征物質(zhì)對(duì)光子吸收能力的強(qiáng)弱，其大小反映了光束傳播單位路徑長(zhǎng)度時(shí)被吸收的光子數(shù)。衰減系數(shù)的大小隨光子的波長(zhǎng)變化而變化。圖3展示了（氧合）血紅蛋白、水的衰減系數(shù)隨入射光子波長(zhǎng)的變化。由圖3可見(jiàn)，光子在生物體內(nèi)的衰減系數(shù)在600nm附近出現(xiàn)劇烈下降。因此，為獲得更大的穿透深度，應(yīng)選擇發(fā)光波長(zhǎng)較長(zhǎng)（>600nm）的熒光，使其能夠在組織內(nèi)部傳播較遠(yuǎn)的距離，獲得更大的成像深度（對(duì)小動(dòng)物而言應(yīng)達(dá)到厘米量級(jí)）。
圖3（氧合）血紅蛋白和水的衰減系數(shù)隨入射光子波長(zhǎng)的變化
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，小動(dòng)物三維光學(xué)活體成像技術(shù)將在以下幾個(gè)方面迎來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇：
更高分辨率與速度：未來(lái)，三維光學(xué)成像技術(shù)將進(jìn)一步提高成像分辨率和速度，滿足更多高要求應(yīng)用場(chǎng)景的需求。
多模態(tài)融合：多模態(tài)成像技術(shù)將成為三維光學(xué)成像的重要發(fā)展方向。通過(guò)結(jié)合不同成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，可以實(shí)現(xiàn)更全面、更準(zhǔn)確的生物過(guò)程觀察。
智能化與自動(dòng)化：隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，三維光學(xué)成像系統(tǒng)將更加智能化和自動(dòng)化。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的圖像分析和數(shù)據(jù)處理。
更新時(shí)間：2025-04-10
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