发布时间:2025-08-15 09:02:08 人气:
凭借微米级分辨率、非接触、无创和三维成像的优势,频域光学相干断层成像(SD-OCT)技术已经在眼科诊疗中发挥重要作用,为黄斑变性、糖尿病视网膜病变等提供精细的结构影像。近年来随着技术的进一步发展,SD-OCT也开始在神经科学、癌症早筛、工业检测、材料分析等多个前沿领域大放异彩,并与人工智能结合,进一步提升成像质量与特征分析能力。
PART 01
神经科学与脑功能研究
在神经科学实验室,SD-OCT 已经被用来对小动物大脑皮层微血管网络和视网膜多层结构进行实时成像,并结合血流速度测量,研究中风、阿尔茨海默病等疾病中的血流动力学变化。其高分辨率和非侵入特性,使研究者无需开颅即可获取精细的脑血管图谱,并能与光遗传学、钙成像等技术结合,实现神经活动与血流变化的同步观察。
作用亮点
无需开颅即可获取脑血管和视网膜的精细结构图谱
可精确区分视网膜各层(如NFL、INL、ONL、光感受器层、RPE等)
支持视网膜厚度、细胞层状态等关键指标的定量分析
与行为学测试、光刺激实验结合,可研究视觉功能与结构变化的关系
案例
大脑成像:某研究团队利用SD-OCT的高速扫描能力,首次实现了活体小鼠大脑中血管收缩-扩张动态的毫秒级捕捉,为脑血管疾病机制提供了新证据。
视网膜成像(如下图):
图注:SD-OCT在小鼠视网膜成像中的应用示例,展示了多层结构分辨与定量测量能力。
A:小鼠头部固定在成像装置上,保证扫描稳定性
B:视网膜扫描定位示意图
C:小鼠视网膜横截面图,清晰标注NFL、IPL、INL、OPL、ONL、ELM、IS/OS、RPE等层结构
D/E:通过分层分析与边界提取,精确测量不同区域的视网膜厚度,为青光眼、视网膜变性等疾病的早期诊断和疗效评估提供数据支持
PART 02
1.微纳制造质量检测
半导体制造、MEMS器件、微流控芯片等领域,对内部缺陷的检测往往依赖破坏性切片。而SD-OCT可以实现非破坏式三维剖析,不仅节省时间,还避免了样品损毁。
检测芯片层间空洞、裂纹
检测精密结构的高度与厚度变化
2.功能材料表征
对于多层光学薄膜、光子晶体等功能材料,SD-OCT 能测量层厚、界面质量和缺陷位置,特别适合在生产过程中进行在线质量控制
图注:两个利用(OCT)技术获取的截面成像结果,分别对应不同的样品与应用场景
上半部分:
对象:柔性印刷 RFID 天线
特点:可以看到多条起伏的强反射层,表征了天线内部结构的不同界面。不同位置的波峰/波谷显示了天线表面及内部层的形貌变化。
下半部分:
对象:薄层 Parylene C 涂层
特点:
Parylene C:清晰的高反射平面层,说明该薄膜界面平整且连续。
Gas chamber:局部出现凸起和多层干涉结构,表明薄膜下面存在空腔或气体夹层,这是典型的缺陷区域。
意义:OCT 在此可以检测到封装或涂层材料中的气泡、分层等微小缺陷,这对于电子器件的可靠性检测很关键。
PART 03
1.多模态融合
OCT + 荧光显微镜/拉曼光谱:在同一位置获取结构与分子信息,实现“形态+化学”的双重解析。
光声OCT(PA-OCT):融合光声信号,可同时获得血氧饱和度、吸收特性与微结构信息,为疾病早筛提供更多维度的指标。
2.人工智能赋能
深度学习模型(如 GAN)可去除 OCT 图像中的阴影伪影,自动分割病灶,甚至预测疾病进展。同时,基于卷积神经网络(CNN)的专用架构(如 Optic-Net 71)能够从 OCT 图像中提取多层特征,并在不同阶段对关键结构进行精细分析,实现更精准的分类与诊断。
作用亮点
提升图像质量,减少伪影干扰
自动化、智能化病灶分割与分类
学习到关键病灶区域的细微变化,辅助疾病进展预测
案例
图注:基于 Optic-Net 71 模型的 OCT 图像特征可视化与学习过程示意,不同颜色代表不同深度特征激活区域。
左侧部分:展示两组公开 OCT 数据集(OCT2017 与 Srinivasan2014,均为SD-OCT成像系统采集的数据集)中不同类型病变(正常、Drusen、CNV、DME、AMD)在 Optic-Net 71 模型不同处理阶段的特征图表现,颜色表示特征激活强度
右侧部分:学习过程示意图,展示特征如何在不同构建模块中被提炼与组合,从而优化分类结果并减少特征丢失
我司现已推出SD-OCT光谱仪,SD-OCT迈克尔逊干涉仪,以及整套SD-OCT成像系统,具有高通量、高分辨率、高灵敏度的特点,另外通过我司专利化的色散补偿算法,进一步提升系统成像分辨率。
SD-OCT光谱仪
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