研究背景與技術挑戰
腦腫瘤的多樣性使其診斷復雜度陡增。膠質母細胞瘤、腦膜瘤、髓母細胞瘤等不同類型的腫瘤在磁共振成像（MRI）中可能呈現相似的強化模式，導致影像學難以區分。傳統的術中冰凍切片和免疫組化（IHC）雖能提供病理證據，但其侵入性、耗時性及空間分辨率不足的問題始終存在。

1.偏振成像技術
通過分析光波的振動方向，可獲取組織的微觀結構信息。例如，癌變組織因細胞密度和排列異常，往往表現出獨特的偏振特性。然而，偏振數據的解讀依賴于復雜的數學分解模型（如Mueller矩陣），且難以動態追蹤組織活性。

2.DLSA技術
通過捕捉激光在生物組織表面形成的散斑圖案變化，能夠反映組織的動態生理活動（如血流、細胞運動）。但單純依賴散斑統計參數（如對比度、自相關函數）難以關聯到具體的組織病理學特征。

兩者的結合為解決上述問題提供了可能——偏振驅動的DLSA技術既能利用偏振光的高對比度特性，又能通過散斑動態分析捕捉組織響應的時空變化。這種協同作用為無標記、高精度的腦腫瘤鑒別診斷開辟了新路徑。

技術創新與應用
偏振成像與動態激光散斑分析的結合
將偏振成像與DLSA相結合的新方法，旨在彌補現有成像和診斷技術的不足，為組織樣本提供更全面的分析。該方法保留了使用相干光源進行偏振成像的優勢，同時通過關注激光散斑圖案的變化來規避其在圖像形成方面的不足。通過應用一系列為DLSA量身定制的統計后處理技術，有效地解決了穆勒矩陣和傳統分解方法在數據解釋上的挑戰。這一創新方法不僅能夠提高診斷各種醫療狀況的準確性和效率，尤其在腫瘤學領域，還為腦腫瘤的診斷提供了一種新的思路。

實驗設計與樣本選擇
在實驗中對五種不同的腦腫瘤進行了區分，包括膠質母細胞瘤、腦膜瘤、髓母細胞瘤、室管膜下瘤和低級別膠質瘤。這些腫瘤在組織結構和病理特征上存在顯著差異，而偏振特性則受到其獨特的微觀結構和組成屬性的影響。例如，膠質母細胞瘤由于細胞和細胞外結構的異質性較高，表現出更復雜的偏振圖案；而腦膜瘤由于其纖維性較強，展現出獨特的雙折射特性。通過結合偏振成像和DLSA，能夠根據這些固有差異，來區分不同的腦腫瘤類型。

成像實驗與結果分析
光學裝置與實驗流程
在實驗過程中，采用了一種精心設計的光學裝置，包括相干光源、空間濾波器、偏振態生成器、偏振態分析器和圖像傳感器。通過產生六種不同的偏振態，并在偏振態分析器單元中應用相同的六種偏振態，能夠從每個樣本中獲得36張參數化圖像。這些圖像被視作一系列散斑圖案數據，用于后續的動態激光散斑分析。

總結與展望
偏振驅動動態激光散斑分析技術的出現，為腦腫瘤的診斷提供了一種全新的視角。通過巧妙地結合偏振成像和動態激光散斑分析，不僅克服了傳統偏振成像在圖像形成和數據解釋上的局限性，還為組織樣本的分析提供了一種更為全面和深入的方法。實驗結果表明，該技術能夠有效地區分不同類型的腦腫瘤，展現出巨大的應用潛力。但這項技術仍處于初步階段，未來的研究需要在更大的樣本量上進行驗證，并進一步優化技術參數和分析方法。此外，將機器學習和人工智能技術引入到數據分析中，有望進一步提高診斷的準確性和效率。隨著技術的不斷發展和完善，偏振驅動動態激光散斑分析有望在臨床診斷中發揮重要作用，為腦腫瘤患者帶來更準確、更及時的診斷方案，從而改善患者的治療效果和生活質量。

DOI:10.37188/lam.2024.043