引言

高光譜成像（HSI）是一項捕獲圖像空間信息與光譜信息的先進技術(shù)，具有較高的光譜分辨率和空間分辨率，能夠同時提供成像對象的二維空間信息和一維光譜信息，進而反映其化學(xué)成分信息及物理形態(tài)信息。自20世紀(jì)80年代起，HSI逐漸應(yīng)用于空間環(huán)境遙感、食品檢測、考古和藝術(shù)保護等方面。近年來，得益于人工智能技術(shù)和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)理論的高速發(fā)展，高光譜成像技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力。

生物醫(yī)學(xué)疾病診斷應(yīng)用

2.1 視網(wǎng)膜疾病

眼睛的脆弱性通常阻止了侵入性活檢或機械性視網(wǎng)膜檢查。因此，目前視網(wǎng)膜疾病的診斷很大程度上依賴于光學(xué)成像方法。HSI系統(tǒng)通常與眼底照相機集成，以實現(xiàn)眼睛的光學(xué)成像。為了評估用于監(jiān)測視網(wǎng)膜氧飽和度的相對空間變化的高光譜成像技術(shù)，Khoobehi等人用連接到高光譜成像系統(tǒng)的眼底照相機對食蟹猴眼睛中的視神經(jīng)頭部（ONH）和上覆血管進行成像，清楚地顯示了動脈、靜脈和周圍組織的氧飽和度變化。由此可見，高光譜成像可用于測量和繪制非人靈長類動物眼睛視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)和ONH中的相對氧飽和度。圖6顯示了在室內(nèi)空氣呼吸期間（左）和切換為純氧氣后2min（右）的ONH結(jié)構(gòu)的相對飽和度的空間變化。比較部分標(biāo)記和全標(biāo)記的方法，部分標(biāo)記能夠顯示出飽和度差異，但是全標(biāo)記方法更清晰地描繪了靜脈結(jié)構(gòu)。

由于視網(wǎng)膜光譜成像方法不能在具有大量光譜帶的寬光譜范圍內(nèi)進行真實的快照操作，Johnson等人提出了一種適用性強的快照成像光譜儀，可以在大約3ms內(nèi)獲得450-700nm的50個波段的光譜圖像立方體，從而消除了運動偽影和像素重合失調(diào)。圖7顯示了兩名健康志愿者的視盤圖像。結(jié)果顯示靜脈、動脈和背景之間有明顯的區(qū)別。毛細血管內(nèi)區(qū)域的血氧飽和度與正常靜脈和動脈的血氧飽和度之差（30%-35%）一致。毛細血管區(qū)域之間大多數(shù)背景空間位置的飽和度都顯示處于90%-100%的范圍內(nèi)，這與受試者的健康狀況一致。

由于普遍增加的氧化細胞應(yīng)激，年齡相關(guān)性黃斑變性（AMD）通常在老年時期出現(xiàn)，成為年齡超過65歲的人群失明的主要原因。AMD的癥狀包括不可逆的細胞變化過程，例如凋亡和眼底形態(tài)變化。迄今為止，沒有有效的方法來恢復(fù)患有該疾病的患者的視覺功能。Schweizer等人開發(fā)了一種早期檢測AMD的方法阻止細胞變化過程。細胞蛋白細胞色素c（cyt-c）已被鑒定為變性和凋亡過程中的關(guān)鍵信號分子。在cyt-c氧化狀態(tài)下，該蛋白質(zhì)在400-700nm的光譜范圍內(nèi)顯示出幾個強吸收帶。使用高光譜成像光譜，可以在體外細胞培養(yǎng)中實時檢測cyt-c的氧化狀態(tài)，而無需其他生化標(biāo)記。

圖6在室內(nèi)空氣（左）和純氧氣呼吸期間（右）進行氧氣呼吸實驗的飽和度圖

圖7空間氧飽和度圖

2.2 糖尿病足

糖尿病的并發(fā)癥主要是糖尿病足潰瘍，糖尿病患者患糖尿病足潰瘍并發(fā)癥的風(fēng)險高達25%。如果沒有得到及時治療，糖尿病足潰瘍可能引起進一步感染，需要全部或部分切除患肢。糖尿病足大血管和微循環(huán)的改變在糖尿病足潰瘍的發(fā)展和潰瘍愈合中起重要作用。

預(yù)測糖尿病足傷口愈合的技術(shù)具有深遠意義，Khaodhiar等人測試了醫(yī)學(xué)高光譜技術(shù)（HT）的能力，該技術(shù)可以量化組織中的氧合和脫氧血紅蛋白來預(yù)測糖尿病足潰瘍的愈合。在6個月的時間內(nèi)，共觀察了10例具有21個足部潰瘍部位的I型糖尿病患者，13例無潰瘍的I型糖尿病患者和14例非糖尿病對照受試者。在潰瘍區(qū)域或潰瘍區(qū)域附近以及遠離潰瘍的上肢和下肢進行了氧合血紅蛋白（HT-oxy）和脫氧血紅蛋白（HT-deoxy）的HT測量。從HT-氧基和HT-脫氧值計算每個部位的HT愈合指數(shù)，HT指數(shù)用于預(yù)測愈合的敏感性。實驗得到的敏感性、特異性、陽性和陰性的預(yù)測值分別為93%，86%，93%和86%。實驗結(jié)果說明HT具有識別糖尿病足微血管異常和預(yù)測潰瘍愈合的能力，并且HT可以協(xié)助處理足部潰瘍。

2.3 舌診

舌診是中醫(yī)重要的診斷方法。然而，舌診中的一個重要問題在于其診斷過程是主觀的、定性的，并且很難實現(xiàn)自動診斷。近年來，利用圖像處理和模式識別技術(shù)來輔助舌圖像的定量分析是一種趨勢。由于舌頭圖像通常由商用數(shù)碼相機獲取，因此圖像可以提供的病理信息非常有限。李慶利等人使用高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)碼相機來獲取患者舌頭的圖像。與數(shù)碼相機收集的舌頭圖像相比，高光譜舌頭圖像同時收集數(shù)百個不同光譜帶中的舌頭光譜信息，具有更多的舌頭病理信息。圖9是高光譜舌圖像的光譜特征圖。

圖 9 高光譜舌圖像光譜特征圖

由于舌頭不堅硬且大小、形狀、顏色和質(zhì)地變化很大，使舌圖像分割變得困難。Liu等人提出了一種利用高光譜成像技術(shù)的新型中醫(yī)舌診醫(yī)學(xué)傳感器系統(tǒng)，該中醫(yī)舌圖像捕獲傳感器設(shè)備的基本原理是推掃式高光譜成像儀，基于1522幅臨床舌圖像的實驗證明了該高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)的有效性。Liu等人設(shè)計了一個測量和分析人舌反射光譜的高空間分辨率的高光譜成像系統(tǒng)，用于舌癌的檢測。為了快速、準(zhǔn)確地檢測舌腫瘤，實驗使用光譜聲光可調(diào)濾鏡和光譜適配器收集反射率數(shù)據(jù)，并將稀疏表示用于數(shù)據(jù)分析算法。基于腫瘤圖像數(shù)據(jù)庫，識別率為96.5%。實驗結(jié)果表明，高光譜成像用于舌腫瘤的診斷，再結(jié)合光譜分類方法，為舌腫瘤的診斷提供了一種無創(chuàng)的計算機輔助方法。

Zhang等人使用可見光譜范圍約為400-1000nm的可見高光譜圖像系統(tǒng)預(yù)測舌色值和涂層位置，并使用基于光譜空間特征的堆疊式自動編碼器預(yù)測模型進行數(shù)字化舌頭顏色空間和涂層。

2.4 骨骼類風(fēng)濕

關(guān)節(jié)炎（RA）是致使關(guān)節(jié)損壞的一種疾病，發(fā)病率在0.3%左右，其中女性患者最為常見，這種疾病大大降低了患者的生活質(zhì)量。圖10為中指近端指間關(guān)節(jié)急性關(guān)節(jié)炎圖像。

在關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)性損傷發(fā)生之前檢測和治療炎性關(guān)節(jié)炎對于預(yù)防患者的殘疾和疼痛至關(guān)重要。現(xiàn)有的診斷技術(shù)昂貴、費時，并且需要受過訓(xùn)練的人員來收集和解釋數(shù)據(jù)。光學(xué)技術(shù)可能是一種快速、無創(chuàng)的選擇。高光譜成像是一種非接觸式光學(xué)技術(shù)，可在一次測量中同時提供光譜和空間信息。

Milanic等人通過數(shù)值模擬探索了HSI在關(guān)節(jié)炎診斷中的可行性，并確定了最佳成像參數(shù)。在600-1100nm范圍內(nèi)，使用蒙特卡羅方法對RA和正常人關(guān)節(jié)模型的高光譜反射和透射圖像進行了模擬。該研究表明，人體關(guān)節(jié)的高光譜圖像可以用作區(qū)分患病關(guān)節(jié)和正常關(guān)節(jié)的參數(shù)之一，證明了HSI可用于小關(guān)節(jié)關(guān)節(jié)炎的診斷和實時監(jiān)測。

2.5 皮膚傷

傷口愈合是一個復(fù)雜而動態(tài)的過程，具有從穩(wěn)態(tài)、炎癥、增殖到重塑的不同獨特階段和重疊階段。監(jiān)測受傷組織的愈合反應(yīng)對于基礎(chǔ)研究和臨床應(yīng)用非常重要。皮膚成像將漫反射光譜的光譜信息與二維成像的空間信息結(jié)合在一起。皮膚成像可以重建皮膚生色團圖，識別色素沉著病變、彌漫性和局部性紅斑、血瘀增加的區(qū)域等特征，并量化相關(guān)參數(shù)。高光譜成像是產(chǎn)生皮膚顏色的發(fā)色團定量分布圖的可靠方法。

Shah等人在豬模型中對全厚度皮膚傷口進行了相關(guān)的明場和高光譜分析，以研究高光譜成像作為傷口鑒定的替代方法的功效。對隨機選擇的皮膚標(biāo)本進行光譜分析，可以獲得感興趣皮膚區(qū)域（包括表皮、受傷的真皮和正常真皮）具有明顯的光譜特征。使用這些高光譜特征對整個標(biāo)本組進行掃描，得到偽彩色圖案，其中中央傷口區(qū)域始終由唯一的光譜特征定義。在高光譜分析中確定的傷口尺寸與病理學(xué)家使用標(biāo)準(zhǔn)明視野顯微鏡確定的傷口區(qū)域沒有顯著差異，這表明，高光譜分析可為傷口估計提供高通量的替代方案，其結(jié)果接近標(biāo)準(zhǔn)的明場成像和病理學(xué)家評估。

Wahabzada等人提出了一種用于監(jiān)測傷口愈合過程的非侵入性替代方法，利用HSI獲取對象的生化、結(jié)構(gòu)特征和光譜反射率，建立體外3維傷口模型。

2.6 腎結(jié)石

腎結(jié)石是一種常見疾病，可引起劇烈的疼痛并表現(xiàn)出高度的累犯性。為了找到引起腎結(jié)石的原因，主要化合物的表征非常重要。從這個意義上講，對結(jié)石成分和結(jié)構(gòu)的分析可以提供有關(guān)晶體生長過程中尿液參數(shù)的關(guān)鍵信息。但是，通常采用的方法速度慢，依賴分析人員，并且獲得的信息很差。Blanco等人利用近紅外（NIR）光譜范圍高光譜成像技術(shù)分析了215個腎結(jié)石樣本，包括常見腎結(jié)石的主要類型及其混合物。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法正確分類結(jié)石的概率高于90%，而無需專家的協(xié)助，使得在臨床實驗室易于實施，為泌尿科醫(yī)師提供了快速診斷，有助于最大程度地減少尿路結(jié)石的再發(fā)。

2.7 齲齒

齲齒是現(xiàn)代社會中最普遍的慢性疾病之一。齲齒的初期特征是牙釉質(zhì)脫礦質(zhì)，導(dǎo)致亞臨床病變，難以診斷。如果足夠早地檢測到這種脫礦質(zhì)，可以通過完善的預(yù)防措施，例如氟化物療法、抗菌療法或低強度激光照射，通過無創(chuàng)手段阻止和逆轉(zhuǎn)這種脫礦物質(zhì)。近紅外高光譜成像是一種基于健康和患病牙齒組織獨特的光譜特征的早期檢測齲齒的新技術(shù)。在這項研究中，應(yīng)用NIR高光譜成像對健康和患病的牙齒組織（包括牙釉質(zhì)、牙本質(zhì)、牙結(jié)石、牙釉質(zhì)齲和牙質(zhì)齲）進行分類和可視化。為此，構(gòu)建了一個標(biāo)準(zhǔn)化的牙齒數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫由12顆提取的人類牙齒組成，這些牙齒由NIR高光譜系統(tǒng)、X射線和數(shù)字彩色相機成像，具有不同程度的齲齒損害。將牙齒的彩色和X射線圖像呈現(xiàn)給臨床專家，以對牙齒組織進行定位并對病理變化進行分類，分類靈敏度和特異性分別超過79.8%和93.8%。

Wang等人發(fā)展了一種快速偏振分辨高光譜激發(fā)拉曼散射（SRS）成像技術(shù)，用于光學(xué)診斷和表征牙齒中的齲齒。該技術(shù)可以在15min內(nèi)獲取牙齒的高光譜SRS圖像（512×512像素），成像速度快。高光譜SRS成像揭示了牙齒中牙釉質(zhì)的生化分布和變化。SRS成像顯示，與健全牙釉質(zhì)相比，病變體內(nèi)的礦物質(zhì)含量降低了55%，同時在表面區(qū)域增加高達110%，這是由于再礦化過程形成了超礦化層。這項工作首次證明了偏振分辨高光譜SRS成像技術(shù)可用于快速定量測定牙齒礦化水平和區(qū)分牙釉質(zhì)中的齲損，表明了其早期發(fā)現(xiàn)和診斷齲齒的潛力。

2.8 膜性腎病

慢性腎臟病（CKD）是全球性的公共衛(wèi)生問題，其發(fā)病率超過10%。在CKD中，成人腎病綜合征最常見的病理類型中的一種是膜性腎病（MN）。在MN的臨床診斷中，分離乙肝病毒相關(guān)腎病（HBV-MN）和原發(fā)性腎病（PMN）是重要的一步。膜性腎病的傳統(tǒng)診斷方法主要依靠血清學(xué)特征和腎臟病理學(xué)特征，已經(jīng)不能滿足臨床對自動化和智能化的診斷需求。通過構(gòu)造局部Fisher判別分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LFDA-DNN），Wei等人提出了一種利用醫(yī)學(xué)高光譜圖像的自動化膜性腎病診斷方法。在真實的MN數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果證明LDFA-DNN能夠有效地進行膜性腎病分類。圖12展示了分別從HBV-MN患者和PMN患者獲得的偽彩色圖像和標(biāo)記圖像的示例。

圖12HBV-MN和PMN的偽彩色圖像和相應(yīng)標(biāo)注圖

高光譜顯微成像可以揭示免疫復(fù)合物的詳細成分信息，但是高光譜顯微圖像所帶來的高維度也給圖像處理過程和疾病診斷過程帶來了一定的困難和挑戰(zhàn)。Lyu等人提出了基于空間光譜密度峰的判別分析（SSDP），用于MN的智能診斷。實驗結(jié)果證明，提出的SSDP靈敏度達到99.36%，對MN的自動診斷具有潛在的臨床價值。為了利用醫(yī)學(xué)高光譜圖像的潛在結(jié)構(gòu)信息和增強特征判別能力，Lyu等人提出了基于判別張量的流形嵌入（DTME）技術(shù)來進行膜性腎病的判別分析，并在實驗中證明了DTME的醫(yī)學(xué)應(yīng)用前景。

2.9 血細胞鑒定

不同類型血細胞的鑒定具有重要意義，因為它可以為疾病診斷提供重要的參考標(biāo)準(zhǔn)。紅細胞（RBC）、白細胞（WBC）和血小板是血液中常見的3種細胞類型。血液中細胞數(shù)量的異常變化可能表明存在病理變化，這可以為醫(yī)生提供有關(guān)患者健康狀況的信息。因此，對血液中紅細胞和白細胞的分析對協(xié)助醫(yī)生診斷疾病具有重要意義。特別是對于白細胞，5種類型的白細胞（嗜堿性粒細胞（B）、淋巴細胞（L）、嗜中性粒細胞（N）、單核細胞（M）和嗜酸性粒細胞（E））的分布表明了人類免疫系統(tǒng)的狀況。傳統(tǒng)的區(qū)分RBC和WBC的方法在很大程度上取決于在顯微鏡下觀察血涂片，其中識別過程是基于可見特征（例如形狀和顏色）的。但是，專業(yè)醫(yī)學(xué)研究人員的知識和經(jīng)驗在識別RBC和WBC的有效性中起著決定性的作用，使該過程既耗時又多變。為了消除上述缺點，已經(jīng)探索了基于高光譜圖像的識別方法以完成自動識別。

Wei等人設(shè)計了一個名為“EtoE-Fusion”的雙通道深度融合網(wǎng)絡(luò)來對兩組不同的血細胞高光譜數(shù)據(jù)進行血細胞鑒別。一組醫(yī)學(xué)高光譜數(shù)據(jù)“血細胞1-3”的空間大小為973×799像素，有33個波段。該組圖像包含了RBC、WBC和背景（如圖13所示）。實驗結(jié)果表明，當(dāng)數(shù)據(jù)量充足時，EtoE-Fusion對血細胞的鑒別精度為97.86%。另一組醫(yī)學(xué)高光譜數(shù)據(jù)為白色血細胞數(shù)據(jù)（包含5類白細胞），數(shù)據(jù)空間大小為1024×1024像素，有60個波段，光譜范圍為5501000nm。圖14展示了5類白細胞的光譜曲線。隨機抽取每類100個樣本構(gòu)建訓(xùn)練集，剩余白細胞樣本構(gòu)建測試集，實驗獲取的混淆矩陣和每類白細胞的分類精度如表3所示。

圖13血細胞灰度圖及其標(biāo)注圖

圖145類WBC數(shù)據(jù)中每類細胞的光譜曲線

表3白細胞數(shù)據(jù)在EtoE-Net下的混淆矩陣

2.10 其他

除了上述應(yīng)用外，HSI也廣泛應(yīng)用在其他生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，通過記錄血紅蛋白氧飽和度百分比的變化，光學(xué)方法能夠監(jiān)測血液的可見光譜和近紅外光譜特性。Zuzak等人測量了血管閉塞和再灌注期間區(qū)域組織氧合的空間分布變化，提供一種有效的對皮膚血紅蛋白氧飽和度進行時間分辨的無創(chuàng)監(jiān)測，并評估血管疾病患者對治療干預(yù)的反應(yīng)。Demos和Ramsamooj開發(fā)微型無創(chuàng)光子儀器和技術(shù)，以實現(xiàn)對組織中微結(jié)構(gòu)和細胞的實時成像和監(jiān)控。該文利用高光譜顯微鏡以探究使用各種激發(fā)波長從細胞組分中產(chǎn)生的天然熒光和偏振光散射的差異，區(qū)分各種細胞成分的關(guān)鍵光學(xué)特性用于獲得復(fù)合圖像，以突出顯示它們的存在以及各種組織發(fā)色團的相對濃度。因為在臨床應(yīng)用中圖像采集時間非常短，所以該技術(shù)對細胞沒有侵害性，因此可用于在細胞仍然存活時監(jiān)測其功能。

3、結(jié)語

HSI具有“圖譜合一”的重要特性，具有獲取信息全面、波段范圍廣、免標(biāo)記、非接觸和檢測精度高等優(yōu)勢。高光譜成像技術(shù)作為一種新興的生物醫(yī)學(xué)成像技術(shù)，可以提供關(guān)于組織樣本的精確的空間和光譜信息，不僅有效獲取反映樣本大小、形狀等外部物理結(jié)構(gòu)特征信息，還能提供樣本內(nèi)部結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分信息。因此，HSI是非侵入性及快速檢測人體疾病的新型手段和方法，可作為一種手術(shù)視覺輔助工具。以往研究成果證實HSI在疾病診斷和手術(shù)指導(dǎo)方面已取得重要進展，在醫(yī)學(xué)診斷和臨床研究領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。但是，高光譜檢測技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于實驗室研究階段。一方面，目前的實驗數(shù)據(jù)積累非常有限，現(xiàn)有的樣本數(shù)據(jù)量僅能支撐驗證HSI在生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域進行輔助診斷的可行性;另一方面，在高光譜圖像豐富的空間和光譜信息中對有效診斷信息的提取具有挑戰(zhàn)性。此外，數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)和校正、壓縮、降維以及綜合分析獲取診斷結(jié)果需要一定的時間，這也為高光譜成像技術(shù)有效應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來挑戰(zhàn)。針對上述挑戰(zhàn)，未來研究方向聚焦但不限于:生物醫(yī)學(xué)高光譜圖像快速實時獲取及存儲;大數(shù)據(jù)背景下的高光譜醫(yī)學(xué)圖像精準(zhǔn)分析;多種成像數(shù)據(jù)的協(xié)同獲取及融合分析;光譜儀器與算法的有效集成。隨著高光譜成像系統(tǒng)性能的不斷提升，HSI將在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用。

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審核編輯黃宇