突破技术瓶颈:利用 PS-OCT 实现人脑三维纤维取向的微米级分辨率成像

【字体: 时间:2025年04月09日 来源:npj Imaging

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  为解决当前体内成像技术(如扩散磁共振成像 dMRI)在解析复杂纤维结构方面的局限性,以及光学成像方法在测量纤维取向时的不足,研究人员开展了利用偏振敏感光学相干断层扫描(PS-OCT)量化死后人类脑组织中三维(3D)纤维取向的研究。结果显示该方法可实现全角空间的 3D 纤维取向映射,揭示纤维结构的详细信息,为研究大脑结构连通性和神经系统疾病提供了新途径。

  大脑,这个人体最神秘的 “司令部”,指挥着我们的一举一动、一思一念。长久以来,科学家们都渴望深入了解大脑内部的结构奥秘,尤其是其中纤维的走向和连接方式。这不仅有助于我们理解正常的大脑功能,还能为攻克各类神经系统疾病找到关键线索。
在研究大脑纤维的征程中,传统的成像技术遇到了重重阻碍。扩散加权磁共振成像(dMRI)虽然能在体内对纤维通路进行成像,广泛应用于临床,可它的毫米级分辨率在面对复杂纤维结构时,就像戴着一副模糊的眼镜,难以看清那些细微的纤维交织情况,特别是在多个纤维束交汇的区域,更是力不从心。而光学成像方法,如偏振敏感光学相干断层扫描(PS-OCT),虽然能达到微米级分辨率,却只能测量二维平面内的纤维取向,对于三维空间中纤维的全貌,依旧是雾里看花。

为了突破这些困境,来自美国马萨诸塞州总医院 / 哈佛医学院(Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School)等机构的研究人员踏上了探索之旅。他们开展了一项利用 PS-OCT 量化死后人类脑组织中三维纤维取向的研究。最终,研究成果发表在《npj Imaging》上,为大脑研究领域带来了新的曙光。

研究人员为开展此项研究,主要运用了以下关键技术方法:

  1. 样本准备:使用来自麻省总医院(MGH)尸检套房的正常大脑样本和来自图尔大学人体捐赠项目的正常脑干样本。样本经 10% 福尔马林固定后切成小块,并进行折射率匹配处理13
  2. 成像系统:采用定制的自动连续切片 PS-OCT 系统,该系统包括光谱域 PS-OCT、电动 xyz 平移台和用于组织切片的振动切片机。通过正常和 15° 倾斜照明对样本进行成像1415
  3. 数据处理与分析:对成像系统进行校准,获取反射率、延迟和轴取向等成像对比度。通过测量两个照明角度下的表观双折射和光轴取向,利用优化算法计算三维轴取向和真实双折射1617

研究结果如下:

  1. 重建 3D 轴取向:通过两个照明角度,研究人员成功重建了 3D 轴取向。定义双折射向量并通过优化问题求解,得到真实双折射和通过平面取向。以人体胼胝体样本为例,验证了该方法在不同倾斜角度下测量的准确性12
  2. 全范围平面取向测量:研究表明该方法能够高精度地恢复全范围的平面取向。在对不同倾斜角度的胼胝体样本测量中,估计的平面取向与预设角度高度吻合,证明了方法的有效性34
  3. 不同平面取向的鲁棒估计:提出的优化算法在多种平面取向场景下表现出色。通过 xy 轴交换策略,有效解决了特定纤维取向优化失败的问题,能够稳健地测量所有纤维的 3D 轴56
  4. 估计髓鞘含量的真实双折射:传统 PS-OCT 测量的表观双折射受纤维取向影响,而研究人员利用计算框架估计的真实双折射不受此影响。在胼胝体样本研究中,真实双折射在不同倾斜设置下保持一致,可更准确地反映髓鞘含量78
  5. 绘制人脑冠状切片的 3D 纤维取向图:对人脑半球冠状切片进行成像,PS-OCT 的 3D 取向图与 dMRI 和已知神经解剖结构一致,但分辨率更高。通过该图可清晰观察到不同纤维束的走向和分布,还能揭示真实双折射所反映的髓鞘分布情况910
  6. 人脑干的体积 3D 取向和纤维束成像:对人脑干进行体积成像,PS-OCT 揭示了脑干中复杂的纤维结构。通过追踪特定纤维束,展示了纤维的复杂配置和交织模式,为理解脑干功能提供了重要信息1112

研究结论和讨论部分指出,该研究提出的利用 PS-OCT 估计人脑样本 3D 纤维取向和真实双折射的新方法,具有重要意义。它实现了在全球向空间中对纤维取向的精确测量,避免了传统方法的局限性。同时,该方法能够揭示髓鞘含量的真实情况,为研究神经系统疾病中髓鞘的变化提供了有力工具。此外,PS-OCT 的高分辨率成像还能呈现大脑微观结构的细节,为神经解剖学研究提供了新的视角。尽管目前该方法还存在一些局限,如数据处理时间较长、未实现深度分辨的 3D 轴取向测量等,但随着技术的不断发展和完善,有望在未来为大脑研究带来更多突破,推动我们对大脑结构和功能的深入理解,为神经系统疾病的诊断、治疗和干预提供更坚实的理论基础。
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