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引言

目前，癌癥診斷的金標準依然是組織病理學檢查。然而，這種成本高昂的診斷方法不可避免地對人體造成損傷，并且因受限于病理學專家的主觀判斷，最終的診斷結果可能具有一定的片面性。而高光譜成像技術能夠提供成像對象的組織成分及其空間結構信息，這使非侵入性的疾病診斷和臨床治療應用成為可能，具有極廣闊的應用前景。

本文基于對高光譜成像的基本原理和高光譜顯微成像系統(tǒng)的介紹，重點總結和闡述了1998—2021年間高光譜圖像在生物醫(yī)學領域的發(fā)展及應用，包括癌癥、心臟病、視網膜疾病、中醫(yī)舌診、糖尿病、牙科疾病和皮膚病等常見疾病的新型診斷方法;腫瘤切緣檢測、腹腔鏡手術、腎手術、腸道手術和外科神經定位等手術指導。本文討論了高光譜成像技術的局限性并且展望其未來的發(fā)展，總結了針對高光譜成像技術在疾病診斷和治療方法有效性評估的相關臨床結果和文獻報道，表明高光譜成像技術作為一種有效的、非侵入性的輔助診斷手段，在生物醫(yī)學應用領域具有非常大的發(fā)展空間和潛力。

高光譜成像技術

2.1 基本原理

高光譜成像技術是一種結合成像學和光譜學的混合模式，由多光譜遙感成像技術發(fā)展而來。高光譜成像技術是指利用光譜儀對成像對象在紫外（UV）、可見光（VIS）、紅外、甚至中紅外波段的光譜范圍內的譜線（數(shù)十或數(shù)百條）進行連續(xù)掃描成像，收集每個像素處的光譜信息，生成空間和光譜信息的3維數(shù)據(jù)集（稱為超立方體）。高光譜圖像中的每個像素都包含了幾十個到幾百個連續(xù)窄波段的光譜信息，并且任一個波長下的光譜數(shù)據(jù)都能生成一幅二維圖像，從而實現(xiàn)“圖譜合一”。與多光譜成像（例如RGB彩色相機）相比，高光譜成像的光譜帶更多（如圖1所示）且光譜分辨率更高。因此，HSI有可能捕獲不同病理條件下組織的細微光譜差異，而多光譜成像往往會難以獲取足夠多的用于診斷的重要光譜信息。

圖1膜性腎病的高光譜圖像

2.2 高光譜顯微成像系統(tǒng)

高光譜顯微成像系統(tǒng)主要以成像光譜儀、CCD相機和顯微鏡為主要組成部分，具有多種不同的分類標準，如工作波段、測量光譜類型、數(shù)據(jù)采集方式和光譜色散方式等。以數(shù)據(jù)采集方式為例，高光譜顯微成像系統(tǒng)主要分為掃描型和快照式（snapshot）。其中，掃描型高光譜成像系統(tǒng)又可細分為擺掃式（whiskbroom）、推掃式（pushbroom）和凝視式（staring）。表1展示了這4種成像方式的技術特點。表2總結了代表性的HSI系統(tǒng)及其醫(yī)學應用。

表1不同成像方式的光譜儀比較

擺掃式成像需要在橫縱兩個方向上移動電動控制平臺來變換目標像素點，掃描一次只能收集單個像素，也稱為逐點掃描。擺掃式高光譜顯微系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)時間較長、硬件復雜且效率較低。

推掃式成像也稱為線性掃描，空間兩個維度信息通過自掃描和平臺運動實現(xiàn)，視場內的光信號依次經過物鏡、入射狹縫和準直模塊、色散元件，并成像于CCD相機。與擺掃式不同，推掃式通過一次掃描可以采集一列像素點的空間信息和光譜信息。由于推掃式采集方式掃描時間較長，圖像的光譜分辨率和空間分辨率得以有效提升。無需外置擺掃裝置的特點使得推掃式光譜儀具有相對小的體積，因而適用于生物醫(yī)學領域應用。圖2為典型推掃式光譜儀的成像原理示意圖。

凝視式成像方式與傳統(tǒng)相機類似，其采集的高光譜圖像的光譜分辨率低于推掃式采集方式獲取的圖像，往往達不到高光譜分辨率的要求。凝視式高光譜儀內不設置運動機構，其體積較小，而各譜段圖像并非同時掃描完成，因此它對探測動態(tài)的運動目標具有不適用性。

快照式高光譜成像技術的成像過程無需掃描，能夠一次性獲取目標物體的圖像信息和光譜信息。該類儀器系統(tǒng)內部不存在移動部件或其他動態(tài)調節(jié)組件，抗干擾能力強，且成像速度快，因此適用于移動速度較快的目標物體，并且可以達到實時監(jiān)測的目的。

表2代表性高光譜成像系統(tǒng)及其醫(yī)學應用總結

圖2推掃式高光譜成像系統(tǒng)的示意圖

3、生物醫(yī)學疾病診斷應用

高光譜成像技術具有“圖譜合一”的優(yōu)勢，對組織進行檢查時，因病變會引起組織成分信息（例如蛋白質、核酸、糖和水分）在含量和結構形態(tài)等方面的變化，進而引發(fā)光譜曲線在波形、峰強和波長等方面的改變。因此，高光譜成像技術能夠在組織細胞形態(tài)未發(fā)生明顯變化之前獲取到細胞的異常信息，具有超前性，為鑒別正常組織和病變組織提供了強有力的依據(jù)。HSI在非侵入性癌癥檢測、糖尿病足潰瘍、心臟和循環(huán)系統(tǒng)病理學及其他疾病檢測、手術指導等方面發(fā)揮了重要作用，在醫(yī)學診斷和臨床研究領域展現(xiàn)了巨大的應用潛力。

3.1 癌癥檢測

目前癌癥早期篩查診斷普遍使用的熱斷層掃描技術（TTM）、正電子發(fā)射計算機斷層顯像（PET-CT）等檢測手段無法獲取病變器官的分子層面信息，血芯片檢測、基因檢測和納米檢測等檢測手段價格昂貴，對癌癥早期精準篩查的發(fā)展和普及形成了極大障礙。與此同時，多數(shù)檢測技術依賴的熒光信號探測存在猝滅、低信噪比及實驗環(huán)境干擾等問題，易對結果產生錯判。癌變過程意味著生物組織結構在細胞和亞細胞水平上存在變化，早期診斷癌癥的重要標識信號就是生物組織內部結構和生物化學成分的變化。高光譜成像技術能夠實現(xiàn)病理數(shù)字化，提供生物組織圖像的3維數(shù)據(jù)立方體，包含二維圖像信息與一維光譜信號，包含生物組織特征的空間信息和光譜信息，從而準確鑒別不同的病理組織成分，為病變組織器官的深層次分析研究提供了數(shù)據(jù)獲取保障，在癌癥診斷方面具有巨大的應用潛力。

3.2 宮頸癌

宮頸癌是婦女第四常見的癌癥。據(jù)世界衛(wèi)生組織截至2020年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在全世界范圍內，約60萬名女性被診斷出患有宮頸癌，約34萬名女性死于宮頸癌。目前存在的兩種有效預防宮頸癌的方法是初級（人乳頭瘤病毒（HPV）疫苗接種）和二級（篩查和治療癌前病變）預防方法。只要早期發(fā)現(xiàn)并有效管理，晚期診斷的宮頸癌也可以通過適當?shù)闹委焷砜刂撇∏?。通過全面的預防、篩查和治療方法，宮頸癌可以作為公共衛(wèi)生問題被消除。

基于光學技術的宮頸涂片檢查是目前篩查宮頸癌的主要方法，可用于識別宮頸細胞和組織中的癌前病變和潛在癌前病變。然而，宮頸涂片檢查的假陽性概率為15%40%。光譜學技術利用生物組織的光譜特征來識別病變和指導活檢，提高了宮頸癌活檢陽性概率，為宮頸癌臨床診斷提供了一種可靠的、非侵入性臨床診斷方法;計算機能對光譜成像實現(xiàn)自動分析，突破了檢測結果受醫(yī)師臨床經驗影響的限制。

Okimoto等人利用小波域中的主成分分析（PCA）為熒光成像光譜法無創(chuàng)檢測宮頸上皮內瘤變（CIN）提供了新方法。使用連續(xù)小波變換（CWT）對高光譜每個像素的熒光光譜的多尺度結構提取數(shù)據(jù)立方體，然后使用PCA壓縮和去噪小波表示，以呈現(xiàn)給前饋神經網絡（FNN）進行組織分類。該方法可以在5種宮頸組織類別（包括:低度不典型增生（CIN1）、鱗狀、柱狀、化生和其他未指定組織類型（5種））中獲得95%的平均分類準確率。與此同時，還訓練了2類前饋神經網絡，以區(qū)分CIN1和正常組織，并獲得敏感性和特異性分別為98%和99%的結果。

高光譜成像技術用于體內檢測宮頸上皮內瘤變時，面臨多種限制，例如照明不均勻、設置成本高昂、體積大以及數(shù)據(jù)采集和處理非常耗時。為了克服這些限制，Zheng等人獲取了600-800nm波長范圍內的高光譜圖像立方數(shù)據(jù)，并通過寬間隔二階導數(shù)分析方法對其進行了處理。該方法有效地減少了由于照明不均勻和背景吸收而引起的圖像偽影。此外，通過二階導數(shù)分析，只需使用3個特定的波段（620nm、696nm和772nm）即可實現(xiàn)具有最佳可分離性的組織分類。將3位患者的宮頸高光譜圖像用于分類分析，Zheng等人提出的方法將宮頸組織成功地分為正常，炎癥和高級別病變等3類。圖3展示了一位高度病變的宮頸癌患者的分類結果。圖3（a）是應用3%5%乙酸后的數(shù)字陰道鏡圖像，由經驗豐富的外科醫(yī)生標記的黑色圓圈表示高度病變區(qū)域，用紅線分隔的區(qū)域表示那勃氏囊腫的部分。圖3（b）是應用魯戈氏碘液后的數(shù)字陰道鏡圖像。圖3（c）是在696nm處的單個波長的反射率圖像。圖3（d）是應用Zheng等人方法得到的分類結果。由經驗豐富的外科醫(yī)生繪制的黑色圓圈表示高度病變區(qū)域，用紅線分隔的區(qū)域表示那勃氏囊腫的部分。實驗結果表明，分類結果與有經驗的婦科腫瘤學家在使用乙酸后的分類結果一致。

圖3一位高度病變患者圖像的分類結果

3.3 皮膚癌

皮膚是人體最大的器官，皮膚黑素瘤是高度惡性的皮膚腫瘤。皮膚黑色素瘤的大多數(shù)病例在被診斷后已經處于晚期，缺乏有效的治療方法。手術切除、化學療法和其他療法只能延長患有該疾病的患者的壽命。皮膚癌的早期發(fā)現(xiàn)對于規(guī)劃癌癥病變的有效療法至關重要。常規(guī)的皮膚診斷是基于對病變的肉眼檢查，并且檢查結果準確度取決于皮膚科醫(yī)生的專業(yè)知識。通過肉眼檢查無法確診時，皮膚科醫(yī)生通常需要進行活檢以確認病變是否為惡性。該方法存在假陽性和假陰性的問題，導致不必要的手術程序。因此，無創(chuàng)和非侵入的高光譜成像技術可以在皮膚腫瘤的早期檢測中發(fā)揮重要的臨床作用。

Nunez等人基于人類皮膚的固有屬性，不使用“高光譜到RGB圖像的轉換”，使用高光譜儀器（光譜范圍400-2500nm）估計被識別為皮膚像素中包含的黑素體的數(shù)量，從而估計出皮膚的顏色。

為了能夠在早期發(fā)現(xiàn)黑色素瘤，研究人員已經對其進行廣泛研究并開發(fā)了自動黑色素瘤篩選系統(tǒng)。Nagaoka等人提出一種高光譜黑素瘤篩查系統(tǒng)，并提出了一種基于皮膚色素分子特征的黑素瘤鑒別指數(shù)。Nagaoka等人將高光譜成像儀和黑色素瘤鑒別指數(shù)應用于鑒別頭端痣（AN）和急性肺部黑色素瘤（ALM）。通過診斷性能評估，該方法獲得了92%的敏感性和86%的特異性，在分子色素水平上提出的客觀黑色素瘤鑒別指數(shù)的性能接近臨床專家。Vyas等人基于人體皮膚的物理模型開發(fā)了一種機器學習與高光譜成像相結合的新方法，無創(chuàng)地估算生理皮膚參數(shù)，包括黑素體、膠原蛋白、氧飽和度和血容量。

黃怡提出了一種基于特征譜的監(jiān)督最小二乘支持向量機（CSS-LSSVM）分割方法對惡性黑色素細胞進行分割。CSS-LSSVM基于傳統(tǒng)的最小二乘支持向量機（LSS-VM）算法，選擇目標樣本的特征譜作為參考，獲得了皮膚黑色素瘤實驗樣品中惡性黑色素細胞高達85%的分割精度。圖4顯示了黑色素瘤細胞識別實驗的結果。與SVM分割方法相比，CSS-LSSVM分割方法可以識別更多的惡性黑色素瘤細胞區(qū)域。

高光譜成像是一種新型非侵入性技術，能夠捕獲超出人眼能力范圍的樣本光譜特性，促進色素性皮膚病變（PSL）的檢測和分類。Leon等人提出了基于HSI皮膚病學采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)在450950nm光譜范圍內捕獲了125個光譜帶，獲得了來自61位患者的76幅PSL高光譜圖像。對采集的高光譜圖像構建PSL數(shù)據(jù)庫，并對庫內樣本進行了標記和分類，分為良性和惡性兩類。Leon等人提出了一種基于半監(jiān)督算法的PSL自動識別和分類的處理框架。實驗結果表明，鑒別惡性和良性PSL的敏感性和特異性結果分別為87.5%和100%。這項研究初步表明，HSI技術有潛力在臨床常規(guī)實踐中使用實時無創(chuàng)手持設備幫助皮膚科醫(yī)生辨別良性和惡性PSL。

圖4黑色素瘤細胞識別實驗的結果

3.4 胃癌

癌癥檢測方法可以幫助醫(yī)生診斷癌癥，以安全的邊界解剖惡性區(qū)域，并評估切除后的腫瘤床。Akbari等人通過構建10名患者胃癌數(shù)據(jù)庫，對紅外波長范圍內高光譜圖像對腫瘤的檢測進行評估。通過提取癌性和非癌性組織中的光譜特征進行診斷，并將高光譜圖像轉變?yōu)閭尾噬珗D像實現(xiàn)專家的診斷標記，判斷圖像內是否含有胃癌組織并圈出胃癌組織輪廓和癌細胞。圖5（a）中紅線標記的區(qū)域為胃癌組織區(qū)域，圖5（b）中綠線標記的區(qū)域為單個癌細胞。實驗結果能夠突出顯示癌性組織與非癌性組織的反射特性之間的差異，證明了該系統(tǒng)的應用潛力。

Goto等人研究了使用高光譜成像儀記錄胃腫瘤和正常黏膜的光譜反射率（SR）的差異，以此確定可用于診斷胃癌的特定波長。該實驗使用高光譜相機記錄了日本山口大學醫(yī)院的96例患者經內鏡黏膜剝離術切除的104例胃腫瘤，并確定了將腫瘤與正常黏膜區(qū)分開的最佳波長和臨界值，以建立診斷算法。選擇770nm的波長和1/4的校正SR的截止值作為各自的最佳波長和截止值。該算法的特異性和準確性分別為98%和85%。實驗結果表明，HSI可用于測量胃腫瘤中的SR，準確區(qū)分腫瘤性黏膜和正常黏膜。

Ogihara等人利用校正后的反射率，設計了胃癌診斷支持系統(tǒng)。在系統(tǒng)設計中，僅通過訓練樣本即可解決選擇最佳波長和優(yōu)化分類器截止值的問題。以104例胃癌為樣本，獨立重復設計評價系統(tǒng)30次，在對30個試驗的性能進行分析后，所得平均敏感性為72.2%，特異性為98.8%。結果表明，該系統(tǒng)可有效支持胃癌篩查。

Hu等人使用高光譜顯微成像技術建立了30例胃癌患者的高光譜數(shù)據(jù)庫。基于胃癌組織與正常組織在410-910nm波長范圍內光譜空間特征的差異，Hu等人提出基于深度學習的胃癌組織分析方法，研究了胃組織的微觀高光譜特征和個體差異。實驗結果表明，該模型對胃癌和正常胃組織的分類準確率為97.57%，對胃癌組織的敏感性和特異性分別為97.19%和97.96%。

圖5胃癌組織輪廓和癌細胞的偽彩色圖像

3.5 口腔癌

口腔癌是一種復雜的，廣泛傳播的癌癥，嚴重危害人體的健康。先進的技術和深度學習算法可以實現(xiàn)口腔癌的早期檢測和分類。醫(yī)學成像技術、計算機輔助診斷和檢測可以提高癌癥治療效果。Jeyaraj和Nadar通過分析口腔癌患者的高光譜圖像，開發(fā)了一種用于計算機輔助口腔癌自動檢測系統(tǒng)的深度學習算法。在100幅高光譜圖像數(shù)據(jù)訓練下，算法分類精度為91.4%，靈敏度為0.94，特異性為0.91。

3.6 心臟和循環(huán)病理學

據(jù)心血管疾病調查數(shù)據(jù)顯示，心血管疾病在全球范圍內具有較高的疾病致死率。2015年死于心血管疾病的人數(shù)高達1790萬，經保守估計到2030年死亡人數(shù)將增至2360萬。心血管疾病的防治任務對臨床檢測分析技術提出了更高的要求。高光譜成像技術作為一種新型可視化技術已應用于心臟和循環(huán)系統(tǒng)病理學的初期探索。

外周動脈疾?。≒AD）常引起行走時的不適或疼痛，可發(fā)生在下肢的各個部位。在嚴重的外周動脈疾病中，有時會出現(xiàn)肢端潰瘍，如果不改善局部的血液循環(huán)，這些潰瘍會變干變黑，最后壞死。Chin等人利用高光譜成像技術對PAD進行檢測和病程評估。實驗使用可見光HSI系統(tǒng)測量正常人和PAD患者的氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的濃度，從而獲取正常人和PAD患者下肢氧合水平的差異。該研究初步證明高光譜成像能夠無創(chuàng)檢測氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的濃度，具有診斷和評估PAD的應用潛力。

易損斑塊具有造成嚴重心臟病的風險，并且難以使用現(xiàn)有方法進行識別。高光譜成像結合了光譜和空間信息，為動脈粥樣硬化病變的精確光學表征提供了新的可能性。

Larsen等人使用白光和紫外線照射，從切除的主動脈樣本中收集高光譜數(shù)據(jù)，結合組織學使用K均值聚類、主成分分析等統(tǒng)計圖像分析工具和反射率來評估高光譜圖像。圖像分析與組織學相結合的方法不僅能揭示主動脈斑塊的復雜性和異質性，還可以從高光譜圖像中識別斑塊特征，例如脂質和鈣化。大多數(shù)晚期病變區(qū)域被斑塊的外緣或肩部區(qū)域包圍，這被認為是易損病變中的薄弱點，這些特征可以在白光和熒光數(shù)據(jù)中識別出來。該實驗證明了將高光譜成像用于體外檢測和鑒定晚期動脈粥樣硬化斑塊的可能性。與常規(guī)的單點光譜測量相比，高光譜成像可提供更多有關病變異質性的診斷信息。

膽固醇晶體（ChCs）已被認為是斑塊易損性的主要因素，并且是動脈粥樣硬化的潛在生物標志物。然而，在自身組織環(huán)境中，選擇性地檢測膽固醇是一項技術挑戰(zhàn)。Suhalim等人證明了高光譜激發(fā)拉曼散射顯微鏡（SRS）與二次諧波顯微鏡（SHG）相結合可以選擇性地檢測ChCs。

4、討論

在過去的幾十年里，高光譜成像作為一種非接觸、免標記的新型光學診斷技術，通過獲取肉眼不可見的附加光譜圖像信息，為臨床醫(yī)學提供了有效的輔助診斷技術手段。隨著高光譜成像技術對醫(yī)學應用探索的不斷深化和擴展，高光譜成像的醫(yī)學應用可能會受到成像系統(tǒng)成本和從大量的醫(yī)學高光譜圖像數(shù)據(jù)中精準且快速地挖掘出具有重要診斷價值的特征信息能力的限制。醫(yī)學高光譜圖像的高空間分辨率、高維度和空譜特征關聯(lián)等特點，為圖像分析和實際工程應用帶來很大困難和挑戰(zhàn)。光譜分析方法是僅測量有限數(shù)量點的點測量方法，因此，所獲取的光學特性可能會因局部組織的不均勻性而產生偏差，并且可能會丟失重要的診斷信息。盡管光譜學已被廣泛研究以探測分子、細胞和組織特性并表征組織參數(shù)與疾病狀態(tài)的相關性，但HSI的基礎研究仍尚未深入。

因此，有必要對醫(yī)學高光譜圖像的生物學原理進行基礎研究，并利用光譜學對HSI系統(tǒng)進行驗證。HSI非唯一性的存在是HSI的另一個局限性。HSI技術從反射率和透射率的測量中推導出相互作用系數(shù)以間接提取組織內光學特性空間圖，這是一個不適定的逆問題，沒有唯一解。此外，HSI可以測量來自大面積組織的大量光譜信息，但實踐中很難消除光譜輪廓與生物樣品匹配的模糊性。目前，大多數(shù)文獻報道了在不深入分析獲得的圖像數(shù)據(jù)的情況下應用HSI的可行性。由于圖像數(shù)據(jù)集通常被限制在特定的儀器上，一些結果可能缺乏通用性。因此，需要各種疾病的組織、細胞和分子的可訪問、準確和可持續(xù)更新的光譜數(shù)據(jù)庫，以便為疾病診斷和治療提供有價值的工具。例如，腎腫瘤的每一個亞型都可能具有不同的形態(tài)和分子特征，從而導致光譜特征的差異。因此，腎腫瘤的光譜庫可以提供參考光譜，以幫助高光譜圖像的解釋。此外，為了充分利用HSI提供的豐富的光譜和空間信息，還需要研究先進的數(shù)據(jù)挖掘方法。

近20年來，高光譜成像技術在硬件和系統(tǒng)上得到了飛速的發(fā)展，在醫(yī)療領域得到廣泛應用。大多數(shù)醫(yī)學高光譜圖像只探測光的紫外線、可見光和近紅外區(qū)域。因此，對中紅外光譜范圍內高光譜圖像的探索有可能為疾病檢測、診斷和監(jiān)測帶來新的見解。此外，高光譜成像技術與術前正電子發(fā)射斷層掃描、術中超聲等其他成像方式相結合，發(fā)揮各項技術的關鍵優(yōu)勢，克服高光譜成像技術對生物組織的穿透能力的限制，拓寬HSI的應用領域。隨著與顯微鏡、陰道鏡、腹腔鏡和眼底照相機等技術的日益融合，高光譜成像技術為分子、細胞、組織和器官水平的潛在臨床應用提供重要信息。HSI的臨床應用顯然處于青春期，需要更多的驗證才能將其安全有效地用于臨床實踐。隨著硬件技術、圖像分析方法和計算能力的不斷發(fā)展，HSI有望實現(xiàn)輔助非侵入性疾病的診斷和監(jiān)測，癌癥生物標志物的鑒定和定量分析，圖像引導的微創(chuàng)手術、靶向給藥和跟蹤、藥物劑量評估。