封面展現了多光譜成像技術在醫學研究中的應用。將皮膚鱗癌中的細胞視作星系，利用精細的多光譜成像，觀察這些“星系"間的相互作用及演變過程。在該技術中，細胞被藝術化為星系和恒星，并被置于廣闊的宇宙背景中，以此強調腫瘤細胞在微環境中的復雜性，以及它們與星系動態的相似性。多彩的光束代表不同的光譜范圍，每種顏色對應揭示了組織中特定的生物標志物或病理狀態。這種視覺呈現使我們能夠清晰地區分正常與癌變細胞間的差異，類似于天文學家通過光譜來識別不同的天體。該方法為病理學研究提供了新思路，展示了科技在解讀生命科學奧秘中的潛力。

一、研究背景

皮膚鱗狀細胞癌（cSCC）是全球常見的皮膚癌之一，其復發率高，診斷復雜。cSCC在皮膚上的表現多變，從微小紅斑到顯著結節，使得鑒別診斷具有挑戰性。傳統顯微成像技術主要依賴RGB圖像，這限制了能夠獲取的信息維度，增加了對醫生經驗的依賴，并受制于染色標準的不一致性。在臨床實踐中，早期的cSCC病變可能僅表現為表皮層的細微變化，這在常規顯微觀察中容易被忽視。如果未能及時發現和治療，cSCC可迅速進展為侵襲性腫瘤，甚至發生轉移。此外，cSCC隨病情進展對患者的影響逐漸加重，治療難度增大，對患者生活質量的影響顯著。

為提高早期診斷的精度和效率，減輕醫生的工作負擔，上海理工大學生物醫學光學與視光學課題組研究開發了多光譜顯微成像技術，通過分析皮膚組織在不同光譜下的反射特性，揭示微觀結構的早期變化，從而在早期階段準確識別cSCC，優化診療流程，提升治療效果。

二、創新工作

課題組基于自主研發的多光譜顯微成像系統，對cSCC及正常皮膚組織的病理學特征進行了深入研究。該系統集成了13個窄帶LED照明單元，覆蓋了420~680 nm的光譜范圍，提供比傳統RGB圖像更為豐富的光譜信息。系統的工作原理如圖1所示。這一技術的應用提升了對皮膚病理結構的識別能力，有助于更準確地分析和理解病變組織與正常組織之間的微觀差異。

圖1 系統工作原理圖

系統設計并優化了多光譜顯微成像系統，通過精密的光源控制和高分辨率的成像技術，實現了對細胞層面上微小變化的精確捕獲。結合電動平移臺和高性能CMOS相機，實現了圖像的自動化采集，極大提高了操作的精確性和效率。為了提升用戶操作體驗和實時圖像處理的效率，本課題組設計開發了一個基于量子工具包（Qt）框架的高度模塊化用戶界面，該界面不僅用戶友好，同時也支持快速調整和實時反饋；同時采用尺度不變特征變換（SIFT）技術及圖像分割算法進行圖像拼接，確保了圖像分析的連續性和準確性。對于圖像分割，結合了自適應閾值法和隨機森林算法來識別和分割關鍵的病理特征，如細胞核、角化珠和大脂滴等。這些算法提高了分割的精確度，尤其是在復雜或低對比度的圖像場景中。

通過上述技術，我們能夠在多光譜圖像上執行定量分析，例如計算核質比和其他形態學參數，這些是區分正常組織與cSCC組織的關鍵指標。如圖2所示，偽彩色處理進一步增強了圖像的視覺效果，使得病理結構更加明顯，便于病理學家進行精確診斷。與上海瑞金醫院合作進行的臨床樣本測試表明，該系統在實際應用中展現出了高的敏感性和特異性。自動化特性減少了病理診斷所需的時間和人力，有效提升了診斷流程的效率。

圖2 分割偽彩圖。（a）600 nm波段正常組織的分割圖；（b）630 nm波段正常組織的分割圖；（c）600 nm波段cSCC組織的分割圖；（d）630 nm波段cSCC組織的分割圖

三、總結與展望

該研究不僅驗證了多光譜顯微成像技術在皮膚病理學中的應用潛力，還提高了病理診斷的精確性和效率，為未來的臨床診斷提供了一條新的技術路徑。未來，我們計劃進一步擴展該技術的應用范圍，探索其在其他類型皮膚病變，如黑色素瘤和基底細胞癌等的診斷潛力，并致力于將這一技術商業化，以便更廣泛地服務于臨床需要。通過積累更多的臨床數據和優化算法性能，希望能夠進一步提升系統的診斷準確率和操作便捷性，實現自動化的病理診斷，特別是排除陰性樣本的能力，為皮膚病理學領域做出貢獻，為降低病理醫生的勞動強度提供技術手段。

參考文獻： 中國光學期刊網

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