Blog

Jun 23, 2023

Alto

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 9221 (2022) Cite este artículo 2655 Accesos 4 Citas 9 Detalles de Altmetric Metrics La microscopía fotoacústica de resolución óptica (OR-PAM) es una notable

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 9221 (2022) Citar este artículo

2655 Accesos

4 citas

9 altmétrica

Detalles de métricas

La microscopía fotoacústica de resolución óptica (OR-PAM) es una notable técnica de imágenes biomédicas que puede visualizar selectivamente microtejidos con alta resolución dependiente de la óptica. Sin embargo, el OR-PAM tradicional que utiliza etapas mecánicas proporciona una velocidad de obtención de imágenes lenta, lo que dificulta la interpretación biológica del tejido in vivo. En este estudio, desarrollamos un OR-PAM de alta velocidad utilizando un espejo MEMS recientemente comercializado. Este sistema (MEMS-OR-PAM) consta de un espejo MEMS de 1 eje y una platina mecánica. Además, este estudio propone un método de calibración novedoso que elimina rápidamente la distorsión espacial causada por el escaneo MEMS rápido. El método de calibración propuesto puede corregir fácilmente las distorsiones causadas tanto por la geometría de escaneo del espejo MEMS como por su movimiento no lineal al ejecutar una secuencia de imágenes solo una vez usando una regla objetivo. La combinación de MEMS-OR-PAM y el método de corrección de la distorsión se verificó mediante tres experimentos: (1) imágenes fantasma del esqueleto de la hoja para probar la eficacia de la corrección de la distorsión; (2) medición de resolución espacial y profundidad de campo (DOF) para el rendimiento del sistema; (3) imágenes capilares de los dedos in vivo para verificar su uso biomédico. Los resultados mostraron que la combinación podía lograr una capacidad de obtención de imágenes de alta velocidad (32 s en 2 × 4 mm) y alta resolución lateral (~ 6 µm) y visualizar con precisión la estructura circulante de los capilares de los dedos.

La microscopía fotoacústica (PAM) es una implementación típica de las imágenes fotoacústicas (PAI) y es una innovadora tecnología de imágenes biomédicas que logra una mayor resolución, un rico contraste óptico y una profundidad de penetración superior en comparación con las imágenes ópticas1,2,3. Los sistemas PAM emplean una estructura confocal de irradiación láser y detección de ultrasonido para generar y detectar ondas fotoacústicas de un absorbente óptico en tejidos vivos y luego realizar la adquisición de datos volumétricos y la reconstrucción de imágenes del sujeto. Además, debido a que el contraste de las imágenes PA reconstruidas depende de las propiedades del absorbente óptico dentro del tejido, PAM es capaz de realizar imágenes anatómicas y funcionales sin etiquetas utilizando un absorbente endógeno como oxi/desoxihemoglobina4, melanina5 y ADN. /ARN6. Debido a estas ventajas únicas, PAM se ha utilizado ampliamente en numerosos estudios clínicos y preclínicos, como oncología5,7, neurociencia8,9, histología10,11,12,13, dermatología14, oftalmología15,16 y cardiología17.

La microscopía fotoacústica de resolución óptica (OR-PAM) es una implementación de PAM que logra una resolución espacial más alta1,18,19. Utiliza irradiación láser muy enfocada con un área de enfoque mucho más pequeña que la del haz de recepción acústica. Como resultado, OR-PAM ha logrado una alta resolución lateral dependiente de la óptica de 0,2 a 10 µm con una profundidad de penetración de hasta 1 mm20,21,22,23,24; además, su alta resolución indica el potencial para realizar (1 ) imágenes clínicas de los capilares y su actividad metabólica, (2) imágenes preclínicas de animales pequeños como ratones21,25.

A pesar de su destacada capacidad de obtención de imágenes, los sistemas OR-PAM convencionales tienen una velocidad de obtención de imágenes limitada porque emplean un escáner mecánico bidimensional equipado con etapas de motor paso a paso para la adquisición de datos volumétricos de PA22,23. En particular, OR-PAM requiere una gran cantidad de puntos de escaneo para reflejar su alta resolución lateral para la calidad de la imagen; por lo tanto, el escaneo mecánico bidimensional requiere un tiempo de obtención de imágenes muy largo. En un artículo anterior, OR-PAM basado en la platina mecánica tenía una velocidad de exploración tomográfica 2D (modo B) de 1 Hz/mm y un tiempo de adquisición volumétrica 3D de 7 min en un área de 1 × 1 mm223,26,27 . La desventaja de los largos tiempos de obtención de imágenes del OR-PAM convencional no solo provoca artefactos de movimiento durante las imágenes de PA del tejido vivo, sino que también dificulta la interpretación biológica de las imágenes de PA obtenidas. Por lo tanto, las técnicas que permiten aumentar la velocidad de obtención de imágenes de OR-PAM tienen una gran demanda.

En intentos anteriores de OR-PAM de alta velocidad, se utilizó un método rápido de escaneo láser con un escáner galvanómetro28,29,30. Se realizó un escaneo láser rápido y las ondas PA generadas se detectaron utilizando un transductor de ultrasonido fijo con un punto de detección desenfocado o mal enfocado; sin embargo, dado que la irradiación láser y la detección de ultrasonido no eran confocales, esta configuración proporcionó una SNR baja. Además, tenía un campo de visión (FOV) muy limitado dentro del tamaño del punto focal de detección por ultrasonido. Aquí, la SNR en este método de escaneo fue baja porque el transductor de ultrasonido fijo causa interferencia de onda y distorsión del frente de onda cuando recibe ondas PA generadas por una fuente en desplazamientos axiales y laterales del punto focal31,32,33. Esto resultó en una distorsión de las señales adquiridas fuera de la región focal, causando una desviación del contenido de frecuencia del ancho de banda y la sensibilidad detectables, degradando la SNR. Específicamente, Seeger et al. midió la caracterización espacial (respuesta total al impulso) del transductor de ultrasonido fijo trasladando paso a paso el transductor a lo largo de la dirección axial desde la posición focal hacia el desplazamiento negativo/positivo y la dirección lateral alejándose gradualmente del eje central del transductor para analizar la dependencia espacial de lo detectado. respuestas impulsivas33. Verificaron que el desplazamiento axial reduce la sensibilidad a la frecuencia, y el desplazamiento lateral provoca distorsión de la forma de onda y una degradación significativa de la sensibilidad a la frecuencia (especialmente en los componentes de alta frecuencia). Esto resultó en una degradación de la sensibilidad de detección, distorsión de la imagen y resolución espacial durante la toma de imágenes.

Por el contrario, la última generación de OR-PAM rápido emplea un espejo de escaneo MEMS resistente al agua34,35,36,37,38,39,40,41,42,43. En el rápido sistema PAM, el haz de irradiación láser ajustado coaxial y confocalmente y el haz de recepción de ultrasonidos fueron escaneados juntos por el espejo MEMS colocado en el agua. Por lo tanto, se lograron imágenes de alta velocidad manteniendo una SNR alta y un mejor FOV. Por ejemplo, Kim et al. demostraron que los espejos MEMS impermeables que escanean tanto la excitación óptica como la detección de ultrasonido (frecuencia central de 50 MHz) lograron una SNR de 39 dB, una mejora significativa con respecto al método de escaneo láser convencional con transductor de ultrasonido fijo (SNR de 25 dB)37. También lograron un FOV de 6,6 mm dentro de los ángulos máximos de escaneo del espejo MEMS, que fue superior al FOV del PAM de escaneo láser convencional utilizando un transductor fijo con una frecuencia similar de 40 MHz (Sin enfocar: 300 µm/Enfocado: 30 –70 µm)29. La sensibilidad y el campo de visión superiores del PAM de escaneo MEMS lo hicieron adecuado para aplicaciones biológicas. Además, recientemente se ha comercializado el espejo de escaneo MEMS44,45,46. El novedoso actuador mencionado anteriormente tiene el potencial de superar eficazmente el problema de la velocidad de obtención de imágenes del OR-PAM convencional y mejorar su impacto en los campos de las ciencias médicas y biológicas. Por lo tanto, en este estudio, nuestro objetivo fue desarrollar un sistema OR-PAM (MEMS-OR-PAM) de alta velocidad que utiliza un espejo MEMS de 1 eje comercializado.

Al realizar imágenes de alta velocidad con un espejo de escaneo MEMS, como se muestra en la Fig. 1, se debe considerar la geometría de escaneo y el movimiento de escaneo no lineal del espejo MEMS, ya que causa distorsión en los datos volumétricos de PA obtenidos y las imágenes de PA reconstruidas39. 47. El movimiento de escaneo no lineal del espejo MEMS es causado por el voltaje de conducción sinusoidal cuando el espejo funciona a alta velocidad. Por tanto, se puede corregir considerando las características de conducción sinusoidal del ángulo de exploración. Además, la geometría de escaneo del espejo MEMS tiene una forma parabólica formada por el rango del ángulo de escaneo (\({\theta }_{scan}\)) y la distancia de trabajo (WD) desde el centro de rotación del espejo MEMS. espejo al punto focal del haz optoacústico confocal. Por lo tanto, se considera una coordenada polar y la transformación de coordenadas puede corregir la distorsión de la imagen causada por la geometría. Sin embargo, cabe señalar que una definición precisa de la geometría requiere tener un conocimiento previo de los dos parámetros siguientes: (1) WD está relacionado no sólo con la distancia focal de los haces optoacústicos sino también con la relación posicional de elementos tales como el espejo MEMS instalado en el haz enfocado, y (2) \({\theta }_{scan}\) relacionado con la amplitud del voltaje de conducción MEMS. El método más típico para determinar estos parámetros implica realizar múltiples mediciones de calibración con el sistema MEMS-OR-PAM en diversas condiciones36,38. Sin embargo, la determinación de parámetros precisos requiere mucho tiempo y es complicada, lo que dificulta la corrección de las distorsiones en situaciones prácticas de obtención de imágenes. Por ejemplo, \({\theta }_{scan}\) cambia sus características de una manera compleja dependiendo de la amplitud y frecuencia del voltaje de conducción, y la propiedad mecánica depende de la temperatura ambiente, lo que resulta en mediciones extensas para cubrir todos condiciones de medición y comprender sus características. Por lo general, se requirieron más de 30 mediciones para determinar las características de \({\theta }_{scan}\) del espejo MEMS de 1 eje, que consiste en la propiedad del ángulo de escaneo de voltaje y la propiedad del ángulo de escaneo de frecuencia de conducción, lo que podría llevar mucho tiempo37,39. Además, la WD varía de manera complicada dependiendo no sólo de la distancia focal del haz coaxial optoacústico, sino también de las relaciones posicionales de los elementos instalados en el haz coaxial, como el combinador de haz y el espejo MEMS34,35. Por lo tanto, medir el valor experimental de la WD fue un desafío. Por lo tanto, necesitábamos un método para estimar rápidamente estos dos parámetros (WD, \({\theta }_{scan}\)) y la geometría, y corregir fácilmente la distorsión de la imagen causada por el espejo MEMS sin realizar experimentos complicados.

Geometría de escaneo y movimiento no lineal del espejo de escaneo MEMS.

Por lo tanto, en esta investigación, además del desarrollo de un novedoso sistema MEMS-OR-PAM, proponemos un método novedoso que puede corregir fácilmente la distorsión espacial causada por el escaneo de alta velocidad de un espejo MEMS calibrando el sistema usando una micra. -regla de escala. Brevemente, el procedimiento constaba de cinco pasos.

Calibre las imágenes PA para lograr el rango de imágenes deseado consultando la escala de la regla.

Establezca WD virtual y \({\theta }_{scan}\) para definir virtualmente la geometría de coordenadas polares para los datos PA volumétricos adquiridos.

Introduzca la ecuación de conversión para considerar el movimiento de escaneo no lineal del espejo MEMS en los datos volumétricos de PA y luego realice la transformación de coordenadas.

Evaluar el efecto de la corrección de distorsión de la imagen reconstruida; y

Repitiendo los pasos (2) a (4), determine la WD robusta, \({\theta }_{scan}\) y escanee la geometría para lograr la imagen más libre de distorsiones.

A diferencia de los métodos anteriores, el método de calibración requiere ejecutar la secuencia de imágenes solo una vez antes de obtener imágenes de los sujetos reales (por ejemplo, fantasmas y tejido vivo). La efectividad del MEMS-OR-PAM desarrollado y el método de calibración se evaluaron mediante imágenes fantasma del esqueleto de la hoja, mediciones de resolución espacial y profundidad de campo (DOF) e imágenes capilares de los dedos.

Este estudio empleó un espejo de escaneo MEMS impermeable de un solo eje (1A-WP-MEMS, OptichoMS-001, Opticho Inc. Ltd., República de Corea). El método de fabricación y las especificaciones del espejo 1A-WP-MEMS se describieron en un artículo anterior37 y se han adoptado en muchos estudios34,36,38,39,44,45,46. Brevemente, el escáner MEMS constaba de dos módulos principales: una "capa de estructura móvil" y un "bloque fijo de electroimanes". La capa de estructura móvil contenía una capa de PDMS, un marco acrílico, un espejo de aluminio (tasa de reflexión en agua: 92 % en láser/84 % en ultrasonido) e imanes de neodimio. La capa PDMS y el marco acrílico impidieron firmemente que el electroimán del bloque fijo filtrara electricidad, formando así una estructura impermeable para el escáner MEMS. Cuando se aplica un voltaje impulsor a los electroimanes, se genera un campo magnético, generando así una fuerza de atracción y repulsión entre los electroimanes y el imán de neodimio. Este fenómeno genera un par en el espejo sobre la capa móvil, lo que resulta en la rotación del espejo para escanear los rayos láser y ultrasónicos coaxiales. En este caso, el rango espectral óptico disponible para la excitación va del visible al infrarrojo porque el espejo MEMS resistente al agua estaba recubierto con aluminio, que tiene una alta tasa de reflexión óptica del 90 % en el rango espectral. En caso de que esté sumergido en agua, su reflectancia sería menor en el rango infrarrojo debido a la alta absorción óptica del agua. Consideramos una longitud de onda de 532 nm, donde el efecto del agua sobre la reflectancia es relativamente pequeño y tiene más del 90% de reflectancia. La frecuencia de resonancia del espejo utilizado en este estudio fue de aproximadamente 60 Hz (en aire)/45 Hz (en agua), y el rango máximo del ángulo de escaneo fue de aproximadamente 18°.

La Figura 2a-c muestra un diagrama esquemático y fotografías del sistema MEMS-OR-PAM de alta velocidad desarrollado en este estudio. En este sistema, se empleó como fuente de luz un láser Nd:YAG de 532 nm (AWAVE532-1W-10K, Optowave avanzado; ancho de pulso de 10 ns; frecuencia de repetición de pulso de 10 a 100 kHz). El rayo láser emitido se guió convenientemente a través de la lente objetivo (OL1) hasta el sistema PAM mediante el acoplamiento a una fibra multimodo (FC, FG010LDA, Thorlabs; diámetro de núcleo de 10 µm; 0,1 NA). El rayo láser de salida de la fibra se formó mediante una lente colimadora (CL) y luego se dividió en dos haces usando un divisor de haz (BS, FM01R; Thorlabs; tasa de transmisión > 85%). Un haz (<15%) se reflejó y se guió a un fotodetector (PD, PDA36A-EC, Thorlabs) como señal de activación para el tiempo de adquisición de datos. El otro haz (> 85%), que se reformó a un diámetro de ~ 10 mm, se enfocó estrechamente mediante una lente doble acromática (OL2, AC254-060-A, Thorlabs; distancia focal de 60 mm; 0,2 NA). Luego, el haz láser enfocado se combinó coaxial y confocalmente con un haz de recepción acústica utilizando un combinador de haz optoacústico (BC), un transductor de ultrasonido no enfocado (UT, V214-BC-RM: frecuencia central de 50 MHz: 80% - 6 dB de ancho de banda , Olympus NDT) y una lente acústica (AL, NT45-010, Edmund, EE. UU.; 0,25 NA). El BC constaba de una lente correctora (NT67-147, Edmund, EE. UU.), un prisma recubierto de aluminio (MRA10-G01, Thorlabs, EE. UU.) y un prisma sin recubrimiento (PS910, Thorlabs, EE. UU.). Todos estos componentes estaban unidos utilizando un adhesivo óptico (NOA61). Esta estructura confocal se aplicó para maximizar las SNR de las señales PA. El haz optoacústico fue reflejado por el espejo 1A-WP-MEMS y se irradió sobre el objetivo de la imagen para generar las ondas PA. Las ondas PA fueron detectadas por el transductor de ultrasonido y luego amplificadas utilizando dos amplificadores conectados en serie (AMP, ZX60-3018G-S + Minicircuito: ganancia total de 46 dB). Se utilizó un digitalizador de alta velocidad (ATS9350, Alazar Technologies: frecuencia de muestreo de 500 MS/s) para registrar las señales de megafonía.

Esquema de la configuración experimental (cuadrado punteado superior) y distorsión espacial según el voltaje de conducción MEMS (cuadrado punteado inferior). (a) Diagrama de bloques del sistema MEMS-OR-PAM desarrollado. (b) Imagen fotográfica. (c) Vista de primer plano de la parte de escaneo. (d) MEMS impulsado por onda triangular (lineal con sincronización láser PRF). (e) MEMS impulsados ​​por onda sinusoidal (no lineal con sincronización láser PRF).

El escaneo de alta velocidad se realizó utilizando un voltaje de conducción sinusoidal aplicado al espejo MEMS. La secuencia de escaneo se realizó utilizando una combinación de un escaneo MEMS de alta velocidad en la dirección X y un movimiento lineal de velocidad constante de la etapa mecánica en la dirección Y (consulte la secuencia de escaneo detallada en el Texto complementario A, Fig. S1). . Esta secuencia de escaneo se construyó basándose en la teoría utilizada en investigaciones anteriores sobre PAM de alta velocidad35,43,48. Como descripción general de la secuencia de escaneo, la adquisición de datos PA en la dirección X se realizó durante el medio ciclo del escaneo MEMS, controlado por la frecuencia de conducción. La adquisición de datos en la dirección Y se realizó de forma sincrónica con la de la dirección X. Por lo tanto, la velocidad de la etapa mecánica se ajustó para moverse en la dirección Y con un paso durante el medio ciclo del escaneo MEMS. Por ejemplo, cuando se obtienen imágenes en el área de interés de 2 × 2 mm con un tamaño de paso de 400 × 400 puntos (ancho de paso promedio de 5 µm) usando un láser PRF de 10 kHz, la velocidad de escaneo MEMS tiene una frecuencia de 12,5 Hz (80 ms en período) , la velocidad de la etapa mecánica en la dirección Y es de 62,5 µm/s, y el tiempo para una adquisición de datos de PA volumétrica 3D se estima en 32 s. Incluso si se utilizan más puntos de escaneo (ancho de paso más pequeño) para considerar un Nyquist espacial, la velocidad de escaneo aún se puede configurar como alta configurando un PRF láser más alto.

Las señales volumétricas de PA adquiridas se convirtieron en datos de señales analíticas aplicando un filtro de paso de banda IIR (5–120 MHz) y una transformada de Hilbert, a lo que siguió la reconstrucción de una imagen transversal 2D aplicando la proyección de intensidad máxima (MIP; posteriormente). método llamado modo C) para las envolventes de PA de volumen49. En este estudio, una imagen en modo C muestra la vista superior proyectada (plano X–Y) del sujeto de la imagen, mientras que la imagen en modo B muestra una sección de vistas laterales (planos X–Z o Y–Z) del datos de imágenes tridimensionales adquiridos. Estas reconstrucciones de imágenes se realizaron en tiempo real utilizando el software LabVIEW (National Instruments) y se postprocesaron con MATLAB 2021b (MathWorks).

Es importante tener en cuenta que los datos volumétricos de PA adquiridos y reconstruidos en esta etapa implican distorsiones espaciales causadas por un rápido escaneo MEMS. La distorsión espacial se corrigió utilizando el método descrito en la siguiente sección.

Como se describe en la introducción, debido al movimiento de escaneo no lineal y la geometría de escaneo de coordenadas polares del espejo, los datos volumétricos de PA adquiridos con un sistema MEMS-OR-PAM de alta velocidad están distorsionados espacialmente39. El movimiento de escaneo no lineal del espejo MEMS es causado por el voltaje de conducción MEMS, que se aplica como una onda sinusoidal para operación de alta velocidad.

Aquí, cuando el voltaje impulsor se aplica como una onda triangular, como se muestra en la Fig. 2d, la propiedad de escaneo cambia linealmente con el tiempo (= \({\theta }_{linear}\)). En tal caso, los datos volumétricos de PA adquiridos en el momento de la frecuencia de repetición del pulso láser (PRF) pueden tratarse como una coordenada polar simple. Sin embargo, el llamado escaneo cuasiestático con voltaje de accionamiento triangular o de diente de sierra requería alta frecuencia con armónicos de alto orden (típicamente de orden 6 a 7 o superior), lo que comprometía la precisión del escaneo del espejo en operaciones de alta velocidad50. Por lo tanto, para realizar un escaneo estable y preciso en un escaneo MEMS cuasiestático, generalmente era necesario limitar la frecuencia de activación a menos de 1/6 a 1/7 de la frecuencia de resonancia para acomodar dichos armónicos, lo que resultaba en una velocidad de escaneo lenta que era No es adecuado para imágenes en tiempo real. El uso de un controlador complejo era una posible solución para un escaneo cuasiestático estable manteniendo al mismo tiempo la calidad del escaneo y la velocidad de escaneo rápida51, pero requería la complejidad del sistema de control MEMS-OR-PAM, que no era adecuado para aplicaciones clínicas.

Por otro lado, cuando el voltaje de activación MEMS se aplica como una onda sinusoidal, como se muestra en la Fig. 2e, se puede lograr una operación de alta velocidad ya que el actuador puede moverse a una frecuencia más cercana a su frecuencia de resonancia. En investigaciones anteriores, el sistema PAM de alta velocidad que utiliza voltaje de conducción sinusoidal logró un escaneo de alta velocidad a una velocidad de escaneo B de 400 Hz35, que fue más de ocho veces más rápido que el MEMS-OR-PAM convencional que utiliza voltaje de conducción triangular (5– 50 Hz en velocidad de escaneo B)34. Además de la velocidad de escaneo, el sistema MEMS de conducción sinusoidal no requiere un controlador complicado para controlar el voltaje, lo que le permite introducir imágenes de alta velocidad a bajo costo. Estas ventajas de estabilidad, velocidad rápida y bajo costo son importantes para aplicar el sistema OR-PAM de alta velocidad para uso clínico. Sin embargo, como compensación por la velocidad de la imagen, el ángulo de escaneo cambia de forma no lineal con el tiempo (= \({\theta }_{nonlinear}\)). Las características del ángulo de escaneo no lineal cuando el espejo MEMS es impulsado por una onda sinusoidal se pueden expresar mediante la siguiente ecuación47:

donde \({\theta }_{nonlinear}\) son las características del ángulo de escaneo no lineal, \({\theta }_{scan}\) es el rango del ángulo de escaneo en la imagen y \({\theta } _{linear}\) es la propiedad de escaneo lineal asumida por el tiempo de adquisición de PA con el láser PRF.

La geometría de coordenadas polares en el escaneo MEMS se puede determinar mediante la distancia de trabajo (WD) entre el espejo MEMS y la posición focal del haz optoacústico confocal y el rango del ángulo de escaneo (\({\theta }_{scan }\)). En general, dado que la relación entre \({\theta }_{scan}\) y la amplitud del voltaje de conducción aplicado puede cambiar bajo varios parámetros, como la velocidad de escaneo y las propiedades mecánicas del espejo MEMS, obtener conocimiento previo de \( {\theta }_{scan}\) es difícil36,37,39. Además, la WD no se puede determinar simplemente porque se ve afectada por los siguientes factores: (1) la distancia focal experimental del haz optoacústico y (2) la relación posicional de elementos como espejos MEMS y combinadores de haces instalados en el trayectoria del haz de enfoque34,35. Para estimar estos parámetros justo antes de ejecutar imágenes del sujeto real sin ningún procedimiento complejo o que requiera mucho tiempo y corregir fácilmente su distorsión espacial, se propuso un método de calibración basado en una única imagen de una regla-objetivo. El esquema del método propuesto se muestra en la Fig. 3, que constaba de los siguientes cinco pasos.

Imágenes PA de la regla (micrómetro ocular de 0,1 mm, Muhwa eCommerce Co. Ltd, Div. x: 0,1 mm; y: 0,1 mm) en las mismas condiciones de imagen que las imágenes fantasma o de tejido posteriores. Aquí, configuramos el área de imagen en X × Y = 2 × 2 mm con 400 × 400 puntos y un láser PRF de 10 kHz. La posición de profundidad de la regla se ajustó al enfoque optoacústico. Durante la obtención de imágenes, se realizó la reconstrucción de imágenes en tiempo real (imagen en modo C y modo B sin corrección de distorsión) usando LabVIEW, y la amplitud del voltaje de conducción MEMS sinusoidal se ajustó para incluir la escala de la regla de la región de imagen de interés en la imagen en modo C. De esta manera, se puede determinar fácilmente la amplitud óptima del voltaje de activación de MEMS para un área de interés de imágenes.

Corrección de distorsión lineal Para definir la geometría de las coordenadas polares, WD y \({\theta }_{scan}\) se configuraron virtualmente. El WD se puede seleccionar en un rango de 4 a 10 mm, que es un valor aproximado determinado visualmente. Usando el WD virtual, el rango de escaneo \({\theta }_{scan}\) se puede calcular de la siguiente manera:

donde \({X}_{scale}\) es el rango de imagen de interés en la dirección X (2 mm). La geometría de las coordenadas polares se puede definir configurando virtualmente WD y \({\theta }_{scan}\). Sin embargo, como se mencionó anteriormente, el tiempo de adquisición de las líneas A se basa en la PRF del láser, por lo que se asumió que la propiedad del ángulo de escaneo era lineal en este paso. Por lo tanto, si la transformación de coordenadas cartesianas se realiza con posprocesamiento en este paso, la imagen reconstruida aún permanecería distorsionada tanto en las imágenes en modo C como en modo B.

Corrección de distorsión no lineal Aplicando la ecuación. (1) para la transformación a la propiedad del ángulo de escaneo no lineal. La geometría de coordenadas polares no lineales resultante se transformó en coordenadas cartesianas para generar la imagen reconstruida sin distorsiones.

Para detectar la ligera distorsión de la imagen en modo B, se extrajo y ajustó el perfil de intensidad de la imagen en modo B para detectar la planitud del perfil. Este proceso consideró el hecho de que el objetivo de la regla tiene una superficie plana pulverizada sobre un sustrato de vidrio plano.

Los pasos (2) a (4) se repiten mientras se cambia el valor de configuración virtual de WD entre 4 y 10 mm. A partir de las imágenes reconstruidas de los modos C y B y de la planitud del perfil de intensidad del modo B, determinamos las mejores condiciones de WD y \({\theta }_{scan}\) para obtener la polaridad más libre de distorsión. coordenadas.

Método de calibración propuesto para la corrección de la distorsión mediante regla.

Las coordenadas polares obtenidas mediante el método anterior también se aplican para la corrección de la distorsión de la imagen en imágenes PA de fantasmas o tejidos vivos en condiciones de imagen similares.

Para verificar si el método de corrección de distorsión propuesto con una regla y las coordenadas polares obtenidas también son prácticos para obtener imágenes de otros objetivos de medición, se realizaron imágenes PA de un fantasma de esqueleto de hoja teñido de negro. El fantasma se fijó al fondo de un plato lleno de agua y se colocó en el foco del haz optoacústico del MEMS-OR-PAM. Se realizaron imágenes PA en la región, X × Y = 2 × 6 mm, con 400 × 1200 puntos. La PRF del láser fue de 10 kHz y la energía emitida fue de ~ 100 nJ/pulso. Después de la obtención de imágenes PA, los datos volumétricos 3D obtenidos se aplicaron a la corrección de la distorsión lineal/no lineal en la dirección X (dirección de escaneo MEMS) utilizando el mapa de coordenadas polares obtenido mediante el método propuesto con una regla. Luego, la imagen en modo C y su imagen de proyección en profundidad se reconstruyeron utilizando los datos volumétricos de PA antes y después de la corrección de la distorsión. Las imágenes PA reconstruidas se compararon con la imagen fotográfica del fantasma para verificar la eficacia de la corrección de la distorsión.

Para verificar si el MEMS-OR-PAM desarrollado junto con el método de calibración para la corrección de la distorsión tiene suficiente resolución espacial para imágenes de microtejidos, realizamos mediciones de resolución lateral/axial y DOF.

Para la medición de la resolución lateral, las imágenes PA se realizaron utilizando el objetivo USAF1951. El rango de medición fue X × Y = 2 × 2 mm (800 × 800 puntos), la PRF del láser fue de 10 kHz y la energía del láser fue <100 nJ/pulso. USAF1951 tiene patrones de microlíneas pulverizados sobre un sustrato de vidrio. El valor de conversión de resolución lateral se calculó a partir de los patrones de líneas más pequeños que podrían separarse en la imagen en modo C después de la corrección de la distorsión no lineal. Además, para mejorar la confiabilidad de las mediciones, también aplicamos el método de función de extensión de línea (LSF) en este estudio. Específicamente, el método LSF se realizó en los siguientes tres pasos: (1) extraer la función de dispersión de bordes (ESF) del patrón de líneas en la imagen en modo C, (2) calcular el LSF, que es la forma de onda diferencial del ESF y (3) medir la resolución lateral calculando el ancho total a la mitad del máximo (FWHM) del LSF.

Para la medición de la resolución axial, las imágenes de PA se realizaron con una fibra de carbono estirada horizontalmente con un diámetro de 7 µm, como se muestra en la Fig. 4a. El rango de medición fue X × Y = 2 × 1 mm (800 × 400 puntos), la PRF del láser fue de 10 kHz y la energía del láser fue <100 nJ/pulso. Los datos volumétricos 3D obtenidos se sometieron a corrección de distorsión no lineal y luego se reconstruyeron las imágenes en modo C y B. Luego se calculó la resolución axial a partir del FWHM del perfil de intensidad en la imagen del modo B.

Esquema para la preparación de fibra de carbono. (a) Estirado horizontalmente para medición de resolución axial. (b) Inclinado verticalmente para medir el DOF.

Para la medición del DOF, se utilizó como objetivo de imagen una fibra de carbono inclinada verticalmente con un diámetro de 7 µm, como se muestra en la Fig. 4b. Las imágenes PA del objetivo se realizaron en el rango de X × Y = 2 × 10 mm (800 × 4000 puntos), la PRF del láser fue de 10 kHz y la energía del láser fue <100 nJ/pulso. Los datos volumétricos 3D obtenidos se sometieron a una corrección de distorsión no lineal seguida de la reconstrucción del modo C y de las imágenes de proyección en profundidad. Posteriormente, se crearon los perfiles de intensidad máxima de PA y FWHM de la fibra a lo largo de la profundidad asociando ambas imágenes. A partir de estos perfiles, el DOF se evaluó mediante dos indicadores: el rango de profundidad donde (1) la intensidad de la PA era la mitad del pico y (2) el FWHM se amplió en \(\sqrt{2}-1\) de la resolución lateral desde el FWHM mínimo. Estos indicadores fueron utilizados en un estudio previo52, y el FWHM fue asociado a la evaluación teórica53. Además, en esta medición, se calcularon la frecuencia central y el ancho de banda de las señales PA (respuestas de impulso) de diferentes profundidades generadas a partir de la fibra para evaluar la dependencia de la distancia de la sensibilidad de la imagen.

Además de las mediciones de la resolución espacial y el DOF, se calcularon sus valores teóricos (descritos en el Texto complementario B, Fig. S2). Como resultado, se encontró que los valores teóricos de resolución lateral, resolución axial y DOF eran 7,0, 32,6 y 165,3 µm, respectivamente.

Para verificar la efectividad de MEMS-OR-PAM con corrección de distorsión para imágenes in vivo, se realizaron imágenes PA de la microvasculatura de la yema del dedo. Todos los procedimientos experimentales siguieron un protocolo aprobado por la Junta de Revisión Institucional (IRB) de la Escuela de Graduados en Ingeniería de la Universidad de Tohoku. Todos los métodos se realizaron de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes. Un voluntario sano dio su consentimiento plenamente informado para la obtención de imágenes de su dedo. En las imágenes, el rango de medición fue X × Y = 2 × 4 mm (400 × 800 puntos), la PRF del láser se configuró en 20 kHz y la energía del pulso fue de 400 nJ/pulso. Aquí, debido a que la PRF del láser es dos veces más alta que las mediciones in vitro anteriores, la frecuencia de activación del espejo MEMS se configuró para que fuera el doble de rápida que antes. Por lo tanto, se produce un ligero cambio en las características de la amplitud del voltaje de activación y el rango de exploración correspondiente. Por lo tanto, la calibración se realizó nuevamente usando una regla para ajustar el voltaje de conducción del MEMS antes de comenzar las imágenes de PA in vivo, seguidas de las imágenes microvasculares. Después de la obtención de imágenes, se reconstruyeron imágenes en modo C sin corrección de distorsión y con corrección de distorsión no lineal, respectivamente. Además, se reconstruyó una imagen en modo B después de la corrección de la distorsión no lineal para investigar la profundidad de penetración en imágenes in vivo.

Antes de obtener imágenes, se calculó la seguridad del láser en la superficie de la piel (Texto complementario C, Fig. S3). Como resultado, en este experimento en el que la posición del foco se fijó en la profundidad de penetración de 300 µm donde se encuentra el capilar, se calculó que la fluencia en la superficie de la piel era de 13,7 mJ/cm2, lo que cumplía con los estándares de seguridad ANSI54.

Utilizando el sistema MEMS-OR-PAM desarrollado, se validó con éxito el método de corrección de distorsión propuesto utilizando un objetivo de regla. Como se describe en la Fig. 3, el proceso de calibración se repitió cambiando WD de 4 a 10 mm en pasos de 1 mm para encontrar el par robusto de WD y \({\theta }_{scan}\). Las distorsiones observadas en cada valor de WD probado se muestran en la Película complementaria 1.

Las Figuras 5a-c muestran los perfiles de intensidad de PA extraídos de las imágenes de la regla del modo B durante el proceso de corrección de la distorsión. En la Fig. 5a, el perfil de intensidad después de la corrección de la distorsión lineal, se produjo una forma no lineal en cada WD porque no se consideró la propiedad de escaneo no lineal. Por otro lado, la Fig. 5b muestra el perfil de intensidad después de la corrección de la distorsión no lineal, y se eliminó la forma no lineal y solo se confirmó la forma curva del perfil. La forma era casi horizontal cuando la WD estaba en el rango de 6 mm a 8 mm. La Figura 5c muestra los resultados del ajuste de la curva del perfil en la Fig. 5b, lo que podría aclarar los perfiles y mostró que el perfil se volvió más horizontal y eliminó por completo la distorsión en WD = 7 mm. Se calculó que el rango de escaneo en WD = 7 mm era \({\theta }_{scan}\)= 16,3° a partir de la ecuación. (2).

Cuadrado punteado superior Comparación del perfil de intensidad extraído de la imagen en modo B con (a) corrección de distorsión lineal, (b) corrección de distorsión no lineal y (c) resultado de ajuste de curva de (b). Cuadrado punteado inferior Resultados de la calibración de la regla con cada método de corrección de distorsión en WD = 7 mm, \({\theta }_{scan}\)=16,3°: modo C (superior), modo C ampliado (medio, para comparar con la verdad del terreno) e imágenes en modo B (inferior, alrededor de una línea Y central en modo C). (d,h) Verdad fundamental (imagen de campo brillante e imagen ampliada). (e,i,l) Imágenes PA sin corrección de distorsión. (f,j,m) Imágenes PA con corrección de distorsión lineal. ( g, k, n ) Imágenes PA con corrección de distorsión no lineal.

La Figura 5d-n muestra los resultados de las imágenes PA reconstruidas sin/con corrección de distorsión en [WD, \({\theta }_{scan}\)] = [7 mm, 16,3 °]. Aquí, la Fig. 5d muestra la imagen de campo brillante de la regla, preparada como verdad fundamental para comparar el efecto de las correcciones de distorsión. Las Figuras 5e-g muestran las imágenes en modo C en cada método de corrección de distorsión. En la Fig. 5e, el resultado sin corrección de distorsión, dado que la reconstrucción de la imagen se realizó a partir de datos volumétricos de PA tratados como coordenadas cartesianas, la imagen reconstruida fue distorsionada tanto por la geometría de escaneo como por el movimiento no lineal del escaneo MEMS. En la Fig. 5f, como resultado de la corrección de la distorsión lineal, la imagen en modo C todavía estaba distorsionada debido al movimiento no lineal incluso después de considerar la geometría de coordenadas polares del escaneo MEMS. Significativamente, en la imagen en modo C, la parte central en la dirección X tenía una distorsión comprimida y la región exterior tenía una distorsión extendida. Este comportamiento fue consistente con la propiedad de escaneo no lineal del espejo MEMS que se muestra en la Fig. 2a. Sin embargo, en la Fig. 5g, los resultados de la corrección de la distorsión no lineal muestran claramente que la distorsión de la imagen se pudo eliminar y la escala de la regla se reprodujo a intervalos iguales eliminando el efecto del movimiento no lineal del escaneo MEMS. Además, las figuras 5i – k muestran la imagen ampliada en modo C para compararla con la verdad del terreno que se muestra en la figura 5h, que resalta el efecto de la corrección de distorsión. A partir de estos resultados, en la Fig. 5g, la imagen en modo C después de la corrección de la distorsión no lineal coincidió completamente con la verdad fundamental, lo que indicó la eliminación completa de la distorsión.

Las Figuras 5l a n muestran las imágenes del modo B en cada método de corrección de distorsión extraídas de la línea central de la escala de la regla. Figura 5l, la imagen en modo B sin corrección de distorsión, el perfil de intensidad de la regla, que debería reproducirse de forma plana, se visualizó como una forma curva. Además, en la Fig. 5m, como resultado de la corrección de la distorsión, la curvatura se suprimió porque se consideró una geometría polar, pero el perfil no lineal (forma "w") permaneció sin eliminar. Por lo tanto, estos dos métodos de corrección no fueron adecuados para la reconstrucción óptima de imágenes en modo B debido a la falta de consideración de una o ambas geometría de escaneo y características de escaneo no lineales. Sin embargo, el resultado con la corrección de distorsión no lineal en la Fig. 5n, que considera tanto la geometría polar como las características de escaneo no lineales, visualizó el perfil como plano. Por lo tanto, la corrección de la distorsión no lineal con la calibración de la regla también mostró la disponibilidad para eliminar la distorsión en la reconstrucción de las imágenes en modo B.

En los resultados descritos anteriormente, comparamos los enfoques de corrección de distorsión basándose en el supuesto de que se utiliza la geometría del espejo MEMS. Por lo tanto, se excluyó el enfoque de corrección de distorsión que consiste en aplicar una geometría de coordenadas cartesianas con una propiedad de escaneo no lineal. Aquí, todos los enfoques de corrección de distorsión, incluido el enfoque de corrección de distorsión, se pueden comparar en la figura complementaria S4. Según la figura, en caso de aplicar la corrección de distorsión de la geometría de escaneo cartesiano con propiedad de escaneo no lineal, también podría corregir la distorsión en la imagen en modo C, así como la corrección de distorsión no lineal, en comparación con las imágenes sin corrección de distorsión y con distorsión lineal. corrección. Sin embargo, en la imagen en modo B, el enfoque no pudo corregir la distorsión y produjo un perfil curvo de la regla porque no se consideró la geometría de escaneo original del espejo MEMS. Por lo tanto, la corrección de la distorsión utilizando una geometría de escaneo cartesiana con propiedad de escaneo no lineal no pudo reconstruir correctamente las estructuras 3D de los objetivos de imágenes. Por lo tanto, para recuperar correctamente la estructura 3D de dichos objetos, la geometría de escaneo del espejo MEMS debe estar correctamente definida. En este sentido, la corrección de la distorsión no lineal que se muestra en la Fig. 5g, k, n podría estimar correctamente la geometría de escaneo así como la propiedad de escaneo no lineal y, por lo tanto, podría realizar la corrección de la distorsión de manera más efectiva.

A partir de estos resultados, el método de corrección de distorsión propuesto con una regla sugirió que podría determinar fácilmente la geometría de las coordenadas polares de MEMS-OR-PAM y proporcionar imágenes reconstruidas sin distorsiones después de la corrección de la distorsión no lineal.

La Figura 6 muestra los resultados de las imágenes PA del fantasma de Skelton de la hoja, cuya imagen fotográfica se muestra en la Fig. 6a. Mientras que las Fig. 6b, f, i no muestran ninguna corrección de distorsión, las Fig. 6c, g, j y 6d, h, k muestran imágenes en modo C, sus imágenes en modo C ampliadas para compararlas con la imagen fotográfica ampliada (tierra). verdad) en la Fig. 6e, y las imágenes de proyección de profundidad después de aplicar correcciones de distorsión lineal y no lineal, respectivamente.

Resultados de imágenes PA fantasma de hoja con imagen en modo C (superior), imagen ampliada a lo largo del cuadrado de puntos azules (centro, para comparar con la verdad del terreno) e imagen de proyección en profundidad (inferior). (a,e) Verdad fundamental (imagen fotográfica e imagen ampliada). ( b, f, i ) Imágenes PA sin corrección de distorsión. ( c, g, j ) Imágenes PA con corrección de distorsión lineal. (d,h,k) Imágenes PA con corrección de distorsión no lineal.

Para las imágenes en modo C, los resultados en las Fig. 6b, c, que son las imágenes sin y con corrección de distorsión lineal, respectivamente, mostraron que las estructuras del fantasma no se reconstruyeron correctamente y estaban distorsionadas en comparación con la imagen fotográfica en la Fig. 6a. . Además, las imágenes en modo C ampliadas correspondientes en la Fig. 6f, g muestran claramente las distorsiones en la dirección X (región central: compresión/región exterior: extensión) debido al movimiento de escaneo MEMS no lineal, lo que resulta en una falta de coincidencia con la imagen ampliada. Imagen fotográfica en la Fig. 6e, que se preparó como la verdad fundamental. Por otro lado, como se muestra en la Fig. 6d, h, que eran la imagen en modo C y su imagen ampliada con la corrección de distorsión no lineal, respectivamente, las distorsiones se eliminaron y coincidieron completamente con la verdad del terreno. Por lo tanto, en la reconstrucción de la imagen en modo C, la estructura del fantasma se reconstruyó correctamente mediante la distorsión no lineal propuesta.

Para la imagen de proyección de profundidad, el rango de profundidad del fantasma reconstruido fue el más estrecho en la Fig. 6k con la corrección de distorsión no lineal, y mostró cualitativamente que se eliminó la distorsión en la dirección de profundidad. Para evaluar cuantitativamente la distorsión como planitud de la imagen, se calcularon los valores de profundidad máximo y mínimo y el ancho de profundidad para el cuadrado punteado azul en las figuras 6i-k, como se muestra en la Tabla 1. Como resultado, el rango de profundidad con distorsión no lineal La corrección fue la más pequeña con 183 µm (Máx.: 519 µm/Min: 336 µm), que fue un 12,9% más estrecha que el resultado sin corrección de distorsión (210 µm) y un 28,2% mejor que el resultado después de la corrección de distorsión lineal (255 µm). Este resultado presenta el efecto de la corrección de la distorsión como la planitud de la imagen.

Estas evaluaciones cualitativas y cuantitativas mostraron que el método de corrección de distorsión propuesto utilizando una regla y la geometría de escaneo no lineal obtenida funciona bien para obtener imágenes de otros objetos como fantasmas.

La Figura 7a-e muestra los resultados de la medición de la resolución lateral utilizando USAF1951. El cálculo de la resolución lateral se realizó para la imagen en modo C con corrección de distorsión no lineal, como se muestra en la Fig. 7b. Desde su imagen ampliada en modo C con una corrección de distorsión no lineal que se muestra en la Fig. 7c, el patrón de línea más pequeño que podría separarse visiblemente en las direcciones X e Y estaba alrededor del Elemento 3–4 del Grupo 6. Por lo tanto, el valor de conversión de la resolución lateral se calculó como 5,5 a 6,2 µm. Además, en la Fig. 7d, e, se extrajeron los ESF en las direcciones X e Y, y se midieron los LSF y sus FWHM. Como resultado, los FWHM se calcularon como X: 5,6 µm/Y: 6,1 µm. Por lo tanto, las resoluciones laterales experimentales de los dos métodos fueron consistentes y, por tanto, los resultados fueron altamente confiables. Por lo tanto, se determinó experimentalmente que la resolución lateral del MEMS-OR-PAM desarrollado era ~ 6 µm, lo que estaba muy cerca del valor teórico (7,0 µm). Esta alta resolución lateral muestra el potencial de visualizar suficientemente microtejidos, como los capilares humanos.

Resultados de medidas de resolución espacial y DOF. Cuadrado punteado superior Resultado de la medición de resolución lateral con el objetivo USAF 1951. (a) Imagen en modo C sin corrección de distorsión. (b) Imagen en modo C con corrección de distorsión no lineal. (c) Imagen ampliada en modo C a lo largo del cuadrado punteado blanco en (b). (d) Resultado del método LSF a lo largo de la línea punteada azul en la dirección X en (b). (e) Resultados del método LSF a lo largo de la línea punteada azul en la dirección Y en (b). Cuadrado punteado en el medio Resultado de la medición de resolución axial con una fibra de carbono estirada horizontalmente. (f) Imagen en modo C con corrección de distorsión no lineal. (g) Imagen en modo B sobre la línea de puntos blanca en (a). (h) Perfil de la envolvente de PA a lo largo de la línea de puntos roja en (b) y ajuste gaussiano. Resultado de la medición DOF del cuadrado punteado inferior con una fibra de carbono inclinada verticalmente. (i) Imagen en modo C con corrección de distorsión no lineal. (j) Imagen de proyección en profundidad. (k) Intensidad de PA de la fibra a lo largo de la profundidad. (l) FWHM de la fibra a lo largo de la profundidad. (m) Frecuencia central de las señales PA a lo largo de la profundidad. (n) Ancho de banda de frecuencia (− 12 dB) de las señales de megafonía a lo largo de la profundidad.

La Figura 7f-h muestra los resultados de las mediciones de resolución axial utilizando fibras de carbono estiradas horizontalmente. En la Fig. 7h, se extrajo el perfil de intensidad de PA en la dirección de profundidad a lo largo de la línea de puntos roja en la Fig. 7g, se ajustó mediante una función gaussiana y luego se utilizó el FWHM de la curva ajustada como la resolución axial del MEMS-OR. -Sistema PAM. Como resultado, la resolución axial experimental se midió como 34,2 µm, lo que concordaba con el valor teórico (32,6 µm) calculado por el ancho de banda del transductor de ultrasonido.

La Figura 7i-n muestra los resultados de la medición del DOF utilizando una fibra de carbono inclinada verticalmente. En las imágenes de la Fig. 7i, j, la fibra estaba inclinada verticalmente a lo largo de la dirección Y. Por lo tanto, como se muestra en la imagen en modo C de la Fig. 7i, en la región central de la dirección Y, donde la fibra estaba enfocada, el contraste y la nitidez de la imagen fueron excelentes, mientras que en el exterior de la dirección Y, Cuando la fibra estaba desenfocada, se descubrió que el contraste y la nitidez de la imagen eran peores. En la imagen de proyección de profundidad de la Fig. 7j, la profundidad se calculó a partir del tiempo de retardo de recepción de la intensidad de PA de la Fig. 7i con corte de umbral basado en la intensidad para proyectar solo la información de profundidad de la fibra de forma selectiva. Con base en estas dos imágenes, se calcularon la intensidad de PA y FWHM de la fibra a lo largo de la dirección de profundidad, como se muestra en la Fig. 7k, l, respectivamente. A partir del resultado de la Fig. 7k, se calculó que el rango de profundidad en el que la intensidad de PA es la mitad del pico es 370 µm. En la Fig. 7l, se calculó que el FWHM de la fibra de carbono estaba en el rango de 11 a 16 µm con un rango de profundidad de 300 µm (150 a 450 µm). El FWHM mínimo (11 µm) fue ligeramente mayor que el diámetro de la fibra (7 µm) porque el perfil real de la fibra estaba convolucionado con la función de dispersión de puntos (PSF) del sistema de imágenes, que se basa en la resolución lateral experimental. El valor medido de DOF se calculó como el rango de profundidad cuando el FWHM es de 13,4 µm (11 µm + 2,4 µm), que es el valor cuando el FWHM se expande en \(\sqrt{2}-1\) de la resolución lateral. (6 µm) del FWHM mínimo. Como resultado, la DOF medida se calculó en 200 µm, que era ligeramente mayor que el valor teórico (165,3 µm). Las Figuras 7m, n muestran la frecuencia central y el ancho de banda (− 12 dB) de la señal PA (respuesta de impulso) a la intensidad máxima en cada profundidad que se muestra en la Fig. 7k. Estos dos indicadores de frecuencia podrían mantener sensibilidades altas/amplias en el amplio rango de profundidad de 150 a 400 µm: 30 a 35 MHz (frecuencia central) y 40 a 45 MHz (ancho de banda de − 12 dB). En la frecuencia central que se muestra en la Fig. 7m, el rendimiento de la detección disminuyó más allá del rango de profundidades de 150 a 400 µm porque la intensidad de la PA cae por debajo de la mitad del pico, como se muestra en la Fig. 7k. Por otro lado, el ancho de banda de frecuencia que se muestra en la Fig. 7n podría detectar sin el efecto de la degradación de la intensidad de PA porque detectó hasta 1/4 (- 12 dB) de la intensidad máxima de PA, logrando una buena sensibilidad en un amplio rango de profundidad. Por lo tanto, se demostró que el MEMS-OR-PAM desarrollado tiene el potencial de visualizar microtejidos manteniendo un alto contraste, resolución lateral y sensibilidad de imagen dentro de un rango de profundidad amplio.

Por lo tanto, se demostró que el MEMS-OR-PAM desarrollado tiene el potencial de visualizar microtejidos manteniendo un alto contraste y resolución lateral dentro de un rango de profundidad amplio.

La Figura 8 muestra los resultados de las imágenes de PA microvascular de las yemas de los dedos. El tiempo de medición para la adquisición de datos volumétricos de PA fue de 32 s.

Resultado de imágenes microvasculares del dedo humano. (a) Imagen fotográfica. (b,c) Imagen en modo C: (b) sin corrección de distorsión y (c) con corrección de distorsión no lineal. (d,e) Imagen codificada en profundidad: (d) sin corrección de distorsión y (e) con corrección de distorsión no lineal. (f, g) Imagen ampliada en modo C en la región exterior de (b, c): (f) sin corrección de distorsión y (g) con corrección de distorsión no lineal. (h,i) Imagen ampliada en modo C en la región central de (b,c): (h) sin corrección de distorsión y (i) con corrección de distorsión no lineal. (j) Perfil de intensidad de PA a lo largo de la línea de puntos blanca en (i). (k) Imagen en modo B a lo largo de la línea de puntos azul en (c).

La Figura 8a es una imagen fotográfica de la yema del dedo y la imagen PA se realizó en el cuadrado punteado negro. Las Figuras 8b, c muestran las imágenes en modo C reconstruidas sin corrección de distorsión y con corrección de distorsión no lineal, respectivamente. De los dos resultados, a diferencia de la imagen en modo C sin corrección de distorsión que se muestra en la Fig. 8b, la corrección de distorsión no lineal que se muestra en la Fig. 8c indica que la distorsión de la imagen se eliminó con éxito. Para confirmar el efecto de la corrección de distorsión con más detalle, las Fig. 8f – i muestran las imágenes ampliadas en modo C cortadas a lo largo de los cuadrados de puntos blancos en las Fig. 8b, c, respectivamente. En la Fig. 8f, g, la región exterior de las imágenes en modo C, la distorsión extendida se eliminó después de la corrección de la distorsión no lineal en la Fig. 8g. Además, en la Fig. 8h, i, la región central de las imágenes en modo C, la distorsión comprimida se corrigió después de la corrección de la distorsión no lineal en la Fig. 8i. Por lo tanto, la corrección de la distorsión no lineal demostró que podía visualizar toda la microestructura de los microvasos, incluidos los capilares y sus estructuras circulatorias únicas.

La Figura 8d, e muestra la imagen codificada en profundidad correspondiente a las imágenes en modo C en la Fig. 8b, c. En la Fig. 8d, la información de profundidad, especialmente en la región exterior, se perdió porque la imagen codificada en profundidad determinó la ubicación de la proyección en profundidad en función de la intensidad de los vasos en la imagen en modo C, y la proyección en profundidad fue difícil en la región exterior donde la estructura vascular se reprodujo mal en modo C. Sin embargo, en la Fig. 8e, los resultados después de la corrección de la distorsión no lineal, la información de profundidad de los microvasos se visualizó claramente en toda la imagen porque las estructuras de los vasos se reprodujeron correctamente en la imagen en modo C de la Fig. 8c. Estos resultados mostraron que la corrección de la distorsión no lineal podría visualizar con precisión la estructura tridimensional de los microvasos.

La Figura 8j muestra el perfil de intensidad de PA extraído de la línea de puntos blanca en la Fig. 8i, y los perfiles distinguieron los dos vasos sanguíneos para el viaje de ida y vuelta en la estructura circulatoria. Al aplicar el ajuste gaussiano y calcular el FWHM del perfil de intensidad, se encontró que los diámetros de los dos vasos sanguíneos eran 26,4 y 22,3 µm. Además, también se calcularon y promediaron los FWHM de las cinco estructuras circulatorias (10 microvasos) en la Fig. 8i para obtener valores de medición precisos del diámetro. Como resultado, el diámetro promedio de los capilares fue de 25,1 µm (DE 4,1 µm), y este resultado estuvo dentro del rango de 10 a 35 µm, que es el diámetro de los capilares humanos previamente informados55,56.

La Figura 8k muestra la imagen del modo B a lo largo de la línea de puntos azul en la Fig. 8c. A partir de este resultado, se puede concluir que los microvasos existen principalmente en un rango de profundidad de 200 a 300 µm desde la superficie de la piel y, como lo muestra la flecha blanca, el microvaso más profundo se visualizó a una profundidad de ~ 500 µm desde la superficie de la piel. . Por lo tanto, la profundidad de penetración in vivo lograda por MEMS-OR-PAM fue de al menos 500 µm.

El método de corrección de la distorsión utilizando una calibración de regla, que se propuso en este estudio, podría: (1) ajustar rápidamente el voltaje de activación del MEMS de acuerdo con el área de interés de la imagen (rango de escaneo) haciendo referencia a la microescala de la regla (toma solo 10 minutos para ajustar), (2) estimar fácilmente la geometría de escaneo y el movimiento de escaneo no lineal del escaneo MEMS mediante posprocesamiento, que anteriormente requería mediciones previas complicadas para estimar, y (3) corregir con precisión la distorsión espacial. Como resultado, el MEMS-OR-PAM que utiliza el método de corrección de distorsión podría visualizar con precisión la estructura capilar, como se muestra en la Fig. 8c. Lo más destacable de este caso es que incluso se pudo visualizar la estructura circulatoria de los capilares humanos, lo que fue casi el primer logro del OR-PAM rápido. Aunque algunos estudios han visualizado previamente la estructura empleando escaneo mecánico convencional OR-PAM57, su lenta velocidad de obtención de imágenes dificultó la interpretación biológica. Por otro lado, MEMS-OR-PAM proporciona una velocidad de obtención de imágenes rápida; sin embargo, a pesar de ser capaz de visualizar claramente los capilares de ratones desnudos y visualizar por separado la estructura circulatoria de los capilares de los dedos humanos, muchos estudios encontraron difícil visualizar por separado la estructura circulatoria. de los capilares de los dedos humanos25,43,58. Esto se debe a que la piel humana tiene fuertes dispersores ópticos como la melanina, que degrada la resolución lateral para desdibujar ligeramente la estructura circulatoria; por lo tanto, la distorsión adicional de la imagen conduce a dificultades para visualizar por separado tales estructuras borrosas. Por lo tanto, para sujetos casi clínicos, la precisión de la corrección de la distorsión del MEMS-OR-PAM está directamente relacionada con el rendimiento de visualización de la estructura de circulación. El método de calibración propuesto que utiliza una regla realizó una corrección precisa de la distorsión basada en una estimación precisa de la geometría de escaneo MEMS. Por lo tanto, se podría concluir que el sistema MEMS-OR-PAM en este estudio mejoró el rendimiento de separación de la estructura circulatoria de los capilares. Estas imágenes precisas de PA pueden promover la interpretación biológica de microtejidos, como los capilares, y captar con precisión los cambios morfológicos, como las anomalías estructurales de los capilares59. Hasta este punto, las aplicaciones biomédicas del método MEMS-OR-PAM se pueden mejorar combinándolo con la corrección de distorsión propuesta.

Además, la ventaja del método de corrección de distorsión propuesto es su flexibilidad y simplicidad. Incluso si se cambian las condiciones de medición, la corrección de la distorsión se puede ejecutar rápidamente calibrando la regla nuevamente. Por ejemplo, incluso en un caso similar al de la imagen microvascular del dedo que se muestra en la Fig. 8, donde: (1) la PRF del láser se cambió a 20 kHz, que es mayor que las mediciones fantasma (10 kHz), y (2 ) las características entre la amplitud del voltaje de excitación MEMS y el ángulo de escaneo cambiaron ligeramente, se puede obtener el voltaje de excitación correspondiente a las condiciones experimentales y la corrección de la distorsión puede funcionar nuevamente simplemente realizando el Paso 1) del método de calibración de la regla en la Fig. 3 suponiendo que el rango de escaneo MEMS (2 mm) en las imágenes es el mismo. Tal flexibilidad de la corrección de distorsión propuesta puede facilitar la aplicación médica de MEMS-OR-PAM.

La velocidad de obtención de imágenes y el FOV son factores esenciales al realizar imágenes in vivo con MEMS-OR-PAM. En este estudio, se realizaron imágenes microvasculares de los dedos in vivo en el rango de X × Y = 2 × 4 mm en 32 s (4 s en 1 mm2) con una frecuencia de exploración B de 25 Hz. Fue 105 veces más rápido que el escaneo mecánico típico OR-PAM (7 min en 1 mm2)23. Esta imagen en tiempo real de MEMS-OR-PAM previene en gran medida la aparición de artefactos de movimiento durante la bioimagen. Como prueba de esto, las imágenes capilares utilizando el MEMS-OR-PAM desarrollado, como se muestra en la Fig. 8c, visualizaron claramente la estructura circulatoria de los capilares, que no debería ser visible incluso si se produce una pequeña cantidad de artefactos de movimiento. Sin embargo, para visualizar una estructura microvascular más dinámica en el cuerpo vivo y el flujo de glóbulos rojos dentro de los microvasos a través de ella en tiempo real, es necesario tener un campo de visión más amplio y unas imágenes más rápidas.

Para mejorar la velocidad de la imagen, emplear una PRF más alta del láser es la solución más efectiva, suponiendo que el rango de la imagen y el número de puntos de escaneo sean constantes. Sin embargo, es un requisito previo que las ondas PA generadas con cada pulso láser no interfieran entre sí en el cuerpo vivo39. Suponiendo que la velocidad del sonido del tejido vivo es de 1540 m/s y la profundidad máxima de penetración es de 500 µm, el tiempo de propagación para que las ondas PA viajen desde la profundidad máxima del tejido hasta la superficie es de 325 ns. En este caso, la PRF efectiva máxima del láser fue de 3 MHz. Por lo tanto, se pueden realizar sin problemas imágenes de alta velocidad dentro del rango PRF de 10 a 100 kHz, que es el rango operativo del láser utilizado en este estudio. En caso de utilizar un PRF más rápido que 100 kHz como fuente láser, es necesario considerar la influencia de la energía del pulso y la SNR de las señales PA, que se reducen mediante compensación, y la limitación de la limitación física del Velocidad de funcionamiento del espejo MEMS. Además, podemos consultar estudios previos sobre sistemas PAM de alta velocidad que utilizan PRF láser de alta velocidad para lograr imágenes más rápidas. Por ejemplo, Chen et al. construyó un sistema PAM de alta velocidad con un láser PRF de 200 kHz para la visualización en tiempo real de la dinámica microvascular en el oído del ratón, y tomó imágenes dentro de un rango de escaneo de 1,5 mm (500 píxeles) a una velocidad de escaneo B de 400 Hz60 . Yao et al. desarrolló una microscopía fotoacústica funcional de alta velocidad con un láser PRF de 500 kHz para obtener imágenes 3D de alta resolución y alta velocidad del cerebro de un ratón, y logró un rango de escaneo de ~ 3 mm (1250 píxeles) a una velocidad de escaneo B de 400 Hz35. Además, Kim et al. desarrolló OR-PAM de alta velocidad con un escáner galvanómetro sumergible en agua y un láser PRF de 500 kHz para visualizar capilares en oídos de ratón, cerebro y dedos humanos, y logró imágenes en tiempo real dentro de un rango de escaneo de 2,4 mm (500 píxeles). a una frecuencia de escaneo B de 500 Hz25. Por lo tanto, al aumentar la PRF del láser a varios cientos de kHz, el MEMS-OR-PAM desarrollado logra una velocidad de obtención de imágenes diez veces más rápida manteniendo el FOV, lo que tiene el potencial de monitorear en tiempo real la dinámica microvascular.

Con respecto a la mejora del campo de visión de imágenes, debemos considerar cada una en las direcciones X e Y porque el MEMS-OR-PAM desarrollado emplea un método de escaneo diferente en cada dirección (X: escaneo MEMS, Y: escaneo mecánico). El FOV en la dirección Y se determinó mediante la longitud operativa de la etapa mecánica. La medición de DOF que se muestra en las figuras 7i-l confirmó que la etapa mecánica podría funcionar en el rango de 10 mm sin problemas. Además, la longitud operativa máxima de la platina mecánica utilizada en este estudio se definió como 20 mm, lo que fue suficiente para obtener imágenes de microtejidos in vivo en un campo de visión grande en la dirección Y. Por otro lado, el FOV en la dirección X está determinado por el ángulo de escaneo físicamente limitado (18°) del espejo MEMS. En este estudio, se estimó que el ángulo de exploración para el rango de imagen de 2 mm era de 16,3°, lo que está cerca de la limitación. Por lo tanto, cuando se utiliza únicamente el espejo MEMS, el FOV en la dirección X se limita a un área más pequeña que el escaneo mecánico. Para superar esta limitación del FOV en la dirección X, se requiere una combinación del espejo MEMS y una etapa mecánica38.

En el sistema MEMS-OR-PAM desarrollado, se lograron imágenes de alta velocidad mediante un método de escaneo híbrido que aplica un escaneo no lineal de alta velocidad con un espejo MEMS en la dirección X y un movimiento lineal de velocidad constante de la etapa mecánica en la dirección Y. -dirección. Sin embargo, la combinación de estos dos métodos tuvo el problema de un muestreo espacialmente no uniforme en el escaneo MEMS no lineal y posiciones de muestreo sesgadas a lo largo del eje de movimiento mecánico. Por lo tanto, es necesario discutir bien el efecto de dicho muestreo espacial no uniforme en la fidelidad de la imagen. Para discutir estos temas, consideramos utilizar los resultados de imágenes de capilares de dedos humanos in vivo.

Para verificar la fidelidad de la imagen mediante el muestreo espacial no uniforme en la imagen PA capilar del dedo humano que se muestra en la Fig. 8, calculamos la variación del ancho del paso en la dirección X cuando el escaneo MEMS se realizó en 2 mm con 400 puntos (5 µm de ancho de paso promedio), como se muestra en la figura complementaria S5. La propiedad de escaneo del espejo MEMS cambió de forma no lineal (sinusoidal) con un rango de 2 mm (- 1 mm a + 1 mm) como se muestra en la Fig. S5a, lo que resultó en que el ancho del paso variara a lo largo del punto de muestreo, como se muestra en la Fig. S5b. El ancho de paso máximo fue de 7,8 µm en el tiempo, que fue ~ 1,6 veces mayor que el ancho de paso promedio de 5 µm. Sin embargo, en este estudio, procesamos un remuestreo espacial (interpolación lineal) al realizar una transformación de coordenadas cartesianas de la coordenada polar no lineal. Por lo tanto, el ancho del paso después de la transformación de coordenadas se uniformó virtualmente en 5 µm, lo que redujo el efecto de las variaciones temporales en el ancho del paso. En consecuencia, en la obtención de imágenes de capilares humanos con un diámetro promedio de 25 µm, la fidelidad de los resultados de las imágenes no se vio afectada, porque el objetivo de la imagen era mucho mayor que la resolución lateral teórica (7 µm) y el ancho de paso virtual (5 µm). ). Además, las posiciones de muestreo sesgadas a lo largo del eje de movimiento mecánico eran casi insignificantes. En este estudio, utilizamos un escaneo híbrido con movimiento lineal de velocidad constante de la etapa mecánica en la dirección Y durante el escaneo MEMS en la dirección X, y la secuencia se ejecutó de modo que la dirección Y se moviera un paso (5 µm). durante el escaneo MEMS de una línea en la dirección X (los detalles de la secuencia de escaneo se describen en el Texto complementario A, Fig. S1). Por lo tanto, la distancia de movimiento promedio en la dirección Y para cada píxel en la dirección X se calculó como 12,5 nm, que era 1/2000 menor que el diámetro promedio de los capilares y casi insignificante para la fidelidad de los resultados de las imágenes. Estas verificaciones indicaron que la variabilidad del muestreo espacial en los escaneos en las direcciones X e Y era casi insignificante en términos de fidelidad de imagen para nuestras imágenes capilares objetivo.

En el escaneo MEMS, la distancia entre el foco del haz y el objetivo de la imagen varía con la geometría del escaneo. Si la distancia es mayor que el DOF de la imagen, la sensibilidad, el ancho de banda, la forma y la respuesta al impulso de la señal recibida pueden degradarse significativamente, como se informó en estudios anteriores33. Se espera que el cambio en la respuesta al impulso afecte significativamente la sensibilidad de la imagen y la resolución espacial, afectando así la precisión de la imagen con corrección de distorsión propuesta. Por lo tanto, realizamos un análisis adicional sobre la variación de la respuesta al impulso y la resolución espacial debido al cambio de la distancia en la dirección del espesor al escanear MEMS en el rango de X = 2 mm mediante las siguientes mediciones teóricas y prácticas.

Primero, la Fig. 9 muestra los resultados de validación teórica y experimental de la sensibilidad de imágenes espaciales del escaneo MEMS. Como se muestra en la Fig. 9a, en la geometría de escaneo con WD = 7 mm y \({\theta }_{scan}\)=16.3°, el espesor del volumen de escaneo se calculó como aproximadamente 70 µm, que era suficientemente más pequeño que el DOF experimental (200 µm) en la Fig. 7l. Por lo tanto, se predijo que la resolución espacial y la sensibilidad de la imagen se mantendrían en el rango de escaneo MEMS de 2 mm. Para verificar esta predicción, extrajimos señales PA de 11 posiciones de la imagen en modo C de la regla (sin corrección de distorsión) a diferentes distancias del foco del haz, que se muestra en la Fig. 9b, y comparamos sus respuestas de impulso extraídas. La Figura 9c comparó las formas de onda de tiempo de las respuestas al impulso, lo que muestra retrasos en las señales recibidas dependiendo de la distancia entre el objetivo y el foco del haz. Sin embargo, las diferencias en las intensidades máximas fueron aproximadamente del 60% junto con las distancias, lo que indicó la excelente sensibilidad mantenida dentro del rango de escaneo MEMS. La Figura 9d comparó las formas de onda de frecuencia de las respuestas de impulso, lo que confirmó que los picos de los espectros variaron entre 5 y 6 dB junto con las distancias, pero la forma del espectro casi no cambió. Estos resultados demostraron que el escaneo MEMS se realizó dentro del DOF, lo que resultó en que la sensibilidad de la imagen se mantuviera en un buen nivel. Incluso si el espesor del volumen de escaneo se vuelve más significativo que 70 μm, la dependencia de la distancia de la respuesta al impulso (intensidad, frecuencia central y ancho de banda de frecuencia) se puede determinar cuantitativamente a partir de los resultados de la medición DOF que se muestra en la Fig. 7k, m, n. . Estos resultados mostraron que la sensibilidad se mantuvo bien al menos dentro de ± 100 μm del foco del haz.

Investigación de la variación espacial de la sensibilidad de detección de señales derivada del escaneo MEMS. (a) La geometría de escaneo MEMS en X = 2 mm, que representa la variación de la posición focal en la dirección del espesor (Máx.: 0,07 mm) estaba dentro del DOF experimental (0,20 mm). (b) Imagen en modo C (sin corrección de distorsión) de la regla que indica la posición extraída para medir la respuesta al impulso de la señal. (c) Formas de onda de tiempo de las respuestas al impulso. (d) Formas de onda de frecuencia de las respuestas al impulso.

Para investigar el efecto de la sensibilidad superior en el FOV sobre la resolución espacial, medimos la variación de la resolución espacial en el extremo izquierdo, central y derecho de la dirección de escaneo MEMS utilizando los resultados de los modos C y B de la USAF1951. imágenes mostradas en la Fig. 10a,c. La Figura 10b muestra la variación espacial medida de la resolución lateral promedio en los extremos izquierdo, central y derecho de la Fig. 10a, que fueron 6,0 ± 0,7 µm/6,1 ± 2,4 µm/6,0 ± 0,8 µm, respectivamente. Esto demostró que se mantenía una alta resolución lateral dentro del FOV. La Figura 10d muestra el FWHM promedio de los perfiles de intensidad en el extremo izquierdo, central y derecho de la imagen en modo B que se muestra en la Fig. 10c, que fueron 50,0 ± 2,5 µm/53,0 ± 1,1 µm/53,3 ± 3,3 µm, respectivamente. El FWHM promediado difirió de la resolución axial experimental de 34,2 µm en la Fig. 7h, porque el objetivo de la prueba era una muestra grande que no se consideró como una fuente puntual para la medición de la resolución axial. Por lo tanto, nos centramos únicamente en las diferencias entre el FWHM promedio de cada posición. Los resultados sugirieron que el FWHM varió sólo aproximadamente 3 µm (6%) dentro del FOV y que la resolución axial apenas cambió dentro del FOV.

Investigación de la variación espacial de la resolución lateral/axial utilizando el objetivo USAF1951. (a) Imagen en modo C (corrección de distorsión no lineal, X × Y = 2 × 2 mm con 800 × 800 puntos, PRF de 10 kHz). (b) Resoluciones laterales en la posición de izquierda/centro/derecha de (a). (c) Imagen en modo B (corrección de distorsión no lineal). (d) FWHM de los perfiles de intensidad en la posición de izquierda/centro/derecha de (c).

Estos resultados indicaron que el sistema desarrollado podría realizar escaneos MEMS dentro de una variación de espesor mucho menor que el DOF del MEMS-OR-PAM, manteniendo así la sensibilidad de la respuesta al impulso y manteniendo una alta resolución espacial dentro del FOV de la imagen. Creemos que contribuyó significativamente a la reducción precisa de la distorsión en el método de corrección de distorsión propuesto.

Una de las aplicaciones médicas prácticas de MEMS-OR-PAM es la evaluación de la enfermedad vascular periférica causada por una microcirculación alterada. Por ejemplo, se ha sugerido que el adelgazamiento de los capilares contribuye a la hipertensión61,62. Por tanto, puede utilizarse como índice diagnóstico de enfermedades posteriores como arteriosclerosis, infarto de miocardio e infarto cerebral. El MEMS-OR-PAM desarrollado y el método de corrección de distorsión propuesto han demostrado la capacidad de visualizar la estructura de los capilares de forma selectiva y clara. Por lo tanto, es posible utilizarlo como técnica de diagnóstico para necesidades médicas.

Además, en el futuro, planeamos emplear una fuente láser de dos longitudes de onda para visualizar la distribución de oxi/desoxihemoglobina en el capilar. Esto permitiría al método MEMS-OR-PAM desarrollado no solo visualizar claramente la estructura circulante de los capilares sino también monitorear el metabolismo del oxígeno entre los capilares y las células circundantes basándose en el método de separación espectral63, haciendo así posible lograr imágenes funcionales de PA de microtejidos y cuantificar la hemodinámica funcional. Cuando se agregan láseres de múltiples longitudes de onda al sistema, la información funcional en cada punto de medición generalmente se puede adquirir irradiando estos láseres en el mismo PRF y conmutándolos un pulso a la vez64. Por lo tanto, la velocidad de obtención de imágenes en MEMS-OR-PAM de múltiples longitudes de onda está limitada por el tiempo de conmutación mínimo, que corresponde a 325 ns a una profundidad de penetración de 500 µm. Por lo tanto, cuando se emplea un láser de longitud de onda dual (por ejemplo, 532 nm y 559 nm) en MEMS-OR-PAM desarrollado, no hay problema en realizar imágenes de alta velocidad dentro de la PRF máxima de 1,5 MHz para cada láser.

En este artículo, informamos el desarrollo de un sistema OR-PAM de alta velocidad que utiliza un espejo de escaneo 1A-WP-MEMS comercializado y un nuevo método de calibración que utiliza una regla de escala micrométrica para corregir la distorsión espacial causada por el escaneo MEMS rápido. Este novedoso método puede encontrar fácil y rápidamente la geometría de escaneo y el movimiento de escaneo no lineal de los espejos MEMS sin la necesidad de mediciones experimentales complicadas y puede aplicarse para la corrección de la distorsión. La combinación de MEMS-OR-PAM y el método de calibración para la corrección de la distorsión se verificó utilizando sujetos artificiales y biológicos, y los resultados experimentales mostraron que el nuevo sistema rápido OR-PAM proporciona capacidades de imágenes de alta velocidad y alta resolución lateral y precisión. visualiza la estructura circulante de los capilares en la yema del dedo humano.

Wang, LV y Yao, J. Una guía práctica de tomografía fotoacústica en las ciencias biológicas. Nat. Métodos 13, 627–638. https://doi.org/10.1038/nmeth.3925 (2016).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yao, J. & Wang, LV Sensibilidad de la microscopía fotoacústica. Fotoacústica 2, 87–101. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2014.04.002 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Wang, LV & Hu, S. Tomografía fotoacústica: imágenes in vivo de orgánulos a órganos. Ciencia 335, 1458-1462. https://doi.org/10.1126/science.1216210 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hu, S., Maslov, K. & Wang, LV Microscopía fotoacústica de resolución óptica de segunda generación con sensibilidad y velocidad mejoradas. Optar. Letón. 36, 1134-1136. https://doi.org/10.1364/OL.36.001134 (2011).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wang, Y. et al. Microscopía fotoacústica basada en láser de fibra y detección de células de melanoma. J. Biomed. Optar. 16, 011014. https://doi.org/10.1117/1.3525643 (2011).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yao, D.-K., Maslov, K., Shung, KK, Zhou, Q. y Wang, LV Microscopía fotoacústica sin etiquetas in vivo de núcleos celulares mediante excitación de ADN y ARN. Optar. Letón. 35, 4139–4141. https://doi.org/10.1364/OL.35.004139 (2010).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, C. y col. Tomografía fotoacústica molecular in vivo de melanomas dirigidos a nanojaulas de oro bioconjugadas. ACS Nano 4, 4559–4564. https://doi.org/10.1021/nn100736c (2010).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nasiriavanaki, M. et al. Tomografía fotoacústica de alta resolución de la conectividad funcional en estado de reposo en el cerebro del ratón. Proc. Nacional. Acad. Ciencia. 111, 21-26. https://doi.org/10.1073/pnas.1311868111 (2014).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Hu, S. y Wang, LV Tomografía fotoacústica neurovascular. Frente. Neuroenergía. https://doi.org/10.3389/fnene.2010.00010 (2010).

Artículo de Google Scholar

Zhang, C., Maslov, K. & Wang, LV Microscopía fotoacústica de absorción óptica sin etiquetas con resolución de longitud de onda inferior in vivo. Optar. Letón. 35, 3195–3197. https://doi.org/10.1364/OL.35.003195 (2010).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang, C., Zhang, YS, Yao, D.-K., Xia, Y. y Wang, LV Microscopía fotoacústica sin etiquetas de citocromos. J. Biomed. Optar. 18, 020504. https://doi.org/10.1117/1.JBO.18.2.020504 (2013).

Artículo ADS CAS PubMed Central Google Scholar

Wong, TT y cols. Imágenes rápidas y sin etiquetas de tipo histológico de múltiples capas del cáncer de mama humano mediante microscopía fotoacústica. Ciencia. Adv. 3, e1602168. https://doi.org/10.1126/sciadv.1602168 (2017).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Baik, J. y col. Histopatología fotoacústica intraoperatoria sin etiquetas de muestras clínicas. Fotónica láser Rev.15, 2100124. https://doi.org/10.1002/lpor.202100124 (2021).

ADS del artículo Google Scholar

Zhou, Y., Xing, W., Maslov, KI, Cornelius, LA y Wang, LV Microscopía fotoacústica portátil para detectar la profundidad del melanoma in vivo. Optar. Letón. 39, 4731–4734. https://doi.org/10.1364/OL.39.004731 (2014).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Jeon, S. y col. Imágenes fotoacústicas in vivo de la vasculatura ocular anterior: un enfoque de consenso de muestra aleatoria. Ciencia. Rep. 7, 4318. https://doi.org/10.1038/s41598-017-04334-z (2017).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Silverman, RH y cols. Imágenes fotoacústicas de alta resolución de tejidos oculares. Médico de ultrasonido. Biol. 36, 733–742. https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2010.02.006 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang, C., Cheng, Y.-J., Chen, J., Wickline, S. y Wang, LV Microscopía fotoacústica sin etiquetas de la arquitectura de la lámina del miocardio. J. Biomed. Optar. 17, 0605061. https://doi.org/10.1117/1.JBO.17.6.060506 (2012).

Artículo CAS Google Scholar

Park, J. y col. Imágenes de fusión cuádruple mediante transductor de ultrasonido transparente: imágenes por ultrasonido, fotoacústica, coherencia óptica y fluorescencia. Proc. Nacional. Acad. Ciencia. Estados Unidos 118, e1920879118. https://doi.org/10.1073/pnas.1920879118 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, H., Baik, J., Jeon, S., Kim, J. y Kim, C. PAExM: Microscopía de expansión fotoacústica de hiperresolución sin etiquetas. Optar. Letón. 45, 6755–6758. https://doi.org/10.1364/OL.404041 (2020).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Maslov, K., Zhang, HF, Hu, S. y Wang, LV Microscopía fotoacústica de resolución óptica para imágenes in vivo de capilares individuales. Opte por Lett. 33, 929–931. https://doi.org/10.1364/OL.33.000929 (2008).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Zhang, C. y col. Microscopía fotoacústica in vivo con resolución submicrónica en modo de reflexión. J. Biomed. Optar. 17, 020501. https://doi.org/10.1117/1.JBO.17.2.020501 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hu, S., Maslov, K. y Wang, LV Imágenes no invasivas y sin etiquetas de microhemodinámica mediante microscopía fotoacústica de resolución óptica. Optar. Exp. 17, 7688–7693. https://doi.org/10.1364/OE.17.007688 (2009).

Artículo CAS Google Scholar

Zhang, HF, Maslov, K., Stoica, G. & Wang, LV Microscopía fotoacústica funcional para imágenes in vivo no invasivas y de alta resolución. Nat. Biotecnología. 24, 848–851. https://doi.org/10.1038/nbt1220 (2006).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Shintate, R. y col. Desarrollo de microscopía fotoacústica de resolución óptica con resolución lateral submicrónica para visualización de células y sus estructuras. Japón. J. Aplica. Física. 59, 11. https://doi.org/10.35848/1347-4065/ab840e (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Kim, J. y col. Microscopía fotoacústica de localización de súper resolución utilizando glóbulos rojos intrínsecos como absorbentes de contraste. Ciencia ligera. Aplica. 8, 103. https://doi.org/10.1038/s41377-019-0220-4 (2019).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yao, J. y Wang, LV Microscopía fotoacústica. Fotónica láser Rev. 7, 758–778. https://doi.org/10.1002/lpor.201200060 (2013).

ADS del artículo Google Scholar

Maslov, K., Stoica, G. & Wang, LHV Microscopía fotoacústica en modo de reflexión de campo oscuro in vivo. Optar. Letón. 30, 625–627. https://doi.org/10.1364/OL.30.000625 (2005).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Xie, Z., Jiao, S., Zhang, HF y Puliafito, CA Microscopía fotoacústica de resolución óptica de barrido láser. Optar. Letón. 34, 1771-1773. https://doi.org/10.1364/OL.34.001771 (2009).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Rao, B. y col. Microscopía fotoacústica de resolución óptica de cuatro dimensiones en tiempo real con resolución de límite de subdifracción asistida por nanopartículas de Au. Optar. Letón. 36, 1137-1139. https://doi.org/10.1364/OL.36.001137 (2011).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hajireza, P., Shi, W. & Zemp, RJ Microscopía fotoacústica de resolución óptica basada en fibra in vivo sin etiquetas. Optar. Letón. 36, 4107–4109. https://doi.org/10.1364/OL.36.004107 (2011).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Lou, Y., Oraevsky, A. y Anastasio, MA Aplicación de la teoría de detección de señales para evaluar sistemas de imágenes optoacústicas. En Proc. SPIE 9708, Fotones más ultrasonido: imágenes y detección, 97083Z. https://doi.org/10.1117/12.2217928 (2016).

Chowdhury, KB, Prakash, J., Karlas, A., Jüstel, D. y Ntziachristos, V. Un método sintético de caracterización de la respuesta al impulso total para la corrección de imágenes optoacústicas portátiles. Traducción IEEE. Medicina. Imágenes 39, 3218–3230. https://doi.org/10.1109/TMI.2020.2989236 (2020).

Artículo PubMed Google Scholar

Seeger, M. y col. Ampliando los límites de la microscopía optoacústica mediante la caracterización total de la respuesta al impulso. Nat. Comunitario. 11, 2910. https://doi.org/10.1038/s41467-020-16565-2 (2020).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, JY, Lee, C., Park, K., Lim, G. y Kim, C. Microscopía fotoacústica de resolución óptica rápida utilizando un escáner MEMS impermeabilizante de 2 ejes. Ciencia. Rep. 5, 7932. https://doi.org/10.1038/srep07932 (2015).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yao, J. y col. Microscopía fotoacústica funcional sin etiquetas de alta velocidad del cerebro de un ratón en acción. Nat. Métodos 12, 407–410. https://doi.org/10.1038/nmeth.3336 (2015).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim, S. y col. Espejo de barrido con sistema microelectromecánico electromagnético de dos ejes a base de polidimetilsiloxano para tomografía de coherencia óptica. J. Biomed. Optar. 21, 106001. https://doi.org/10.1117/1.JBO.21.10.106001 (2016).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Kim, J., Lee, C., Park, K., Lim, G. y Kim, C. Un escáner impermeable de 2 ejes basado en PDMS para microscopía fotoacústica. Sensores 15, 9815–9826. https://doi.org/10.3390/s150509815 (2015).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Baik, JW y cols. Microscopía fotoacústica de campo súper amplio de animales y humanos in vivo. Traducción IEEE. Proceso de imagen. 39, 975–984. https://doi.org/10.1109/TMI.2019.2938518 (2019).

Artículo MathSciNet Google Scholar

Park, K. y col. Sonda de microscopía fotoacústica portátil. Ciencia. Rep. 7, 13359. https://doi.org/10.1038/s41598-017-13224-3 (2017).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Jeon, S., Kim, J., Lee, D., Woo, BJ y Kim, C. Revisión sobre microscopía fotoacústica práctica. Fotoacústica 15, 100141. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2019.100141 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Lee, C., Kim, JY y Kim, C. Progresos recientes en imágenes fotoacústicas mejoradas con tecnologías de sistemas microelectromecánicos (MEMS). Micromáquinas 9, 584. https://doi.org/10.3390/mi9110584 (2018).

Artículo PubMed Central Google Scholar

Cho, S. y col. Microscopía fotoacústica de alta velocidad: una revisión dedicada a las fuentes de luz. Fotoacústica 24, 100291. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2021.100291 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Ahn, J., Kim, J., Choi, W. y Kim, C. Monitoreo fotoacústico funcional de alta resolución de la dinámica vascular en dedos humanos. Fotoacústica 23, 100282. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2021.100282 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Moothanchery, M. y col. Microscopía fotoacústica de resolución óptica basada en fibras multimodo. Biomédica. Optar. Expreso 9, 1190-1197. https://doi.org/10.1364/BOE.9.001190 (2018).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Moothanchery, M. y col. Microscopía fotoacústica multiescala simultánea de alta velocidad. J. Biomed. Optar. 24, 086001. https://doi.org/10.1117/1.JBO.24.8.086001 (2019).

Artículo ADS CAS PubMed Central Google Scholar

Mai, TT y cols. Segmentación y evaluación de la vasculatura cuantitativa in vivo para el monitoreo del proceso de terapia fotodinámica mediante microscopía fotoacústica. Sensores 21, 1776. https://doi.org/10.3390/s21051776 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cho, S., Baik, J., Managuli, R. y Kim, C. 3D PHOVIS: estudio de visualización fotoacústica 3D. Fotoacústica 18, 100168. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2020.100168 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Seeger, M., Dehner, C., Jüstel, D. & Ntziachristos, V. La microscopía de 5 modos concurrente sin etiquetas (Co5M) resuelve procesos espacio-temporales desconocidos en la cicatrización de heridas. Comunitario. Biol. 4, 1040. https://doi.org/10.1038/s42003-021-02573-5 (2021).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cody, DD AAPM/RSNA tutorial de física para residentes: Temas en CT. Procesamiento de imágenes en TC. Radiografías 22, 1255-1268. https://doi.org/10.1148/radiographics.22.5.g02se041255 (2002).

Artículo PubMed Google Scholar

Bazaei, A., Yong, YK y Moheimani, SR Microscopía de fuerza atómica de barrido Lissajous de alta velocidad: planificación de patrones de escaneo y problemas de diseño de control. Rev. Ciencia. Instrumento. 83, 063701. https://doi.org/10.1063/1.4725525 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Yoo, HW et al. Lidar basado en MEMS para conducción autónoma. Electrotecnología. Inftech. 135, 408–415. https://doi.org/10.1007/s00502-018-0635-2 (2018).

Artículo de Google Scholar

Yang, X., Song, X., Jiang, B. y Luo, Q. Microscopio fotoacústico de resolución óptica multifoco que utiliza escaneo axial ultrarrápido de un solo pulso láser. Optar. Expreso 25, 28192–28200. https://doi.org/10.1364/OE.25.028192 (2017).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Damask, JN Óptica de polarización en telecomunicaciones (Springer, 2004).

Google Académico

Estándar nacional estadounidense para el uso seguro de láseres (ANSI Z136.1–2000) (2000).

Bravermay, IM La microcirculación cutánea: ultraestructura y organización microanatómica. Microcirculación 4, 328–340. https://doi.org/10.3109/10739689709146797 (1997).

Artículo de Google Scholar

Baran, U., Shi, L. & Wang, RK Imágenes del flujo sanguíneo capilar dentro de la cutícula del dedo humano mediante microangiografía óptica. J. Biofotónica 8, 46–51. https://doi.org/10.1002/jbio.201300154 (2015).

Artículo PubMed Google Scholar

Hu, S. & Wang, LV Microscopía fotoacústica de resolución óptica: auscultación de sistemas biológicos a nivel celular. Biofísica. J. 105, 841–847. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2013.07.017 (2013).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lin, L. y col. Microscopía fotoacústica portátil de resolución óptica. J. Biomed. Optar. 22, 041002. https://doi.org/10.1117/1.JBO.22.4.041002 (2016).

Artículo PubMed Central Google Scholar

Smith, V. y col. Estandarización de la capilaroscopia ungueal para la evaluación de pacientes con fenómeno de Raynaud y esclerosis sistémica. Autoinmune Rev.19, 102458. https://doi.org/10.1016/j.autrev.2020.102458 (2020).

Artículo PubMed Google Scholar

Chen, M. y col. Microscopía fotoacústica funcional de alta velocidad utilizando un escáner de torsión-flexión de dos ejes sumergible en agua. Fotoacústica 24, 100309. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2021.100309 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Levy, BI y cols. Perfusión tisular deteriorada: una patología común a la hipertensión, la obesidad y la diabetes mellitus. Circulación 118, 968–976. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.107.763730 (2008).

Artículo PubMed Google Scholar

Aellen, J. y col. Densidad capilar preservada de la piel del dedo dorsal en pacientes hipertensos tratados con o sin diabetes tipo 2. Microcirculación 19, 554–562. https://doi.org/10.1111/j.1549-8719.2012.00188.x (2012).

Artículo PubMed Google Scholar

Liu, C., Liang, Y. & Wang, L. Microscopía fotoacústica de disparo único de la concentración de hemoglobina, la saturación de oxígeno y el flujo sanguíneo en submicrosegundos. Fotoacústica 17, 100156. https://doi.org/10.1016/j.pacs.2019.100156 (2020).

Artículo PubMed Google Scholar

Liu, C., Chen, J., Zhang, Y., Zhu, J. & Wang, L. Microscopía fotoacústica de resolución óptica de cinco longitudes de onda de vasos sanguíneos y linfáticos. Adv. Fotón. 3, 016002. https://doi.org/10.1117/1.AP.3.1.016002 (2021).

ADS del artículo Google Scholar

Descargar referencias

Este estudio fue apoyado por el Programa ImPACT (Impulso del cambio de paradigma a través de tecnologías disruptivas) del Consejo de Ciencia, Tecnología e Innovación (Oficina del Gabinete, Gobierno de Japón), Subvenciones para la investigación científica (Investigación científica (B) 26282142, Challenging Exploratory Research 25560235), Subvención para becarios JSPS (21J13801) de la Sociedad Japonesa para la Promoción de la Ciencia y el Programa de Investigación en Ciencias Básicas a través de la Fundación Nacional de Investigación de Corea (NRF) financiada por el Ministerio de Educación (2020R1A6A1A03047902) .

Escuela de Graduados en Ingeniería Biomédica, Universidad de Tohoku, Sendai, 980-8579, Japón

Ryo Shintate, Takuro Ishii y Yoshifumi Saijo

Instituto de Investigación Frontier para Ciencias Interdisciplinarias, Universidad de Tohoku, Sendai, 930-8555, Japón

Takuro Ishii

Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia, Ingeniería Eléctrica e Ingeniería Mecánica, Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH), Pohang, 37673, República de Corea

Joongho Ahn, Jin Young Kim y Chulhong Kim

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

RS escribió el texto principal del manuscrito y preparó figuras. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Ryo Shintate.

Chulhong Kim y Jin Young Kim tienen intereses financieros en Opticho, que, sin embargo, no respaldaron esta investigación. Ryo Shintate, Takuro Ishii, Joongho Ahn y Yoshifumi Saijo no declaran tener intereses en competencia.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Película complementaria 1.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Shintate, R., Ishii, T., Ahn, J. et al. Microscopía fotoacústica de resolución óptica de alta velocidad con escáner MEMS que utiliza un método de corrección de distorsión novedoso y sencillo. Informe científico 12, 9221 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-12865-3

Descargar cita

Recibido: 02 de noviembre de 2021

Aceptado: 03 de mayo de 2022

Publicado: 02 de junio de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12865-3

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Nanoconvergencia (2023)

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.