近日，法国一组研究人员发现，一种新的激光成像技术将有望确定哪些供体心脏适合移植，哪些供体心脏会导致不良结果。更难得的是，它不许需要进行冠状动脉造影，也无需使用可能会损害移植心脏的造影剂。初步研究结果已发表在2023年4月的《生物医学光学杂志》（JBO）上。
激光散斑成像能够可视化跳动供体移植心脏的血管细节，用于体外生存能力评估（图片来源：Plyer等研究人员，JBO）
根据以往经验，严重冠状动脉疾病（CAD）是心脏移植术后，会否发生原发性移植物衰竭和早期死亡的关键决定因素。而随着捐赠者群体的标准扩大，在进行心脏移植分配前，心脏筛查的重要性正愈加凸显。由于等待心脏移植的名单很长，人们迫切希望找到筛选捐赠心脏（供体心脏）的方法，以确定它们的生存能力和潜在的并发症。
然而，当下被视作供体心脏评估“金标准”的侵入性冠状动脉造影，实际上只有大约三分之一的供体心脏会采用这种方式进行检查。离体心脏灌注（ESHP）研究则可以在供体心脏从供体中取出后进行，这种方法中使用的造影剂会使心脏衰老退化。
正因如此，研究人员们一直在寻找一种更优的方法来更好地保存心脏。
上述法国团队最近研究了一种基于激光散斑的非接触式成像技术，该技术可以在不需要对比的情况下评估心脏血管的结构和功能。研究人员建立了激光散斑正交对比成像（LSOCI）技术，用于选择性检测运动红细胞的多次散射。激光聚焦在供体心脏上，移动粒子的背向散射光可以用相机观察到，这产生了模糊效果，可以作为血管和周围组织之间的对比。
作为一种全视野光学技术，LSOCI能够创建具有实时成像能力的整个心脏外周血管的高分辨率成像。来自法国巴黎萨克雷大学的Elise Colin教授在国际光学与光子学学会（SPIE）的一份声明中解释称：“光学技术可以实时对心脏的整个外周血管系统进行高分辨率成像。”
为了验证这种方法，研究人员开发了一种临床模型，来研究移植前供体心脏的冠状动脉循环。然后，他们将激光和摄像机安装在一个固定在灌注模块（包含供体心脏）上方的关节臂上，生成并分析快速变化的斑点模式。
为了克服由于心脏跳动而导致的追踪血管系统的挑战，研究人员进一步优化了一种称为“多周期增强信噪比”（MPE－SNR）的方法。随着时间的推移，他们拍摄了一系列的图像，并建立起了一套描绘心脏相似位置血管系统的框架。然后通过使用其他图像对该序列中的每个图像进行优化，减少了噪声并增强了细节。
优化后的图像代表了不同时间点的血管系统。研究人员就是使用一系列这样的图像，在几秒钟内将小到100微米的血管系统可视化，并精确地显示血液循环。在未来，这项技术将有望用于识别心肌灌注异常，以及表征潜在的心脏疾病（如冠状动脉疾病）。
相关推荐
-
硬核科普
大家好！我是不言，这是我的第208篇原创文章。 激光焊接的熔池之所以呈现独特的“匙孔”（或称“锁孔”）形状，其根本原因在于高能量密度激光与金属相互作用时，产生的金属蒸气反冲压力与液态金属表面张力、重力
-
透过技术史，看懂激光雷达究竟是不是智商税
自动驾驶是汽车智能化的核心战场，而激光雷达是这场智能竞赛里最核心的分野。 激光雷达的存废，是目前智能汽车技术路线的最大分歧之一。两大阵营针锋相对，这让很多消费者选车时左右为难。 一方是以特斯拉、小鹏为
-
雨雾天下毫米波雷达与激光雷达谁更具优势？
在自动驾驶的技术版图中，感知系统始终是车辆决策的核心依据。为了让车辆在复杂的交通流中精准避障，需要为其装载各种传感器，其中激光雷达和毫米波雷达是较受关注的两种硬件。 由于传感器的工作特性，在雨雾天气下
-
自动驾驶感知的侧向进化，激光雷达竞争的新赛道？
智能驾驶技术正在经历从高速公路到城市复杂道路的跨越式发展，这一过程不仅仅是算法模型从感知向认知转化的演进，更是底层感知硬件布局的深刻变革。早期的自动驾驶方案一直将注意力集中在车辆正前方，通过安装在车顶
-
自动驾驶半固态激光雷达是如何工作的？
自动驾驶技术的提升很大程度上取决于传感器技术的突破。作为自动驾驶感知层级的核心组件，激光雷达（LiDAR）一直被誉为车辆的“眼睛”。它能够通过发射激光束并接收反射信号，在极短的时间内构建出周围环境的高
-
调频连续波（FMCW）为什么是自动驾驶激光雷达的未来？
在自动驾驶环境感知技术的演进过程中，激光雷达始终处于核心位置。作为能够提供高精度三维空间信息的关键传感器，激光雷达的技术路径也正从传统脉冲式飞行时间（ToF）向调频连续波（FMCW）相干探测跨越。 虽
-
2D还是3D？锂电激光焊接振镜选型的硬核逻辑
大家好！我是不言，这是我的第196篇原创文章。 前天聊了激光振镜的基本工作原理，今天我们来聊一聊2D振镜和3D振镜的区别。 这是一个非常核心的设备选型问题。 2D振镜和3D振镜的根本区别在于 ?“能否
-
自动驾驶如何实现激光雷达和摄像头的时间同步？
对于自动驾驶汽车来说，“看”世界的方式不只有一种，一般情况下，会有多个传感器用来感知交通环境，常见的传感器有激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达、惯性测量单元（IMU）等等。这些传感器各自以不同
-
FMCW和ToF激光雷达，哪种更适合自动驾驶？
在自动驾驶系统里，激光雷达被视为最重要的感知硬件，其通过激光探测前方路况的具体情况，并生成三维信息。正因为它看得“准”，围绕激光雷达的技术路线一直是自动驾驶领域长期争论的话题。其中ToF和FMCW这两
-
灰尘是如何影响激光雷达识别效果的？
在自动驾驶系统中，激光雷达作为重要的感知硬件，成为了很多车企的主要选择。激光雷达虽然可以获得环境的深度信息，但在灰尘较多的环境下，会出现返回信号被大量散射和衰减、点云中噪声激增且分布无规律、目标轮廓模
