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关柏鸥/马军/张奕等 Light | 光纤PACT实现小鼠全脑高分辨血管成像与血氧动态解析 |
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导读
光声计算断层扫描(photoacoustic computed tomography, PACT)成像技术兼具光学成像的高对比度优势与超声成像的深穿透特性,在活体生物组织结构解析与功能代谢评估方面极具潜力。暨南大学研究团队提出了一种双频光纤阵列PACT成像技术,实现了厘米级深度的小鼠全脑高分辨率成像,可在全脑尺度上同步获取血管结构与血氧饱和度等生理信息,为脑功能研究与脑部疾病诊断提供了一种全新工具。
该研究成果近日发表于《Light: Science & Applications》,题为“Dual-frequency fiber-array photoacoustic computed tomography for high-resolution deep brain imaging”。论文通讯作者为关柏鸥教授、马军研究员与张奕副研究员,陈子韬、吴雨浛、许和湘为共同第一作者。
研究背景
大脑重量仅占全身2%,耗氧量却占全身20%。神经元工作依赖于持续供氧,即便在休息时也处于高耗氧状态,一旦缺氧几分钟,就会造成不可逆的损伤。以高时空分辨率观测全脑范围的血管形态与血氧饱和度变化,能够反映大脑的生理状态和病理变化,对于医学及脑科学研究具有重要意义。PACT成像技术作为一种光学与超声混合成像技术,兼具高对比度与深穿透能力,在全脑尺度的血管结构与血氧功能精细成像方面具有独特优势。然而,受限于压电超声传感器的工作带宽和聚焦能力,传统PACT系统难以满足深层全脑的高分辨率成像需求。
近年来,研究者们在压电框架下通过优化换能器材料与结构来提升PACT成像性能,但效果有限。根本原因如下:其一,压电传感器的灵敏度依赖于接收面积,为获得足够灵敏度需增大元件尺寸,导致接收角度减小,从而降低成像分辨率;其二,压电传感器带宽较窄,无法同时接收深层组织低频信号与精细结构高频信号,导致成像深度与空间分辨率不可兼得;其三,压电传感器聚焦能力有限,受限于压电材料加工工艺限制,数值孔径有限且焦距难以灵活调节,无法灵活适配不同成像场景。
创新研究
光纤超声传感器能够克服压电传感器上述瓶颈。针对上述挑战,研究团队提出了一种聚焦型双频光纤超声传感器技术:(1)利用聚合物涂层与石英纤芯的杨氏模量差异,将光纤固有高频横向谐振模式(20–30 MHz)的能量部分转移到低频范围(2–3 MHz),实现了中心频率跨越数个倍频的双频超声检测。这一设计无需使用多个不同频率的换能器,便可同时捕获双频光声信号,低频信号获取深层组织结构,高频信号获取精细血管结构,使其具备了在全脑尺度上同时实现深穿透、高分辨率与高精度功能成像的能力;(2)利用光纤柔性特点,将光纤弯曲成弧形,无需任何额外声学透镜即可形成片状超声聚焦,在4 cm工作距离下实现了5.2 Pa的超低压力检测限,显著提升了深层弱信号捕获能力,且片状聚焦的层厚仅为~400 μm,能够有效抑制面外信号干扰,提高了层析能力。

图1:基于双频光纤超声换能器阵列的多光谱PACT系统示意图。光纤换能器机械弯曲以在几何中心平面形成片状超声聚焦。光纤换能器保留部分光纤的聚合物涂层,以实现双频带超声检测。TR:扭转-径向模式。多光谱PACT成像采用光学参量振荡激光器输出三个波长脉冲光,用于获取组织血氧饱和度信息。
研究团队利用该传感器对小鼠大脑进行了连续冠状截面断层扫描,沿前后轴方向采集五幅不同位置的冠状截面光声图像,其融合图像不仅清晰呈现了大脑皮层精细的微血管分支,还完整显示了海马、丘脑等深部脑区的血管结构。

图2:小鼠大脑高分辨光声图像。(Cc: 大脑皮层;Hip: 海马体)
在此基础上,结合双波长光激发与光谱线性解混,实现了小鼠全脑血氧饱和度的实时定量测量。在氧浓度挑战实验中,成功监测到小鼠大脑在缺氧、常氧与高氧状态下的血氧动态变化,证明了该系统在不同深度下的功能成像可靠性。

图3:氧挑战下的小鼠大脑血氧动力学监测。
研究团队进一步将该技术应用于原位胶质母细胞瘤小鼠模型的成像。结果显示,系统能够清晰分辨肿瘤内部紊乱的新生血管网络,并精准显示出肿瘤区域的异常高氧合状态。成像结果与T2加权MRI图像高度吻合,肿瘤边界清晰可见。与传统成像技术相比,该系统能够同时提供肿瘤的解剖结构与功能代谢信息,为肿瘤的早期筛查与疗效评估提供了更全面的依据。

图4:小鼠原位胶质母细胞瘤中肿瘤生长及血氧饱和度多光谱成像。
总结与展望
本研究提出的双频光纤阵列PACT成像技术,突破了传统压电换能器的固有瓶颈,为全脑尺度的血管结构解析与血氧代谢评估提供了新的技术路径。未来,研究团队将进一步优化该技术,通过增加光纤换能器阵列的阵元数量以消除机械扫描过程,将成像速度提升至实时水平,从而推动其在脑功能研究与脑疾病临床诊断中的转化应用。(来源:LightScienceApplications微信公众号)
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41377-026-02324-3
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