Onderzoekers hebben een benadering van fotoakoestische beeldvorming gerapporteerd die een enorm verbeterde resolutie biedt, de weg vrijmaken voor gedetailleerde in vivo beeldvorming van diep weefsel. De techniek is gebaseerd op computationele verbeteringen, zodat het kan worden uitgevoerd met bestaande beeldhardware, en zou dus een praktische en goedkope optie kunnen bieden voor het verbeteren van biomedische beeldvorming voor onderzoek en diagnostiek.

Na verdere verfijningen, de benadering zou de mogelijkheid kunnen bieden om de kleinste details te observeren van processen die plaatsvinden in levend weefsel, zoals de groei van kleine bloedvaten, en daarmee inzicht te geven in normale ontwikkeling of ziekteprocessen zoals kanker.

"Ons belangrijkste doel is om een ​​microscoop te ontwikkelen die de microvasculatuur en capillaire vaten kan zien, " zei Ori Katz, een onderzoeker aan de Hebreeuwse Universiteit van Jeruzalem, Israël, en senior auteur van de studie. "Het is belangrijk om deze te kunnen zien groeien met nabijgelegen tumoren, bijvoorbeeld."

In optiek , Het tijdschrift van de Optical Society (OSA) voor onderzoek met hoge impact, de onderzoekers beschrijven het overwinnen van de akoestische diffractielimiet, een barrière die voorheen de resolutie beperkte die kon worden verkregen met fotoakoestische beeldvorming, door gebruik te maken van signaalfluctuaties die voortkomen uit de natuurlijke beweging van rode bloedcellen. Dergelijke fluctuaties kunnen anders als ruis worden beschouwd of als nadelig voor de metingen worden beschouwd.

"Met fotoakoestische beeldvorming kun je veel dieper in weefsel kijken dan met een optische microscoop. maar de resolutie wordt beperkt door de akoestische golflengte, " zei Katz. "Wat we hebben ontdekt is een manier om fotoakoestische beelden te verkrijgen met een aanzienlijk betere resolutie, zonder enige verandering in de hardware."

De akoestische diffractielimiet overwinnen

Fotoakoestische beeldvorming combineert optische verlichting (die gebruikmaakt van lichtgolven) en ultrageluid (die gebruikmaakt van geluidsgolven) om biologische monsters af te beelden op manieren die met geen van beide modaliteiten alleen mogelijk zouden zijn. Optische methoden kunnen een uitstekende resolutie bieden, maar vaak alleen in de buurt van het oppervlak, omdat licht sterk verstrooid is in weefsel. Echografie kan veel dieper gaan, maar biedt niet hetzelfde contrast als optische beeldvorming. Door de twee modaliteiten te integreren, onderzoekers hebben de nadelen van elk kunnen overwinnen om een ​​groot aantal toepassingen vooruit te helpen.

Echter, de beeldvormingstechniek heeft bepaalde beperkingen. Fotoakoestische beeldvorming is gebaseerd op akoestische detectie, dus de beeldresolutie wordt bepaald door de akoestische golflengte. Terwijl optische microscopie, bijvoorbeeld, objecten kan zien op een schaal van minder dan een micron, fotoakoestische beeldvorming is beperkt tot tientallen microns. Dit betekent dat fotoakoestische beeldvorming kleine objecten zoals microvaten of haarvaten niet kan oplossen.

Katz bedacht de methode om de akoestische diffractielimiet te overschrijden in samenwerking met Emmanuel Bossy, nu aan de Université Grenoble Alpes in Grenoble, Frankrijk. De kern van hun werk is een geavanceerd statistisch analysekader dat ze toepassen op afbeeldingen van rode bloedcellen die door de bloedvaten stromen; de bloedcellen vergemakkelijken de beeldvorming door licht op bepaalde golflengten te absorberen. Door de resolutie rekenkundig te verhogen, ze vermeden de noodzaak van extra hardware, dus de beschreven vooruitgang kan worden bereikt met behulp van bestaande fotoakoestische beeldvormingssystemen.

Geïnspireerd door een op fluorescentie gebaseerde techniek

De tools die nodig zijn om superresolutie te bereiken met fotoakoestische beeldvorming werden bijna tien jaar geleden beschreven in een werk in optische microscopie met de techniek superresolutie optische fluctuatiebeeldvorming (SOFI). Katz en collega's kwamen tot dit werk nadat ze hadden geworsteld met het probleem van de akoestische diffractielimiet en ontdekten dat dezelfde wiskunde die met SOFI wordt gebruikt, kan worden gebruikt voor het verbeteren van fotoakoestische beeldvorming.

"Iemand moest gewoon de verbinding maken, ' zei Katz. 'Het is dezelfde vergelijking - de golfvergelijking. wiskundig, je zou kunnen zeggen dat het hetzelfde probleem is."

In een studie gepubliceerd in optiek vorig jaar, Katz en zijn collega's toonden het vermogen aan om de akoestische diffractielimiet te overschrijden met behulp van een SOFI-geïnspireerde fotoakoestische beeldvormingstechniek. Dat werk had twee belangrijke beperkingen. Eerst, het vereiste het gebruik van een laser met lange coherentie, geen standaard onderdeel van fotoakoestische beeldvormingssystemen, om dynamische gestructureerde interferentiepatronen te vormen die spikkels worden genoemd om de signaalfluctuaties te creëren. Tweede, vanwege hun kleine afmetingen, het gebruik van spikkels als dynamische verlichting resulteerde in de fluctuaties met een lage amplitude ten opzichte van het gemiddelde foto-akoestische signaal, wat het op zijn beurt moeilijk maakte om het betreffende exemplaar op te lossen.

in het nieuwe optiek studie, de onderzoekers toonden aan dat ze deze beperkingen konden overwinnen door het statistische analysekader toe te passen op de inherente signaalfluctuaties veroorzaakt door de stroom van rode bloedcellen - zodat de onderzoekers niet hoefden te vertrouwen op coherente gestructureerde verlichting - en toonden bovendien experimenteel aan dat ze konden fotoakoestische beeldvorming met superresolutie uitvoeren met behulp van een conventioneel beeldvormingssysteem.

Op weg naar in vivo gebruik

De demonstratie diende als proof of principle voor de nieuwe techniek. De onderzoekers richten zich nu op de verdere ontwikkeling ervan, om zijn potentieel voor in vivo toepassingen te benutten.

Katz beschreef twee belangrijke uitdagingen om dit doel te bereiken. De eerste is het probleem van bewegingsartefacten. In hun demonstratie de onderzoekers beeldden bloed af dat door kleine buisjes stroomde. In diermodellen en bij mensen, Hoewel, bloedstroom is slechts een van de bewegingen die ze zouden moeten overwegen. De techniek zou ook rekening moeten houden met de hartslag, het veranderende volume van de bloedvaten en zelfs microschaalbewegingen van het weefsel zelf.

De andere grote uitdaging heeft betrekking op signaalniveaus. In recente experimenten was bloed de enige absorbeerder in het spel, maar in real-world scenario's zouden andere absorbers aanwezig zijn. De onderzoekers werken nu aan manieren om het signaal afkomstig van flow beter te kunnen zien en tegelijkertijd achtergrondsignalen te onderdrukken.

Naast het aanpakken van deze uitdagingen, het team werkt aan het toepassen van geavanceerde reconstructie-algoritmen die de resolutie en achtergrondreductie verder zullen verhogen door rekening te houden met eerdere informatie over de bloedstroom, de reactie van het beeldvormingssysteem en andere factoren.