开题报告-基于差分光声谱的肿瘤边界识别研究
毕业设计(论文)开题报告（适用于工科类、理科类专业）课题名称基于差分光声谱的肿瘤边界识别研究副 标 题学 院 物理科学与工程学院专 业应用物理学生姓名XXX学 号XXXX2018年3月12日一、毕业设计（论文）课题背景（含文献综述）随着科学的进步，医用诊断技术的要求不断提高，无创、精准、迅速确诊成为了医疗行业的究极目标，然而对于肿瘤，目前还尚未满足上述理想要求。目前肿瘤切除手术中确定肿瘤边界的新技术层出不穷，如影像导航、术中MRI、肿瘤染色、超声辅助等，各有优缺点，但上述各项新技术在肿瘤边界界定中识别的仅仅是大体轮廓而无法到达分子、细胞、微血管水平，即非严格意义上的精准。所以对于上述技术诊断出的病灶疑似部位都必须采用第一级诊断方式即冷冻组织活检病理来进行判断，它可以提供较为准确的分子化学信息，可以分辨组织病理，是目前临床诊断金标准，但是其耗时长的问题不容忽视，术中常需等待2小时以上的病理检验结果才能决定下一步手术切除范围。近年来，医用光声成像和光声谱技术因其对组织成分辨识的能力受到越来越多人的瞩目。光声成像技术始于1880年光声效应的发现，但是直到20世纪90年代窄谱激光的出现，光声成像技术才开始进一步发展。医用光声成像是一种利用脉冲激光作为声波激发源，并基于生物组织光吸收和热弹性质的差异，对产生的光声信号进行图像重建获取组织物理化学信息的新兴生物医学影像技术。相比传统单一的光成像与声成像，光声成像兼具光学成像高对比度和超声成像高分辨率、高成像深度的优势，标志着生物医学成像领域的一次重大技术革新；除此之外，光声信号在光波长和声频率维度上展开形成的光声二维谱可用于区分与分子成分相关以及恶性程度与细胞分化密切相关的肿瘤的良恶性，其具有识别组织成分的优势。同时，光声声功率谱具有识别组织团簇尺寸（亚毫米量级）的优势，这也为高精度识别肿瘤边界带来了新的机遇。相比于目前术中主流的肿瘤边界识别新技术，结构与功能信息的全面获取能力是光声成像和光声谱技术的突出优势之一，二者具备对生物组织分子成分、微结构信息的变化和量化检测，可以真正意义上实现精准识别。随着激光技术和声探测技术的发展，光声成像和光声谱具备术中实时检测的潜力，避免了组织活检病理耗时长的问题。目前在肿瘤靶向性造影剂的辅助下实现对肿瘤的特性行光声分子成像是大热趋势，特别是近年来发展迅速的纳米材料耦合肿瘤抗体，已经在乳腺癌、胰腺癌、甲状腺癌、妇科肿瘤以及其他非肿瘤性疾病的研究中迅速展开。而近年来，Wang等人基于光声声功率谱对人前列腺癌的冰冻穿刺样本进行了分析，结果与格里森肿瘤等级评分一致，标志着可用光声声功率谱对肿瘤的恶性程度分级；Cheng等人基于光声光谱-声功率谱对术后全切的前列腺组织样本进行检测分析，发现经过归一化的光声二维谱能较好地区分正常组织和肿瘤组织，证实了光声谱对于区分前列腺肿瘤组织的良恶性是一个有力的工具，上述研究结果证实了光声成像和光声谱技术应用于术中识别肿瘤边界是有巨大的发展前景的。本课题将着重于研究光声谱对肿瘤和正常组织成分的识别能力，以前列腺肿瘤为样本，基于差分光声谱实现肿瘤边界的识别。二、毕业设计（论文）方案介绍（主要内容）本毕业设计拟自行搭建实验光路，采用柱透镜对前列腺样本组织进行线聚焦光声成像；制定完整可行的实验方案如激光波长范围、组织相邻两区域的扫描间隔等，对术后全切的前列腺组织样本进行检测；再对组织正常、癌前病变、癌变区域的光声谱进行差分处理，与组织病理检测结果比对，最后确定一特定阈值，用于区分肿瘤组织与正常组织、划定肿瘤边界。本毕业设计分为以下几个部分，首先课题相关背景调研了解目前术中肿瘤边界探测的新技术及光声谱的发展潜力等，其次制定实验方案、完成光路的搭建、学习处理光声谱基本的matlab算法以及差分算法，实验测量，最后对组织所得的光谱进行差分处理，所得结果由组织活检病理验证方案的可行性。三、毕业设计（论文）的主要参考文献1 Wang L V, Hu S. Photoacoustic tomography: in vivo imaging from organelles to organsJ. Science, 2012, 335(6075):1458-62.Lihong V. Wang, Song Hu. Photoacoustic Tomography: In Vivo Imaging from Organelles to OrgansJ. Science, 2012, 335: 1458-1462.2 Xu G, Meng Z X, Lin J D, et al. High resolution Physio-chemical Tissue Analysis: Towards Non-invasive In Vivo Biopsy.J. Sci Rep, 2016, 6:16937.3 Xi L, Grobmyer S R, Wu L, et al. Evaluation of breast tumor margins in vivo with intraoperative photoacoustic imagingJ. Optics Express, 2012, 20(8):8726-8731.4 Sinha S, Rao N A, Chinni B K, et al. Evaluation of Frequency Domain Analysis of Multiwavelength Photoacoustic Signal for differentiating Malignant from Benign and Normal prostate in an Ex-vivo study with human prostatesJ. Journal of Ultrasound in Medicine Official Journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine, 2016, 35(10):2165.5 Xu G, Davis M C, Siddiqui J, et al. Quantifying Gleason scores with photoacoustic spectral analysis: feasibility study with human tissuesJ. Biomedical Optics Express, 2015, 6(12):4781.6 Horiguchi A, Shinchi M, Nakamura A, et al. Pilot Study of Prostate Cancer Angiogenesis Imaging Using a Photoacoustic Imaging System.J. Urology, 2017, 108.7 关天培, 方驰华. 光声成像技术及其在原发性肝癌边界界定中的应用J. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2016, 5(2):65-67.8 Kumon R E, Deng C X, Wang X. Frequency-domain analysis of photoacoustic imaging data from prostate adenocarcinoma tumors in a murine model.J. Ultrasound in Medicine & Biology, 2011, 37(5):834-839.9 Wang X, Roberts W W, Carson P L, et al. Photoacoustic tomography: a potential new tool for prostate cancerJ. Biomedical Optics Express, 2010, 1(4):1117.10 程茜, 陈盈娜, 张浩南,等. 基于光声谱的生物组织"指纹"光声诊断术J. 应用声学, 2018(1).四、审核意见指导教师审核意见：（针对选题的价值及可行性作出具体评价）该课题源于目前临床中急于解决的术中肿瘤边界快速确定的难题，如课题研究进展顺利，将帮助临床医生提高手术质量、缩短手术时间、减少手术风险，对临床有非常积极的意义。该课题拟从光声谱入手，基于光声光谱对组织成分识别的能力和光声声功率谱对组织成分团簇尺寸识别的能力，采用光声二维谱差分的方式对正常组织、癌前病变和癌变组织进行识别，并在组织病理检验的比对下制定阈值，以确定肿瘤边界。课题技术路线可行，研究方案切实，实验室已具有完备的实验设备，有稳定充足的组织样本来源供给，学生前期已经过实验技巧培训和初步的理论知识学习。指导教师签名 年 月 日专业审核意见：负责人签名 年 月 日
