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據(jù)最新一期美國光學(xué)學(xué)會期刊《生物醫(yī)學(xué)光學(xué)快報》報道，美國研究人員首次將強大的顯微技術(shù)與自動圖像分析算法相結(jié)合，無需依賴侵入性活檢或使用對比染料，就能區(qū)分出健康組織和轉(zhuǎn)移性癌組織。這種新方法有助于醫(yī)生檢測出在手術(shù)過程中很難通過標準成像技術(shù)觀察到的癌癥轉(zhuǎn)移。

美國馬薩諸塞州伯靈頓萊希醫(yī)院的研究人員稱，現(xiàn)有技術(shù)的空間分辨率較低，往往需要使用外源造影劑。而新方法可在微觀水平識別出完全無標記的細胞和組織特征，基本上與無創(chuàng)活檢類似。

研究人員使用多光子顯微鏡加上自動圖像和統(tǒng)計分析算法，來檢查新切除的腹膜腔活檢組織，腹膜腔是經(jīng)常受轉(zhuǎn)移性癌癥影響的部位。通過將這種顯微鏡模態(tài)與圖像紋理分析技術(shù)相結(jié)合，首次成功識別出健康組織和轉(zhuǎn)移性腹膜腫瘤組織。

研究人員發(fā)現(xiàn)，健康組織和患病組織在對比度(從像素到像素的強度差異測量)和相關(guān)性(模式重復(fù)性測量)方面顯示出獨特的模式。雖然健康組織在這些特征中表現(xiàn)出更大的變化，但轉(zhuǎn)移組織圖像顯示出更均勻的強度模式和更小的纖維。這些變化反映出癌細胞對天然結(jié)締組織的破壞，提供了癌癥轉(zhuǎn)移的標志。

通過分析活檢獲得的圖像，該技術(shù)準確分類了41個圖像中的40個，準確率高達97.5%。其中11個樣本被準確分類為轉(zhuǎn)移，另外30個樣本中的29個被準確分類為健康。

研究人員表示，因為該方法在微觀水平上評估細胞和細胞外組織特征，所以可在更容易治療的早期階段識別癌癥轉(zhuǎn)移。其使用算法對組織進行分類，有助于減少偏差并對依賴于人類專業(yè)知識的方法進行補充。最終，該方法可直接用在手術(shù)室中，幫助外科醫(yī)生實時識別可疑或患病組織。(記者馮衛(wèi)東)

關(guān)鍵詞： 成像 癌癥轉(zhuǎn)移