PNAS：热辐射-光学混合显微镜将癌症诊断带入数字时代

美国伊利诺伊大学的分析医务人员通过在标准激光成像里面减少热辐射功能，将热辐射测定结果与高分辨率激光缩放和机器学习线性相结合，创建人了与传统习俗病症新科技都与的数字恶性肿瘤，并且其效率也超过了当前的热辐射成像。该科学论文发表在《PNAS》上。 该组织病症学的标准是移除染料或颜料剂，以便病症学家在成像下看到巨噬细胞的形状和模式。但是，将与健康该组织区别于开及确定的边境都是很困难的，而且在许多情况下，病患是客观性的。像热辐射成像这样的新科技可以测定该组织的分子合组，提供定量的测定来区别于巨噬细胞特性。然而由于其价格昂贵，且仪器须要特殊的准备和处理，使得它们在绝大多数的医学和分析生态系统里面不切实际。 Rohit Bharga博士领导的小组通过在激光相机里面移除热辐射激光器和专用成像镜头（称为介入透镜），开发不止了混搭成像。这种热辐射-激光混搭新科技可通过研究小组里面相比较使用的激光成像测定热辐射统计数据和高分辨率激光缩放。热辐射-激光混搭（IR-OH）成像的表达方式。 将这两种新科技相结合起来可以利用两者的优势，它不仅具有激光成像的高分辨率、大视野和可及性，热辐射统计数据还可以展开数值分析，而需移除任何才会损坏该组织的染料或颜料剂。软件可以带入不同的颜料剂，甚至分开它们以创建人不止愈来愈完整的、关于该组织里面成分的全部都是数字缩放。分析医务人员通过对健康和癌变的乳腺该组织样品展开成像，并将混搭成像的“染料”结果与传统习俗颜料新科技的结果展开愈来愈为，从而对成像展开了验证。该组织恶性肿瘤的并排愈来愈为推测了热辐射-激光混搭成像的某些功能。左：传统习俗方法有颜料的该组织样品；里面：由热辐射-激光混搭成像产生的数值着色；右：热辐射统计数据辨认的该组织特性。缩放里面的粉红色声称恶性肺癌。图像来源：伊利诺伊大学葡萄酒分校 此外，分析医务人员推测，他们的热辐射-激光混搭成像在几个总体都远胜最精密的热辐射成像：覆盖率提高了10倍、一致性愈来愈高、分辨率提高了4倍，从而允许在愈来愈短的时间内，以前所未有的细节对愈来愈大的仪器展开热辐射成像。在病症病患总体，这可以希望有利于提高赶紧结果的速度，下降试剂和医务人员对该组织颜料的成本，并为肺癌病症学提供“全部都是数字”提供商。 分析医务人员计划案继续完善运用于分析混搭缩放的数值工具。他们悄悄努力优化可测定多个热辐射波长的机器学习程序在，创建人可精彩区别于多种巨噬细胞特性的缩放，并将这些统计数据与详细的激光缩放整合在四人，以可靠地连续函数样品里面的肺癌。他们还计划案探索混搭成像成像的有利于应用，如法医学、高分子科学和其他机械工程应用。原始不止处：Martin Schnell，et al. All-digital histopathology by infrared-optical hybrid microscopy. PNAS first published February 3, 2020 .