Дата публикации:

Спектральный ИК-микроскоп без линз позволяет определить рак

Ученые из Франции продемонстрировали безлинзовую систему инфракрасной спектральной визуализации для медицинской диагностики, позволяющую одновременно получать морфологическую и биохимическую информацию.

Изображения на разных длинах волн позволяют дифференцировать опухолевые клетки

«Комбинация набора лазеров и получения изображений без линз с неохлаждаемой матрицей болометра позволяет проводить биохимическое картирование в широком поле зрения», — сказал Грегуар Матье из Гренобльского исследовательского института CEA-Leti. «Проект показал, что установка этого эксперимента в сочетании с алгоритмами машинного обучения может помочь классифицировать биологические клетки быстрым и воспроизводимым способом.

Работа была представлена ​​в двух докладах на цифровом форуме Photonics West 2021.

Одна бумага покрывала изображения тканей мышей с использованием полос поглощения амида и ДНК. По словам Лети, команда «достигла 94% успешных прогнозов раковых клеток с популяцией в 325 пикселей, соответствующих мышечным тканям, и 325 пикселей, соответствующих раковым тканям». «Эта работа может привести к разработке устройства визуализации, которое можно будет использовать для диагностики рака в больницах».

Лети-ик-спектр-визуализацияВо второй статье обсуждалась идентификация бактерий в чашке Петри с использованием мультиспектральной визуализации в среднем инфракрасном диапазоне без линз.

Мультиспектральные изображения примеров семи видов бактерий  — волновые числа на вершине столбца указаны в см -1 .

«Этот метод основан на получении изображений на восьми длинах волн, соответствующих соответствующим химическим функциям», — сказал Лети. «Он предоставляет как морфологические, так и дискретные спектральные данные, которые позволяют различать даже близкородственные виды».

В доказательство концепции была собрана база данных, содержащая 2253 колонии, принадлежащих восьми различным видам и трем штаммам Staphylococcus epidermidis, с последующим анализом машинного обучения, который классифицировал все виды с точностью не менее 91%, сказал Лети.

Следующим шагом является создание прототипа, работающего на длинах волн, выбранных для работы с реальными образцами, такими как биопсии человека.