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用于生物医学和临床应用的偏振光学
撰稿 | 何超(牛津大学)
说明 | 本文来自论文作者(课题组)投稿
作为一种电磁波,光具有强度,波长,相位和偏振等基本特性。其中光的偏振属于矢量性质,其高维度的特性决定了偏振的测量和表征较为复杂。由于人眼可以直接或间接观察到光的强度、颜色(波长)、相位信息,因此基于上述基本属性的光学方法发展历史较为悠久,在生物医学领域应用广泛。
图1 用于生物医学和临床应用的偏振光学艺术效果图
与此相比,人眼不具有感知偏振的能力,因此基于偏振的光学方法发展相对较晚。然而近年来随着新的精密偏振器件、探测器,及测量优化校准方法不断出现,偏振光学方法具有的独特优势正在引起关注。
如今,偏振光学已在多个领域发挥着重要作用,覆盖从基础物理,如量子物理研究到各类应用,如材料表征以及生物医学检测等方方面面。
因其具备1)携带的信息量大,2)无需外源性标记,3)兼容各类已有光学仪器等诸多优势,偏振光学方法在生物医学研究及临床实践中得到越来越广泛的应用。
近日,来自清华大学何宏辉副教授、马辉教授,以及牛津大学何超青年研究员、Martin J. Booth教授研究团队,以 Polarisation optics for biomedical and clinical applications: a review 为题,在 Light: Science & Applications 上发表综述文章。
该文章简要介绍了偏振光学基础,系统总结了在生物医学研究中偏振测量及成像技术的应用现状,面向生物医学样本的偏振信息提取和参数分析的方法,并展示了在薄样本透射偏振成像/厚组织反射偏振成像中的典型应用,以及和其他技术结合的多模态生物医学检测方法等。
文章讨论了若干近期的偏振成像测量技术突破,最后展望了偏振光学方法在生物医学研究领域未来的发展方向。参与相关研究的团队成员还包括常金涛博士,以及清华大学医学院生物医学工程系研究生陈斌国。
图2 光的偏振性质及和生物样品的作用
本综述首先介绍了偏振光学应用于生物医学领域的基本数学工具。作者通过将生物医学偏振计和椭偏测量术的发展进行对比,总结了复杂散射体系与非散射体系偏振测量需求的差异。
考虑到生物医学样品,如组织、细胞等常常具有较为显著的散射特性,因此常用一个四维斯托克斯矢量描述光的偏振状态,此时入射光与样品的散射相互作用可由一个4×4偏振变换矩阵-即穆勒矩阵表征,其第一个矩阵元代表我们熟知的非偏振光学特征,其余阵元反映样品的不同偏振光学属性。由此可见,偏振光学方法可提供样品的大量信息。此外,由于光的偏振态调制器件不影响光的传播方向,通过在光路中增加偏振器件,我们可在保持显微镜、内窥镜等原有光学成像及测量设备工作方式不变的情况下,拓展其获取生物医学样品微观结构信息的能力。
图3 穆勒矩阵及其内部“编码”的物理信息
针对生物医学应用,综述进一步的沿着偏振测量及成像技术-偏振信息提取与参数分析-组织和细胞的偏振成像及测量应用等三个方面进行了系统回顾总结:
偏振测量及成像技术:偏振测量及成像技术是生物医学应用的基础,本文介绍了近年来发展的一系列测量光(斯托克斯矢量)及物体(穆勒矩阵)偏振性质的偏振计,并面向不同应用场景对同时/非同时、部分/完全偏振测量及成像技术进行了总结;由于偏振的高维度特性,在测量过程中的降噪、优化、校准对于最终偏振测量结果的准确性至关重要,论文对各类偏振计的降噪-优化-校准模型进行了统一归纳介绍和展望。
偏振信息提取与参数分析:在获得准确的偏振测量结果后,如何从这些高维度矢量信息中获取生物样本结构特征,是决定偏振光学方法的生物医学应用前景的另一关键。论文总结了面向生物组织、细胞等样本的偏振信息提取和参数分析的代表性方法,包括基于理论模型提出的穆勒矩阵分解、变换等方法,以及基于大数据分析的偏振数据降维等信息提取方法,并对上述方法的应用条件、表征不同结构的能力等进行了对比分析。
组织和细胞的偏振成像及测量应用:不同组织、细胞样本具有不同的散射和偏振特性,论文分别从薄样本透射偏振成像/厚组织反射偏振成像两方面对典型应用进行了总结,分别展示了若干代表性方法及应用实例。此外作者还对相关的生物组织仿体和模型模拟方法进行了归纳。通过综述可以看到,偏振成像作为一种亚波长微观结构敏感、非标记、定量化、无损伤的成像检测技术,在生物医学研究和临床医学领域,特别是肿瘤诊断方面显示出了广阔的应用前景。
综述最后结合当下快速发展的机器学习、非线性光学、超表面等技术,对偏振光学方法在生物医学研究及临床应用中的未来发展方向进行了展望。
图3 偏振光学方法的潜在多模态联用
论文信息:
He, C., He, H., Chang, J. et al. Polarisation optics for biomedical and clinical applications: a review. Light Sci Appl 10, 194 (2021).
论文地址:
https://doi.org/10.1038/s41377-021-00639-x
编辑 | 赵阳
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