基于显微高光谱技术的血细胞和癌细胞快速识别研究

　　现有数据表明，平均每年大约有1410万例新登记的癌症病例，全世界有9000 多万人被诊断出患有癌症。由于其高转移率，癌症很难预防和治疗。截至2017 年，癌症死亡率大于17.5%。临床上人们用各种方法来检查癌症，有用于粗筛排查的医学影像技术，如电子计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）、核磁共振（MagneticResonanceImaging, MRI）、正电子发射型断层显像（Positron EmissionTomography,PET）以及放射性核素（Radioactive Nuclide）显像等，有用于精密检测的切片活检和基因检测技术，有用于监测癌症治疗效果以及是否复发的肿瘤标记物检测技术等。不同癌症的检查方法也不一样，通常是查血指标，通过病理检查并结合影像学，确定肿瘤的癌变程度。病理检查中，把病变组织制成切片后通过形态学检查；或利用免疫组化（Immunohistochemical ）方法对病变组织染色进行诊断。然而，尽管临床上对癌症的检查手段很多，但从微观层面上观察、鉴别、跟踪和分析癌细胞的技术手段则相对较少，不利于从细胞层面上对癌症进行更深入的研究。

　　目前，已有不少先进的光电技术被用于观察和鉴别癌细胞，如激光共聚焦显微镜（Laser scanning confocal microscopy, LSCM）、扫描电镜（Electron Microscope, EM）、相干反斯托克斯拉曼散射显微镜（Coherentanti-Stokes Raman scattering, CARS）等。Kiesslich等利用激光共聚焦显微镜在体内诊断上皮内肿瘤和结肠直肠癌。Jacobs等对小鼠进行饲养，使用扫描电镜观察膀胱癌的病变过程。Thuc. T. Le等使用相干反斯托克斯拉曼散射显微镜在小鼠癌症模型中研究癌细胞在体内和体外的超脂环境中的行为并评估高脂肪饮食对癌症发展的影响。电子显微镜的运用可以从活检样本中获得重要的定量信息，特定的显微技术观察组织活检样本可以分析细胞水平上的肿瘤特征，不仅可以用来诊断癌症也可以用来研究癌细胞。

　　其中显微高光谱成像(HyperspectralImaging，HSI)技术在癌细胞观察和鉴别的应用最为广泛，相对于其他先进光电技术，高光谱成像系统相对简单，无需对样品进行复杂的前处理，测试过程对样品无损无接触，因此备受科研人员的关注。

       谱视界使用推出的lambda显微高光谱采集系统，对血细胞及癌细胞进行数据采集。

（图1：lambda显微高光谱采集系统）

　　图2 是肿瘤的显微荧光光谱原始数据，分别提取出其异常细胞光谱、细胞光谱和背景光谱数据，从图3 中可以看出，350-500nm三者的光谱重合度比较高，500-650nm，细胞的光谱、异常细胞光谱和背景光谱区分度较大，细胞光谱和异常细胞光谱也有一定的区分度。我们采用非监督分类和监督分类来对异常的细胞来进行判别，图2 是k-means聚类分析结果，从图上来看，基本已经混合，根本不能判别异常的细胞。然后采用监督分类算法，发现光谱信息散度判别效果最好，光谱信息散度是一种基于信息论衡量两条光谱之间差异的波谱分类算法。其效果如图5所示，从图上可以清晰的看出该方法判别除了异常细胞，并实现了可视化。

图6 是显微荧光光谱的原始图像，图7 是细胞、背景和细胞质的光谱图，从图上可以看出细胞光谱和其他光谱在500-600nm区域有较大的区分度，后续可以用来做光谱信息判别，图8 是32波段的显微荧光图像的灰度图，使用k-means聚类分析对细胞进行判别，其效果图9 所示。

　　本文分别从图像视角和光谱视角对细胞的图像和异常细胞的判别做了研究。首先使用显微高光谱对血细胞进行了数据采集，然后对图像进行强化、二值化、闭运算、连通域判断和边缘检测等，成功对细胞的数量进行了统计和边缘检测等。后续还可以计算连通域内像素点总数，周长、区域内像素坐标和区域标记等。使用显微荧光光谱对肿瘤细胞数据进行采集，使用光谱信息散度法对异常细胞光谱进行判别，成功判别出了异常细胞光谱区域。后续可以将图像和光谱算法进行一个结合，提高判别的准确率和实时能力，可以做到自动检测分割。