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，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，進而反映其化學成分信息及物理形態信息。自20世紀80年代起，HSI逐漸應用于空間環境遙感、食品檢測、考古和藝術保護等方面。近年來，得益于人工智能技術和精準醫學理論的高速發展，高光譜成像技術在生物醫學領域展現了巨大的應用潛力。

生物醫學疾病診斷應用

2.1 視網膜疾病

眼睛的脆弱性通常阻止了侵入性活檢或機械性視網膜檢查。因此，目前視網膜疾病的診斷很大程度上依賴于光學成像方法。HSI系統通常與眼底照相機集成，以實現眼睛的光學成像。為了評估用于監測視網膜氧飽和度的相對空間變化的高光譜成像技術，Khoobehi等人用連接到高光譜成像系統的眼底照相機對食蟹猴眼睛中的視神經頭部（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膜結構和ONH中的相對氧飽和度。圖6顯示了在室內空氣呼吸期間（左）和切換為純氧氣后2min（右）的ONH結構的相對飽和度的空間變化。比較部分標記和全標記的方法，部分標記能夠顯示出飽和度差異，但是全標記方法更清晰地描繪了靜脈結構。

由于視網膜光譜成像方法不能在具有大量光譜帶的寬光譜范圍內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。圖7顯示了兩名健康志愿者的視盤圖像。結果顯示靜脈、動脈和背景之間有明顯的區別。毛細血管內區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。毛細血管區域之間大多數背景空間位置的飽和度都顯示處于90%-100%的范圍內，這與受試者的健康狀況一致。

由于普遍增加的氧化細胞應激，年齡相關性黃斑變性（AMD）通常在老年時期出現，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變化。迄今為止，沒有有效的方法來恢復患有該疾病的患者的視覺功能。Schweizer等人開發了一種早期檢測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鍵信號分子。在cyt-c氧化狀態下，該蛋白質在400-700nm的光譜范圍內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中實時檢測cyt-c的氧化狀態，而無需其他生化標記。

圖6在室內空氣（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

糖尿病的并發癥主要是糖尿病足潰瘍，糖尿病患者患糖尿病足潰瘍并發癥的風險高達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的改變在糖尿病足潰瘍的發展和潰瘍愈合中起重要作用。

預測糖尿病足傷口愈合的技術具有深遠意義，Khaodhiar等人測試了醫學高光譜技術（HT）的能力，該技術可以量化組織中的氧合和脫氧血紅蛋白來預測糖尿病足潰瘍的愈合。在6個月的時間內，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。在潰瘍區域或潰瘍區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，HT指數用于預測愈合的敏感性。實驗得到的敏感性、特異性、陽性和陰性的預測值分別為93%，86%，93%和86%。實驗結果說明HT具有識別糖尿病足微血管異常和預測潰瘍愈合的能力，并且HT可以協助處理足部潰瘍。

2.3 舌診

舌診是中醫重要的診斷方法。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，并且很難實現自動診斷。近年來，利用圖像處理和模式識別技術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系統代替傳統數碼相機來獲取患者舌頭的圖像。與數碼相機收集的舌頭圖像相比，高光譜舌頭圖像同時收集數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的新型中醫舌診醫學傳感器系統，該中醫舌圖像捕獲傳感器設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系統的有效性。Liu等人設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，用于舌癌的檢測。為了快速、準確地檢測舌腫瘤，實驗使用光譜聲光可調濾鏡和光譜適配器收集反射率數據，并將稀疏表示用于數據分析算法。基于腫瘤圖像數據庫，識別率為96.5%。實驗結果表明，高光譜成像用于舌腫瘤的診斷，再結合光譜分類方法，為舌腫瘤的診斷提供了一種無創的計算機輔助方法。

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預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測模型進行數字化舌頭顏色空間和涂層。

2.4 骨骼類風濕

關節炎（RA）是致使關節損壞的一種疾病，發病率在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量。圖10為中指近端指間關節急性關節炎圖像。

在關節結構性損傷發生之前檢測和治療炎性關節炎對于預防患者的殘疾和疼痛至關重要。現有的診斷技術昂貴、費時，并且需要受過訓練的人員來收集和解釋數據。光學技術可能是一種快速、無創的選擇。高光譜成像是一種非接觸式光學技術，可在一次測量中同時提供光譜和空間信息。

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

2.5 皮膚傷

傷口愈合是一個復雜而動態的過程，具有從穩態、炎癥、增殖到重塑的不同獨特階段和重疊階段。監測受傷組織的愈合反應對于基礎研究和臨床應用非常重要。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、血瘀增加的區域等特征，并量化相關參數。高光譜成像是產生皮膚顏色的發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本進行光譜分析，可以獲得感興趣皮膚區域（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本組進行掃描，得到偽彩色圖案，其中中央傷口區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家使用標準明視野顯微鏡確定的傷口區域沒有顯著差異，這表明，高光譜分析可為傷口估計提供高通量的替代方案，其結果接近標準的明場成像和病理學家評估。

Wahabzada等人提出了一種用于監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、結構特征和光譜反射率，建立體外3維傷口模型。

2.6 腎結石

腎結石是一種常見疾病，可引起劇烈的疼痛并表現出高度的累犯性。為了找到引起腎結石的原因，主要化合物的表征非常重要。從這個意義上講，對結石成分和結構的分析可以提供有關晶體生長過程中尿液參數的關鍵信息。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分析了215個腎結石樣本，包括常見腎結石的主要類型及其混合物。使用人工神經網絡方法正確分類結石的概率高于90%，而無需專家的協助，使得在臨床實驗室易于實施，為泌尿科醫師提供了快速診斷，有助于最大程度地減少尿路結石的再發。

2.7 齲齒

齲齒是現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脫礦質，導致亞臨床病變，難以診斷。如果足夠早地檢測到這種脫礦質，可以通過完善的預防措施，例如氟化物療法、抗菌療法或低強度激光照射，通過無創手段阻止和逆轉這種脫礦物質。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。在這項研究中，應用NIR高光譜成像對健康和患病的牙齒組織（包括牙釉質、牙本質、牙結石、牙釉質齲和牙質齲）進行分類和可視化。為此，構建了一個標準化的牙齒數據庫，該數據庫由12顆提取的人類牙齒組成，這些牙齒由NIR高光譜系統、X射線和數字彩色相機成像，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等人發展了一種快速偏振分辨高光譜激發拉曼散射（SRS）成像技術，用于光學診斷和表征牙齒中的齲齒。該技術可以在15min內獲取牙齒的高光譜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的生化分布和變化。SRS成像顯示，與健全牙釉質相比，病變體內的礦物質含量降低了55%，同時在表面區域增加高達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成像技術可用于快速定量測定牙齒礦化水平和區分牙釉質中的齲損，表明了其早期發現和診斷齲齒的潛力。

2.8 膜性腎病

慢性腎臟病（CKD）是全球性的公共衛生問題，其發病率超過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，分離乙肝病毒相關腎病（HBV-MN）和原發性腎病（PMN）是重要的一步。膜性腎病的傳統診斷方法主要依靠血清學特征和腎臟病理學特征，已經不能滿足臨床對自動化和智能化的診斷需求。通過構造局部Fisher判別分析深度神經網絡（LFDA-DNN），Wei等人提出了一種利用醫學高光譜圖像的自動化膜性腎病診斷方法。在真實的MN數據上的實驗結果證明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記圖像的示例。

圖12HBV-MN和PMN的偽彩色圖像和相應標注圖

高光譜顯微成像可以揭示免疫復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。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。為了利用醫學高光譜圖像的潛在結構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）技術來進行膜性腎病的判別分析，并在實驗中證明了DTME的醫學應用前景。

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準。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。血液中細胞數量的異常變化可能表明存在病理變化，這可以為醫生提供有關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助醫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的狀況。傳統的區分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，專業醫學研究人員的知識和經驗在識別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等人設計了一個名為“EtoE-Fusion”的雙通道深度融合網絡來對兩組不同的血細胞高光譜數據進行血細胞鑒別。一組醫學高光譜數據“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）。實驗結果表明，當數據量充足時，EtoE-Fusion對血細胞的鑒別精度為97.86%。另一組醫學高光譜數據為白色血細胞數據（包含5類白細胞），數據空間大小為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個樣本構建訓練集，剩余白細胞樣本構建測試集，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注圖

圖145類WBC數據中每類細胞的光譜曲線

表3白細胞數據在EtoE-Net下的混淆矩陣

2.10 其他

除了上述應用外，HSI也廣泛應用在其他生物醫學領域，通過記錄血紅蛋白氧飽和度百分比的變化，光學方法能夠監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監測，并評估血管疾病患者對治療干預的反應。Demos和Ramsamooj開發微型無創光子儀器和技術，以實現對組織中微結構和細胞的實時成像和監控。該文利用高光譜顯微鏡以探究使用各種激發波長從細胞組分中產生的天然熒光和偏振光散射的差異，區分各種細胞成分的關鍵光學特性用于獲得復合圖像，以突出顯示它們的存在以及各種組織發色團的相對濃度。因為在臨床應用中圖像采集時間非常短，所以該技術對細胞沒有侵害性，因此可用于在細胞仍然存活時監測其功能。

3、結語

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、免標記、非接觸和檢測精度高等優勢。高光譜成像技術作為一種新興的生物醫學成像技術，可以提供關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、形狀等外部物理結構特征信息，還能提供樣本內部結構和化學成分信息。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，可作為一種手術視覺輔助工具。以往研究成果證實HSI在疾病診斷和手術指導方面已取得重要進展，在醫學診斷和臨床研究領域具有巨大的應用潛力。但是，高光譜檢測技術在醫學領域的應用仍處于實驗室研究階段。一方面，目前的實驗數據積累非常有限，現有的樣本數據量僅能支撐驗證HSI在生物醫學研究領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性。此外，數據的校準和校正、壓縮、降維以及綜合分析獲取診斷結果需要一定的時間，這也為高光譜成像技術有效應用于生物醫學領域帶來挑戰。針對上述挑戰，未來研究方向聚焦但不限于:生物醫學高光譜圖像快速實時獲取及存儲;大數據背景下的高光譜醫學圖像精準分析;多種成像數據的協同獲取及融合分析;光譜儀器與算法的有效集成。隨著高光譜成像系統性能的不斷提升，HSI將在生物醫學領域得到更廣泛的應用。

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審核編輯黃宇