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光声多模态小动物无标记成像技术

原理：光声成像结合了光学激发与超声检测的优势。生物组织吸收脉冲激光能量后会产生热弹性膨胀，进而产生超声波信号，通过探测这些超声波信号来实现对生物组织的成像。多模态则是将光声成像与其他成像技术（如超声成像、光学显微镜成像等）相结合，以提供更丰富的生物信息。

优势：

高光学对比度：生物组织中的一些内源性物质（如血红蛋白）对光有较强的吸收，光声成像能利用这种吸收差异形成高对比度图像，可清晰分辨微小的血管结构等。

无标记成像：无需使用外源性造影剂，减少了对动物模型的生理干扰，也避免了造影剂可能带来的毒性和免疫反应等问题，更适合长期、动态的生物医学研究。

多参数成像：多模态成像系统可以同时获取组织的光吸收信息、声学结构信息等多种参数，为研究生物组织的生理、病理状态提供更全面的依据。

高分辨率可视化

系统设计与优化：

光学系统：采用高能量、短脉冲的激光器作为光源，以提供足够的光能量激发光声信号。同时，通过优化光路设计，如使用光纤束等将激光均匀地照射到成像样品上，保证激发的均匀性。

超声探测系统：选用高灵敏度、宽频带的阵列来接收光声信号。例如，环形阵列可实现全角度接收，提高信号采集的完整性。此外，的超声成像技术如二维面阵超声阵列接收系统，能够在保证成像质量的同时，实现实时三维成像，满足对活体小动物快速、高精度成像的需求。

图像重建算法：图像重建对于实现高分辨率可视化至关重要。常见的算法有反向投影、时间反转和模型迭代法等。近年来，深度学习重构算法（如 U - Net 架构）也被广泛应用，可有效减少图像伪影，提高图像的分辨率和质量。例如，将物理模型嵌入生成对抗网络（GAN），在低采样率下仍能保持图像的结构完整性。

定量分析

生理参数定量：例如血氧饱和度（sO₂）定量是光声成像的核心功能应用之一。通过双波长（如 750nm/850nm）差分算法，可根据光声信号的强度差异来绘制缺氧肿瘤区域，精度可达 ±2%。此外，还可以对组织中的其他生理参数如血流速度、血容量等进行定量分析，为研究疾病的发生、发展机制以及评估治疗效果提供量化指标。

分子水平定量：随着分子影像学的发展，光声成像在分子水平的定量分析也取得了进展。例如，利用特异性的分子探针，如整合素 αvβ3 抗体修饰的碳纳米管，可特异性标记肿瘤新生血管。通过对标记后的光声信号进行定量分析，能够检测到低至 10pM 的分子浓度，有助于早期肿瘤的检测和诊断。

数据处理与分析软件：专门的数据分析软件是实现定量分析的关键工具。这些软件能够对采集到的光声图像数据进行处理，包括图像滤波、降噪、分割、特征提取等操作，然后通过建立合适的数学模型和算法，对感兴趣的区域进行定量分析，如计算目标区域的光声信号强度、面积、体积等参数，并生成相应的定量分析报告。