作者单位
摘要
北京理工大学光电学院信息光子技术工业和信息化部重点实验室, 北京 100081
拉曼光谱技术能够提供与物质特定分子结构相关的光谱信息, 可用于识别生物组织微小的生化变异, 具有快速、 实时、 无损、 无需样本预处理等优点, 在临床病理诊断领域极具应用前景。 与常规组织病理学分析相比, 拉曼光谱技术能够直接检测活体组织, 简化了分析程序, 缩短了诊断时间。 人体病变组织的细胞分子组成和结构可能发生变化, 这为拉曼光谱技术在组织病理诊断中的应用提供了检测依据。 基于组织分子组成与结构的差异, 结合机器学习和化学计量学方法, 拉曼光谱技术可以提供客观的诊断信息, 实现快速、 低侵入的病理诊断。 回顾了近十年来拉曼光谱技术在组织病理诊断中的研究进展, 对取得的关键成果进行了总结, 阐述了当前离体和活体应用拉曼光谱技术的一些关键问题。 针对离体拉曼光谱检测, 重点评估福尔马林固定石蜡包埋样本、 冷冻样本和新鲜组织样本等离体样本的适用情况; 阐述拉曼光谱数据收集的关键技术, 包括适用光源、 光谱范围, 以及病理样本光谱采集的方式等。 对于活体拉曼光谱检测, 重点介绍了活体检测研究中拉曼光谱技术应用的两种形式: 结合医用内窥镜进行体内检测, 以及开放手术中的直接检测; 综述了临床适用的拉曼系统, 重点介绍了当前活体拉曼研究中应用的光纤探头。 同时, 文章也讨论了拉曼光谱数据的处理与分析方法, 通过光谱预处理, 特征提取与分类识别, 构建拉曼光谱病理诊断模型, 在小样本范围能够获得较好的诊断结果。 考虑临床实际应用, 仍需要不断优化分析方法, 实现拉曼光谱与生化信息的关联, 将样本个体差异的影响纳入分类模型中, 以提升模型性能。 文章对拉曼光谱应用于病理诊断中的关键问题进行了讨论, 为进一步开展研究提供参考。 未来需要更深入和广泛地开展离体和活体研究, 以促进拉曼光谱技术在临床中的应用。
拉曼光谱 疾病诊断 术中指导 机器学习 Raman Spectroscopy Disease diagnosis Intraoperative guidance Machine learning 
光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1016

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