撰稿：徐行之（LAM新媒体撰稿人）
导读
乳腺癌是全球女性高发的恶性肿瘤之一，其中手术彻底切除肿瘤是关键治疗手段，而精准识别肿瘤边界则是避免残留、减少二次手术的核心前提。传统术中诊断依赖冷冻切片或医生触诊，存在耗时久、主观性强及难以实时指导等局限，因此亟需开发高效的术中组织鉴别技术。
现有组织鉴别方法主要分为两类：基于光谱特性的成像技术（高光谱成像 HSI）和基于弹性特性的检测技术（弹性成像）。高光谱成像通过分析不同组织的光谱吸收差异实现区分，可识别肿瘤边界，但易受病理染料污染影响；弹性成像则利用肿瘤组织比健康组织更坚硬的特性进行判断，不受染料干扰，但对薄样本测量准确性不足，且难以精准勾勒肿瘤边界。单一模态技术的固有缺陷，导致临床中组织鉴别的可靠性和适用性受限。
为突破这一瓶颈，斯图加特大学 Andrea Rüdinger 团队及合作者提出一种新型双模态测量系统，创新性地将高光谱成像（HSI）与弹性成像傅里叶变换轮廓术（FTP）相结合。该系统通过共享成像路径、整合两种模态的互补信息，既发挥 HSI 在薄样本检测时肿瘤边界识别上的优势，又借助 FTP 克服染料污染和弹性特性检测的难题，实现健康与恶性乳腺组织的精准、稳健鉴别。该成果发表于Light: Advanced Manufacturing，题为Bimodal tissue differentiation using hyperspectral imaging and elastographic Fourier transform profilometry。该工作为术中精准诊断和术后病理分析提供了新工具。
高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）是一种先进的光学成像技术，与普通 RGB 成像仅捕捉红、绿、蓝三个波段不同，高光谱分辨率能将光分解为数十至数百个连续的窄光谱通道（本研究达 101 个），且光谱覆盖可见、近红外至短波红外波段（450-1450nm），这意味着每种物质的 “光谱指纹”能被完整捕捉，其识别精度远超多光谱。
由于不同组织的细胞结构、生化成分不同，对不同波长光的吸收和反射特性存在差异，能形成独特的 “光谱指纹”。本文通过高光谱成像捕捉这种指纹来区分健康组织与肿瘤组织，甚至精准识别肿瘤边界。优势在于非接触、无标记，但易受表面污染物影响。
弹性傅里叶变换轮廓术（ElastographicFourier Transform Profilometry, FTP）是一种无接触式弹性测量技术，核心是通过分析组织在外部压力下的变形行为判断其硬度。
该技术通过投射条纹图案到组织表面，用空气射流脉冲施加轻微压力，再利用傅里叶变换分析条纹的相位变化，计算组织的压痕深度。肿瘤组织硬度高，压痕深度小；健康组织硬度低，压痕深度大，据此可实现组织鉴别。其优势在于不受表面染料影响，但对样本厚度有一定要求，且难以精准定位肿瘤边界。
1 双模态系统设计：HSI + 弹性FTP的 “双重检测”
该系统由两套独立子系统和一条联合成像光路组成（如图1），两个模块无缝集成，可对同一组织区域同时采集光谱和弹性数据，为联合分析提供基础，保证数据的空间一致性，结构紧凑且功能协同。
高光谱成像（HSI）模块：采用卤光源（Thorlabs OSL2IR）提供 450-1450nm 宽光谱，通过定制单色仪拆分出 101 个窄光谱通道（横向分辨率：VIS/NIR 约 22μm，SWIR 约 56μm），搭配可见 / 近红外和短波红外双相机，捕捉组织在不同波长下的反射光谱 “指纹”。
弹性成像 FTP 模块：以 625nm 光纤耦合 LED 为光源，投射条纹图案到组织表面，通过膀胱镜针头喷射空气射流按压组织，记录 20 秒内的组织变形过程，再利用傅里叶变换轮廓术解析相位变化，量化组织弹性硬度。
图1：双模态系统设计示意图（a），实验装置（b），患者组织切片（c）
研究对象：同时接受 HSI 和 FTP 两种方式测量方式的4名患者，年龄在 37-61 岁，临床诊断为 cT1、cT2 或 cT3 期乳腺肿瘤，其中一半患者接受过新辅助激素治疗。
实验流程与数据处理：肿瘤手术切除后，先分析原生组织，由病理学家将其切成薄片；取一片肿瘤薄片置于样本板，送至传感系统（见图 1b）；每种测量方式均对薄片的 “疑似肿瘤区” 和 “健康区” 进行测量（测量位置用深蓝色标注肿瘤区、浅蓝色标注健康区，见图1c）
2 关键技术原理：从 “光谱差异” 到 “硬度区分”
高光谱成像的鉴别（光谱差异）
不同组织在特定波长下的反射率存在特征差异，从图2可以明显观测到健康乳腺组织在可见区反射率较低、短波红外区较高；而肿瘤组织因细胞密度大、血管丰富，呈现可见区反射率高、短波红外区吸收强的特征，尤其在 980nm 和 1200-1300nm 波段差异最为显著。
图2：患者高光谱成像图（左为24号患者，右为患者均值）
系统通过校正暗电流、传感器灵敏度和光照不均，提取组织像素级光谱，再经支持向量机（SVM）分类，能精准识别组织类型，其中健康与肿瘤组织区分准确率达 83%，F1 分数 85%，能精准识别肿瘤边界，但受病理染料污染时无法有效判断。
弹性成像 FTP 的鉴别（硬度区分）
肿瘤组织因胶原蛋白沉积、细胞排列致密，硬度显著高于周围健康组织（尤其是脂肪组织）。当空气射流按压时，健康组织变形量大（相位变化明显），而肿瘤组织变形量小（相位变化微弱），通过分析时间 - 相位曲线可量化这种差异。
图3：四名患者组织弹性压痕曲线
作者对每位患者进行了五次弹性成像FTP测量，以分析时间噪声的影响，从图3的测量结果可以看出健康组织变形量均大于肿瘤组织，尤其是患者#25和#27。通过压痕深度阈值法，肿瘤组织识别精确率达 80%，不受染料污染影响。但与HSI系统相比，相位图（图4）无法清晰勾勒肿瘤边界，而只产生相对于静止组织表面的深度图。
3 双模态互补验证：1+1>2 的鉴别效果
两种模态的互补性在复杂场景中凸显（图5）：
图5：HSI （上）和 FTP（下）对#27病理性染料的表征
应对染料污染：当组织表面有病理染料残留时，HSI失效，但弹性成像 FTP 仍能准确区分组织类型（肿瘤与染料污染区域的压痕曲线重叠，可明确判定）；适配薄样本：弹性成像 FTP 对薄样本测量不准确时，HSI可通过光谱特征实现有效鉴别；提升可靠性：通过 “光谱识别 + 弹性验证” 的互证逻辑，规避单一模态的误判，临床兼容性强，尤其在组织成分复杂（如含结缔组织）的区域，鉴别准确性显著提升。
挑战与展望
该双模态系统的核心价值在于突破单一模态的技术瓶颈，通过多维度信息融合提升组织鉴别的稳健性和准确性，为乳腺癌等癌症的术中精准诊断提供了新的技术路径，随着技术迭代，该双模态系统有望成为乳腺癌保乳手术中的 “精准导航工具”，减少不必要的组织切除，降低复发率。
本研究虽为组织鉴别提供了创新的技术方案，但该系统仍处于实验室验证阶段，仍有进一步优化空间，未来可从以下三方面推进：
拓宽应用场景：目前仅基于 4 名患者样本验证，未来需纳入更多样本，涵盖不同组织学类型的乳腺癌，如小叶癌、导管原位癌（DCIS）等特殊病理类型的样本测试，验证系统对不同亚型乳腺癌的鉴别能力。
优化样本适应性：针对极薄组织样本，改进 FTP 的压力控制算法；针对术中出血、组织湿润等场景，优化 HSI 的抗干扰能力。
实现临床转化：优化光学组件，将系统集成到内窥镜探头，缩短数据处理时间（当前需离线分析），满足术中实时诊断的时间要求。
论文信息
Andrea Rüdinger, Ömer Atmaca, Veronika Bahlinger, Elena Weisser, Sabine Matovina, Annika Rohner, Antonia Strauß, Valese Aslani, Simon Thiele, Andrea Toulouse, Tobias Haist, Annette Staebler, Sara Brucker, Falko Fend, Alois Herkommer, Stephan Reichelt. Bimodal tissue differentiation using hyperspectral imaging and elastographic Fourier transform profilometry[J]. Light: Advanced Manufacturing 6, 73(2025).
https://doi.org/10.37188/lam.2025.073
