SEER的成像技術(shù)可以更快地產(chǎn)生更清晰的圖像

01 導(dǎo)讀

    近日，美國南加州大學(xué)等單位的科研人員提出了一種名為光譜編碼增強(qiáng)表示（Spectrally Encoded Enhanced Representations ，SEER）的技術(shù)，該技術(shù)能夠有效改善熒光高光譜圖像的可視化效果，對于組織和細(xì)胞水平上的生物研究、醫(yī)療圖像診斷具有巨大的促進(jìn)作用。

圖1 SEER方法處理后的某種動(dòng)物肌肉組織熒光高光譜圖像

（右側(cè)色條表示與一種顏色相關(guān)的主波長，以納米為單位）

02 研究背景

    為了探索疾病成因，往往需要探察生物體中不同成分之間復(fù)雜的相互作用機(jī)理，第一步就是要看清細(xì)胞、蛋白質(zhì)等緊密交織在一起的成分。

2.1 熒光高光譜成像技術(shù)

    作為熒光標(biāo)記技術(shù)和高光譜成像技術(shù)的結(jié)合體，熒光高光譜成像（fluorescence hyperspectral imaging，fHSI ）技術(shù)成為研究人員明辨生物細(xì)胞和分子的有效工具，具有以下優(yōu)點(diǎn)：
   （1）可以區(qū)分不同顏色；

   （2）能夠標(biāo)記感興趣的分子，便于持續(xù)關(guān)注；

   （3） 能獲取生物體內(nèi)動(dòng)態(tài)變化的彩色圖像。

圖2 Zebrabow樣本fHSI圖像數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的原始光譜響應(yīng)

2.2 fHSI技術(shù)的缺點(diǎn)

    由于高光譜成像技術(shù)的固有特點(diǎn)，fHSI技術(shù)也存在以下缺點(diǎn)：
   （1）該成像技術(shù)無法針對所有譜段成像；

   （2）系統(tǒng)復(fù)雜，圖像采集與處理時(shí)間很長；

   （3）fHSI數(shù)字圖像的生成不具備實(shí)時(shí)性。

    雖然熒光高光譜的事后分析能力相當(dāng)強(qiáng)大，但上述缺點(diǎn)限制了該項(xiàng)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，一個(gè)重要原因就是當(dāng)科研人員在一定時(shí)間延遲后才能發(fā)現(xiàn)異常，此時(shí)再采取針對性的操作已經(jīng)來不及。

2.3 可能的解決途徑

    為了優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，在采集數(shù)據(jù)的同時(shí)或數(shù)據(jù)分析之前就對光譜數(shù)據(jù)的有效信息進(jìn)行可視化處理成為一種絕佳的選擇，對于熒光高光譜視頻成像而言更是如此。這種預(yù)先可視化處理使科學(xué)家能夠評估實(shí)驗(yàn)過程中的圖像采集參數(shù)，并選擇最合適的處理方法。

    然而，挑戰(zhàn)在于如何采取合適的方法，使得人眼能夠從普通顯示器的圖像上觀察到有用信息。光譜信息壓縮成為正確顯示圖像信息的關(guān)鍵步驟。

圖3  Zebrabow樣本fHSI圖像標(biāo)準(zhǔn)可視化方法處理結(jié)果

03 創(chuàng)新研究

    為了解決光譜信息壓縮問題，作者提出光譜編碼的增強(qiáng)表示（SEER）方法。SEER是一種基于降維思想的處理方法，利用相位矢量的數(shù)學(xué)特性，將波長空間轉(zhuǎn)換為信息豐富的彩色圖像，以在RGB顯示器上實(shí)現(xiàn)可視化。

    在獲取到圖2 （b）所示的原始光譜響應(yīng)之后，SEER的過程主要包括下圖4所示的5個(gè)步驟，涉及到原始相位矢量生成、相位矢量降噪、參考映射選擇、對比度調(diào)整、對比模式選擇、色彩沖映射等步驟，得到如圖5所示的結(jié)果。

圖4  SEER過程

圖5 Zebrabow樣本fHSI圖像SEER方法處理結(jié)果   

        SEER方法的優(yōu)勢在于：

    （1）圖像更直觀

    （2）覆蓋全譜段

    （3）高速、高清

    （4）低內(nèi)存需求

       未來，SEER技術(shù)將首先應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域：研究人員將與醫(yī)生合作，將該算法用于肺部疾病的早期檢測等方面。隨著成像技術(shù)的進(jìn)步，未來可以fHSI和SEER等技術(shù)也可以應(yīng)用在手機(jī)上，改善消費(fèi)者的生活體驗(yàn)。

原文鏈接：《Nature-通訊：新型高光譜疾病成像技術(shù)，癌癥檢測更快更清晰》

 《Pre-processing visualization of hyperspectral fluorescent data with Spectrally Encoded Enhanced Representations》

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