血氧饱和度多波长成像与实时监测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61605026
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0511.生物、医学光学与光子学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Imaging and monitoring method of oxyhemoglobin saturation is significant for clinical diagnosis and pathophysiological research. However, the present methods cannot meet the clinical requirements of non-contact characteristic, imaging mode, spatial resolution or precision. This project, taking the capillaries of in vivo animals specimen as the research object, aims at developing a full-field oxyhemoglobin saturation imaging and real-time monitoring methods with non-contact characteristic, high spatial resolution, high precision. The main research contents include: by estimating the relationship between dynamic speckle signal and oxyhemoglobin saturation, and building multi-wavelength optical micro-angiography system, one can measure oxyhemoglobin saturation with the spatial resolution of capillary level; by introducing short-time modulation theory and developing a high-speed data processing system, one can realize oxyhemoglobin saturation monitoring in real time; by optimizing the system and algorithm, and eliminating the negative influence from specimen motion, one can study on pathophysiological mechanism of in vivo animals with the oxyhemoglobin saturation imaging and monitoring systems; by calculating and simulating, one can calibrate the methods and verify their feasibility. The major problems should be solved in this project include building the dynamic relationship between dynamic speckle signal and oxyhemoglobin saturation, calibrating the imaging and monitoring systems, and eliminating interference noise. This project aims to get some innovative research results which is different from the present methods, and establishes a solid foundation and key technical reserves for their clinical application.
血氧饱和度成像与监测方法对临床诊断和生理病理机制研究等有着重要的意义,但是现有方法在非接触性、成像模式、空间分辨率和测量精度等方面未能全部达到临床使用要求。本项目以在体小动物毛细血管为研究对象,拟建立一种非接触、高空间分辨率和高精度的全场血氧饱和度成像与实时监测方法:通过建立动态散斑信号强度与血氧饱和度的动态关系,搭建多波长光学微血管造影成像系统,实现毛细血管级别的血氧饱和度成像;通过引入短时调制理论,研发高速数据处理系统,实现血氧饱和度实时监测;通过优化系统与算法,消除成像过程中在体样品不自觉活动所产生的影响,实现在体小动物血氧饱和度成像与实时监测;及开展计算与仿真实验验证。拟重点解决动态散斑信号强度与血氧饱和度动态关系建立、成像与监测系统定标和干扰噪声滤除等关键科学问题。以期取得一些有别于现有方法的创新性研究成果,为该方法在实际临床上的应用打下坚实基础和关键技术储备。

结项摘要

血氧饱和度成像与监测方法对临床诊断和生理病理机制研究等有着重要的意义,但是现有方法在非接触性、成像模式、空间分辨率和测量精度等方面未能全部达到临床使用要求。本项目以在体小动物毛细血管为研究对象,建立了一种非接触、高空间分辨率的全场血氧饱和度成像与实时监测方法:通过建立动态散斑信号强度与血氧饱和度的动态关系,搭建多波长光学微血管造影成像系统,实现血管级别的血氧饱和度成像,通过模拟实验和在体生物样品实验验证了方法的可行性;通过引入短时调制理论和主成分分析算法,研发高速数据处理系统,实现血流动态变化的实时监测;通过亚像素互相关算法进行消抖处理,消除成像过程中在体样品不自觉活动所产生的影响;通过提出高动态光成像方法,曾广了方法适用对象;使用液体透镜,提高了探测深度,消除了多波长光源交换影响聚焦位置这一问题。本项目重点解决动态散斑信号强度与血氧饱和度动态关系建立、成像与监测系统定标和干扰噪声滤除等关键科学问题。在此基础上,本项目将基础研究拓展到应用研究,在实验室研究设备的基础上,研发了一台实验动物血流多功能成像仪,能实现血流成像、血流速度测量和血氧饱和度测量等功能。团队还提出了示踪粒子互相关算法实现了血流速度的测量,应用U-net提高了血流成像的时间分辨率。今后,项目成员将在此项目的研究基础上,进一步完善实验动物血流多功能成像仪功能,提高用户体验度,以期可以成功转化。此外,还将努力通过引入内窥、光透明化技术等方法,将此项目研究成果用于临床研究及检测。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(25)
Real-time full-field optical angiography utilizing principal component analysis
利用主成分分析进行实时全视野光学血管造影
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Optics Letters
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    MingYi Wang;Caizhong Guan;Wenjian Mao;Honglian Xiong;Haishu Tan;Dingan Hang;Yaguang Zeng
  • 通讯作者:
    Yaguang Zeng
表面增强拉曼散射技术无标记检测乳腺癌细胞来源外泌体
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    激光生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊红莲;王茗祎;谢慧娴;颜倚媚;钟会清
  • 通讯作者:
    钟会清
Wide-field absolute transverse blood flow velocity mapping in vessel centerline
血管中心线的宽视场绝对横向血流速度测绘
  • DOI:
    10.1117/1.jbo.23.2.026008
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Biomedical Optics
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Wu Nanshou;Wang Lei;Zhu Bifeng;Guan Caizhong;Wang Mingyi;Han Dingan;Tan Haishu;Zeng Yaguang
  • 通讯作者:
    Zeng Yaguang
基于空间频域滤波高动态光学投影层析的斑马鱼三维成像研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李秉尧;张艳婷;林秋萍;王磊;黎思娜;韩定安;钟俊平;王茗祎;曾亚光
  • 通讯作者:
    曾亚光
Image Recognition Based on Two-Dimensional Principal Component Analysis Combining with Wavelet Theory and Frame Theory
基于二维主成分分析结合小波理论和框架理论的图像识别
  • DOI:
    10.1155/2018/9061796
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    DISCRETE DYNAMICS IN NATURE AND SOCIETY
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Pingping Tao;Xiaoliang Feng;Chenglin Wen
  • 通讯作者:
    Chenglin Wen

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其他文献

基于水平集的白癜风治疗系统研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    测控技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王磊;吴南寿;何振楠;韩定安;王茗祎;曾亚光
  • 通讯作者:
    曾亚光
利用归一化互相关算法去除吸收强度涨落调制血管造影图像模糊(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    生物化学与生物物理进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王雪花;翁嘉瞬;王茗祎;黄丽媛;许祥丛;韩定安;曾亚光
  • 通讯作者:
    曾亚光
308nm准分子激光皮肤治疗仪患病区域自动识别算法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    佛山科学技术学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴南寿;王磊;毛文健;关财忠;王茗祎;韩定安;曾亚光
  • 通讯作者:
    曾亚光
Wide-field absolute transverse blood flow velocity mapping in vessel centerlin
血管中心线的宽视场绝对横向血流速度图
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Biomedical Optics
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    吴南寿;王磊;朱必锋;关财忠;王茗祎;韩定安;谭海曙;曾亚光
  • 通讯作者:
    曾亚光
Optical projection angiography
光学投影血管造影
  • DOI:
    10.1063/1.4967219
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Applied Physics Letters
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    廖日威;王茗祎;张富丽;韩定安;王瑞康;杨国建;曾亚光
  • 通讯作者:
    曾亚光

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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