来自多个机构的研究人员合作开发了一种方法，将信息从化学特征最明显的中红外（MIR）区域转换为近红外（NIR），现有相机 技术最敏感。 他们新的宽视场系统可以捕获在几毫秒内发生的快速事件或动态过程的MIR光谱图像。 该技术可用于以提高诊断准确性和速度的方式研究癌症和其他疾病的化学特征。

研究人员开发了一种新系统，该系统使用频率转换将整个中红外图像转换为近红外波长范围，同时保留空间信息。 该系统可用于寻找癌症和其他疾病的化学特异性特征。 由DTU Fotonik的Peter Tidemand-Lichtenberg友情提供。

来自DTU Fotonik的研究人员使用非线性频率转换，这是一种将能量添加到光子以改变其波长的过程，以开发一种检测系统，可以将整个MIR图像移动到近红外波长范围，同时保留其所有空间信息。 来自光子科学研究所（ICFO）的研究人员开发了一种新的MIR光源，并将其纳入系统。 该单波长光源可以调谐到不同的波长。 为了产生MIR光，光源使用频率转换，这允许研究人员使用相同的脉冲NIR激光器来产生可调谐的MIR光并实现图像频率转换。标准CCD相机与频率转换系统的晶体旋转一致，仅在2.5毫秒内获得包含64 k像素的频率转换MIR图像，无需后处理。

该系统采用单波长光源，使用频率转换产生中红外光，并可调谐到不同波长。 研究人员使用相同的脉冲近红外激光产生可调中红外光并实现图像转换。 他们通过对气流进行成像并区分食管组织的癌症和正常样本来证明该系统。 由TIT的Chaitanya Kumar和DTU Fotonik的Saher Junaid提供。

“这种方法可以产生完美同步的高峰值功率脉冲，无需对脉冲进行复杂的时间控制，从而使图像具有良好的信噪比，”Peter Tidemand-Lichtenberg教授说。“此外，我们的光学设置采用的方式在获取图像后只需要很少的后处理。”研究人员通过调整照明激光以匹配气流的峰值吸收并获取每秒40幅图像的视频，展示了他们的MIR频率转换光谱方法的成像速度。来自埃克塞特大学的团队成员领导了一项试验性研究，该系统用于评估癌症和健康的食管组织样本。他们发现使用新系统的形态学和光谱分类与标准染色的组织病理学图像匹配良好。Tidemand-Lichtenberg表示，新方法本质上是通用的，“构成了实现视频帧率中红外单色成像的主要简化。”研究人员认为，他们的技术提供的光谱信息可以与机器学习相结合。基于化学特征实现更快速且可能更客观的医学诊断，无需染色。

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