2千赫兹超快功能光声显微成像技术实时监测小鼠全脑微血管动态
2025-12-10 来源:本站 点击次数:103光声显微镜技术作为一种新兴的生物医学成像手段，近年来在脑科学研究中展现出巨大潜力。本文介绍了一种创新型的超快功能光声显微镜系统。该系统通过整合双波长激光激发、水浸式多边形扫描仪和深度学习算法，实现了对小鼠全脑血流动力学和血红蛋白氧饱和度的实时高速成像，为神经血管疾病的研究提供了全新工具。研究团队通过实验验证了该系统在缺氧、药物刺激和中风模型中的应用价值，显著提升了脑微血管成像的时空分辨率与视野范围。
本论文的重要贡献者包括Xiaoyi Zhu、Qiang Huang、Anthony DiSpirito、Tri Vu、Qiangzhou Rong、Xiaorui Peng、Huaxin Sheng、Xiling Shen、Qifa Zhou、Laiming Jiang、Ulrike Hoffmann和Junjie Yao。该研究以《Real-time whole-brain imaging of hemodynamics and oxygenation at micro-vessel resolution with ultrafast wide-field photoacoustic microscopy》为题正式发表于《Light: Science & Applications》。
重要发现
01系统设计与技术原理
超快功能光声显微镜系统的核心在于其多模块协同工作架构。研究团队开发了基于受激拉曼散射的双波长激光激发系统，分别采用532纳米和558纳米波长的激光脉冲，通过偏振维持光纤实现高效能量转换。光学路径与超声检测路径通过水浸式12面多边形扫描仪实现共焦对齐，确保了高速扫描时的稳定性。扫描仪的最大线扫描速率超过2千赫兹，覆盖11毫米×7.5毫米×1.5毫米的成像视野，空间分辨率达到10微米级别。超声传感器采用环形聚焦设计，中心频率40兆赫兹，能够捕获微血管级别的光声信号。系统还集成了启动扫描检测机制，通过光纤实时校准扫描起始位置，解决了多边形 facet 间的水阻尼偏移问题。
在图像处理方面，论文提出了一套完整的算法流程。针对多边形扫描导致的 facet 错位，团队开发了基于几何变换的自动配准方法，通过对每个 facet 的图像进行平移、旋转和缩放校正，实现了多 facet 数据的无缝融合。此外，由于高速扫描导致的 spatial undersampling，研究采用改进型全密集U-net深度学习模型进行图像上采样。该模型通过训练高分辨率血管图像数据集，有效恢复了血管边界的连续性，消除了插值法常见的模糊和锯齿伪影。实验表明，上采样后的图像质量接近全采样水平，为定量分析血管直径和氧饱和度提供了可靠基础。
02实验验证与生物学发现研究团队通过三类病理生理学挑战验证了系统的成像能力。在系统性缺氧实验中，小鼠吸入氧气浓度从21%降至3%后，UFF-PAM实时捕获了全脑血红蛋白氧饱和度的快速下降。动脉和静脉的氧饱和度分别降低70%和85%，同时伴随血管扩张现象，总血管面积显著增加。这一结果印证了缺氧条件下脑血流自我调节机制的存在，且静脉氧合变化更为敏感，反映了氧提取分数的升高。
在硝普钠诱导的系统性低血压实验中，系统揭示了血管反应的复杂性。药物注射后2.5分钟内，主要动脉和静脉出现扩张，直径增加约18%，但微血管却呈现收缩趋势。这种反差现象归因于血压骤降导致的微循环代偿性收缩。同时，动脉和静脉氧饱和度分别下降38%和65%，表明硝普钠不仅影响氧输送，还改变了组织氧消耗 dynamics。这一发现凸显了高分辨率成像在区分血管类型和功能差异中的重要性。
在中风模型中，UFF-PAM首次实现了全脑范围内皮质扩散性抑制波的实时追踪。通过永久性结扎小鼠颈动脉，研究观察到SD波以2.56毫米/分钟的速度传播，并精确定位了其起源点。高分辨率成像显示，SD波路径伴随局部血管收缩和氧饱和度下降，证实了“扩散性缺血”现象的存在。这一成果为中风后脑损伤机制研究提供了直接证据，表明UFF-PAM在病理过程动态监测中的独特优势。03成像性能与定量分析
系统在成像速度与质量间取得了平衡。体积成像速率达2赫兹，B扫描帧率超过2千赫兹，较传统光声显微镜提升3600倍。通过调整激光脉冲重复频率，可在0.3赫兹至2赫兹间灵活选择成像速率，适应不同实验需求。在穿透深度方面，系统在1.5毫米深度内保持微血管分辨能力，但受光学散射影响，分辨率随深度增加而下降。团队还开发了跨颅脑窗技术，通过透明膜封装消除颅骨对光声信号的衰减，进一步提升了信噪比。
定量分析表明，UFF-PAM的氧饱和度测量误差受双脉冲激发间隔影响，理论估算最大偏差约13%，但通过能量优化可有效控制。系统在微血管直径变化检测中灵敏度达3%，能够可靠捕获病理刺激下的细微 hemodynamic 波动。这些性能参数共同奠定了其在脑科学研究中的实用价值。
创新与亮点
01突破传统成像技术瓶颈
UFF-PAM的核心创新在于解决了高速成像与高分辨率之间的固有矛盾。传统光声显微镜受限于机械扫描速度，难以实现全脑尺度的实时动态观测。而正电子发射断层扫描和功能磁共振成像虽具备深层穿透能力，但时空分辨率不足。本研究通过水浸式多边形扫描仪将线扫描速率提升至2千赫兹以上，结合双波长无切换激发设计，避免了波长转换带来的时间延迟。此外，多边形扫描仪的机械稳定性优于振镜或微机电系统，其扫描范围不依赖扫描频率，确保了大幅面成像的均匀性。
在图像质量优化方面，深度学习上采样技术的引入标志着算法驱动成像的进步。与传统插值方法相比，全密集U-net模型通过空间丢弃机制增强泛化能力，能够从仅2%的原始像素中恢复血管连续性。这一技术不仅补偿了 undersampling 缺陷，还间接校正了 facet 残余错位，实现了“硬件不足软件补”的创新范式。
02光学生物医学应用价值该技术的另一亮点在于其多功能集成性。双波长激发基于血红蛋白吸收光谱特性，可直接量化氧合与脱氧血红蛋白浓度，无需外源对比剂即实现功能成像。这使得UFF-PAM在神经血管耦合研究中具有不可替代性，例如能够同时监测氧输送与消耗 dynamics，为脑代谢研究提供全新视角。在卒中模型中，系统对SD波的全程追踪能力，为界定缺血半暗带和评估神经保护疗法提供了工具支撑。
从技术推广角度看，UFF-PAM的模块化设计易于移植到其他生物成像场景。例如，多边形扫描仪可适配不同超声传感器，扩展至心脏或肿瘤成像领域。深度学习框架的通用性则允许其应用于其他高速低采样成像系统，具备广泛的行业辐射潜力。
03技术演进与行业影响相较团队前期开发的6面多边形系统，本系统将扫描速率提升两倍以上，且首次实现功能成像。与基于压电扫描或微机电扫描的方案相比，其在速度与视野方面均有数量级提升。这种技术演进不仅体现了光声显微镜领域的发展趋势，更推动了生物医学成像从静态向动态、从局部向全局的范式转变。未来，结合人工智能辅助分析，UFF-PAM有望成为脑疾病精准诊疗的标准工具之一。
总结与展望
UFF-PAM通过融合光学工程与人工智能算法，成功实现了全脑微血管血流动力学与氧合度的实时高速成像，在缺氧、药物刺激和中风模型中验证了其技术优势。该系统突破了传统成像技术在速度、分辨率和视野间的权衡局限，为神经血管研究提供了前所未有的动态观测能力。未来，随着扫描仪稳定性的进一步提升和深度学习模型的优化，UFF-PAM有望拓展至更广泛的生物医学应用，如肿瘤血管生成监测或药物疗效评估。同时，多模态集成如结合电生理记录或荧光成像，将深化对脑功能多尺度机制的理解。尽管目前系统仍受水浸环境限制，但通过声学聚焦技术革新，有望实现更高速的空气中扫描。总体而言，这项技术不仅推动了光声显微镜领域的发展，更为精准医疗时代的大脑研究开启了新窗口。
声明：本文仅用作学术目的。
Zhu X, Huang Q, DiSpirito A, Vu T, Rong Q, Peng X, Sheng H, Shen X, Zhou Q, Jiang L, Hoffmann U, Yao J. Real-time whole-brain imaging of hemodynamics and oxygenation at micro-vessel resolution with ultrafast wide-field photoacoustic microscopy. Light Sci Appl. 2022 May 17;11(1):138.
DOI:10.1038/s41377-022-00836-2.