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光学相干层析技术,给昆虫做“心电图”

时间:2022-11-09 点击量: 2076

以下文章来源于爱光学;,作者有理想


河北大学苏亚副教授课题组在《中国激光》“生物医学光子学”专题刊发表题为“基于OCT的昆虫心脏功能参数自动检测定量分析方法”的研究论文,以昆虫为模式生物探究心脏病致病基因及机理,该技术对心血管疾病研究方面具有重要参考价值。

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封面解读

封面呈现了光学相干层析成像技术(OCT)对模式生物(昆虫)胚胎心脏功能参数进行定量分析检测的应用。昆虫作为研究心脏疾病的模式生物,具有易操作、可塑性强、发育周期短等特点。模式生物与RNAi等基因干扰技术相结合,并利用OCT技术的无创、实时、三维成像等特性对其心脏发育情况及表型进行检测,对于心脏病致病基因及机理研究有着重要的应用价值。


背景介绍

如拳头一般大小的心脏,在生命体还是一枚胚胎时就开始了它的第一次“跳动”,此后在人的一生中不辞辛劳地推动血液流动,输送氧气和各种营养成分,维持着人体各个器官和细胞的运作。而如今,心血管疾病已成为一种严重威胁人类健康的常见病。目前,中国心血管病患病率仍处于持续上升阶段,据推算心血管病患病人数已达3.3亿人。因此关于心血管疾病的致病基因及其遗传变异功能的研究也愈发重要。

目前研究此类疾病致病机理的手段之一是以昆虫为模式生物,果蝇、飞蝗等昆虫在心脏发育过程中具有与人类相似的基因调控机制,且具有发育周期短、可塑性强等特性,已成为研究心脏功能及心脏疾病致病基因的有力工具。光学相干层析技术技术(OCT)因具有无创、实时、高分辨率等特点,已成功应用于昆虫等小型模式生物的心脏功能检测方面。但目前关于心脏功能参数测量(如心率等)的计算方法仍存在效率低、对图像质量要求高、参数测量不准确等问题,尤其不适用于生物实验中大样本量的检测分析。

因此,研究更高效率的自动检测算法以适应高通量的模式生物致病基因筛查及其表型分析,成为目前亟需解决的问题之一。


创新研究

河北大学光信息技术创新中心苏亚副教授团队在之前关于昆虫胚胎发育及其基因表达调控的表型测定的工作基础上,以飞蝗为模式生物,提出了一种新的自动快速定量计算昆虫心脏功能参数的方法,能够对心脏舒张末期直径(EDD)、收缩末期直径(ESD)、舒张末期面积(EDA)、收缩末期面积(ESA)及心率(HR)等心脏功能参数进行准确的定量测量,该方法尤其适用大样本量(通常数量≥30)的生物体检测。所提方法是在OCT成像特点基础上得到的M-Mode图来进行数据分析。M-Mode图像常用于超声心动图中,用于评估心脏动力学,如收缩同步性、心肌工作、心室内血流动力学等。

昆虫心脏功能参数定量检测计算方法如图1所示。研究团队将采集得到的720个B-scan每幅图像里胚胎心脏腔室中心的A-scan取出,位置如图2(b)中蓝色虚线所示,按采集时间顺序排列即得到M-Mode图。如图3(a)所示,M-Mode图的横坐标为扫描时间,纵坐标为心脏腔室中心位置的A-scan。通过对M-Mode图进行灰度变换,再进行阈值选取、区域生长、边界识别和特征峰提取等一系列操作后,即可计算得出心率(HR)、舒张末期直径(EDD)及收缩末期直径(ESD)等参数。

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图1 心脏功能参数定量检测算法流程图


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图2 飞蝗胚胎OCT扫描图像。(a) 胚胎三维投影图。红色虚线框表示胚胎的背血管所在的位置,红色箭头表示扫描检测位置;(b)和(c)分别为胚胎心脏的舒张末期和收缩末期的二维B-scan截面图


通过对原始的M-Mode图[图3(a),双向箭头所指位置表示心脏最大舒张直径和最小收缩直径]进行灰度变换处理,可以得到去除低频噪声的M-Mode图[图3(b)],然后选取胚胎心脏腔内的任意一点[图3(c)中的红色圆点]作为初始的种子点,图3(d)是在规定的区域生长准则下得到的二值化的区域生长结果。可以看到,由于灰度分布不均匀导致边缘处出现毛刺,这会对下一步获得心脏搏动振幅的准确性产生不利影响。为解决这一问题,研究团队引入了形态学处理,对腔体边缘进行平滑处理,如图3(e)所示。此时,将每一列A-scan逻辑值为0的像素点总数乘以其长度,即可得到对应的振幅图,如图3(f)所示。如图3(g)所示,利用峰值提取算法找到极值点后,可计算HR、EDD和ESD等心脏参数指标。

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图3 飞蝗胚胎发育到第9天时的OCT M-Mode图像。(a)未经处理的原始图;(b)经过灰度变换后的M-Mode图;(c)加入种子点的灰度变换M-Mode图;(d)阈值分割处理后的M-Mode图;(e)经过形态学处理后的M-Mode图;(f)蝗虫胚胎心脏的振幅图;(g)由振幅图利用峰值提取找到极值点


总结

课题组选取蝗虫作为评估心脏功能的模式生物,提出了基于OCT的新的自动快速定量计算昆虫心脏功能参数的方法,有效解决了传统检测算法中效率低、对图像质量要求高、参数测量不准确等问题,该方法在以昆虫为模式生物的心血管疾病研究方面具有重要的参考价值。后续在优化算法结构的基础上,利用RNAi技术抑制模式生物特定基因表达,结合本文提出的表型检测和心脏功能参数评估等技术手段,深入研究心血管疾病的不同致病基因的表现及作用。


课题组介绍


河北大学光信息技术创新中心团队是河北大学着眼于国家重大战略需求和国际科技发展前沿,整合学校多领域学科力量组建的科学研究与技术创新实体,依托于河北大学物理科学与技术学院,是光学工程河北省强势特色学科的支撑单位之一,河北省光电信息材料重点实验室的重要组成部分。中心聘请“长江学者”特聘教授姚晓天博士担任主任,在光信息处理领域汇聚学校高水平研究团队,重点开发研究基于光学相干层析 (OCT)的生物检测及医学诊疗技术、新型光谱及偏振测量技术、超窄带宽及可调谐激光技术、微波光子感知技术、分布式感知及检测技术、光纤角速度感知技术以及这些技术在不同行业的应用,主要致力服务于智能驾驶、智慧医疗、智能电网等新兴产业,并取得了一系列创新性的研究成果。