Hoe werken dual-modale optoakoestische en fluorescentiemicroscopie systemen en wat maakt ze uniek?

Dual-modale systemen die optoakoestische (OA) en fluorescentiemicroscopie (FL) combineren, bieden een ongeëvenaarde ruimtelijke resolutie en een duizendvoudige toename in volumemonsters vergeleken met conventionele optische microscopen. Dit opent nieuwe perspectieven voor biologische visualisatie, waarbij diverse structuren en processen in levende organismen met hoge precisie kunnen worden onderzocht. Deze systemen gebruiken verschillende ontwerpprincipes, elk met specifieke toepassingen en beperkingen.

Een andere innovatieve opstelling omvat het gebruik van een akoestisch-optische beam splitter, die tussen het objectief en het monster wordt geplaatst. Dit systeem reflecteert de optoakoestische signalen terwijl het fluorescente licht doorgelaten wordt. Het nadeel van deze configuratie is de noodzaak van een lange werkafstand, wat leidt tot een lagere numerieke apertuur. Dankzij mechanische rasterscanning kunnen automatisch gecoregistreerde OA- en FL-beelden worden verkregen, zoals bijvoorbeeld voor de kaartlegging van hemoglobine-zuurstofsaturatie en zuurstofpartiële druk in de muizoorschelp onder verschillende zuurstofomstandigheden. De resultaten tonen een sterke correlatie tussen deze parameters, wat het systeem zeer geschikt maakt voor fysiologisch relevante studies.

Naast lithiumniobaat gebaseerde TUT’s is ook een optisch transparante micro-ring resonator (MRR) ultrasone transducer ontwikkeld, die zich onderscheidt door hoge ultrasone detectiesensitiviteit en een brede hoek voor detectie binnen een submillimeterformaat. Door deze MRR-transducer direct op een microscopenobjektglaasje te fabriceren, is een multimodaal systeem ontstaan dat optoakoestische en confocale fluorescentiemicroscopie combineert. Dit systeem levert cellulair-resolutiebeelden van ex vivo monsters zoals muis bloeduitstrijkjes en retinale pigmentepitheelcellen.

De implementatie van multimodale OA en FL beeldvorming op macroscopische schaal blijft complex vanwege ruimtegebrek voor de combinatie van grote ultrasone array-transducers met lichtbron en detectoren voor een breed gezichtsveld. Een eerste aanpak gebruikte een transmissiemodus met een 60-element hemisferische transducer array tegenover een CCD-camera, maar deze was beperkt tot dunne monsters en had matige beeldkwaliteit door een te klein aantal tomografische projecties. Recentere ontwikkelingen maken gebruik van een 512-element hemisferische transducer array en een EMCCD-fiberscoop in reflectiemodus, wat belooft de beperkingen van eerdere systemen te verminderen.

Hoe werkt deep learning-gebaseerde virtuele kleuring van UV-PAM beelden en wat zijn de klinische implicaties?

Deep learning heeft een fundamentele rol gekregen in de ontwikkeling van virtuele kleuringstechnieken voor ultraviolet photoacoustic microscopy (UV-PAM) beelden. De kern van deze aanpak is het gebruik van CycleGAN-architecturen die een afbeelding van het ene domein (UV-PAM) naar het andere domein (virtueel gekleurde H&E beelden) transformeren, zonder dat hiervoor directe paren van corresponderende beelden nodig zijn. De generator G converteert UV-PAM beelden naar virtueel gekleurde H&E beelden, terwijl een inverse generator de transformatie terug uitvoert, zodat de consistentie tussen het originele UV-PAM beeld en het herstelde UV-PAM beeld gewaarborgd wordt. Deze zogenoemde cycle-consistentie wordt geëvalueerd via een verliesfunctie gebaseerd op de gemiddelde absolute fout (mean absolute error), wat ervoor zorgt dat de getransformeerde beelden niet alleen visueel overtuigend zijn, maar ook trouw blijven aan de originele informatie.

Naast de cycle-consistentie voegde Kang et al. een gewogen structurele gelijkenisverliesscore (SSIM) toe om de transformatie extra te beperken. De SSIM meet hoe goed de structurele kenmerken van de originele afbeelding behouden blijven in het getransformeerde beeld, met een schaal van nul (geen gelijkenis) tot één (perfecte gelijkenis). Door dit verlies te integreren in de totale doelstelling wordt vermeden dat het netwerk willekeurige of irrelevante structuren introduceert tijdens de kleuring, wat cruciaal is voor het behouden van diagnostisch relevante details.

UV-PAM zelf is een revolutionaire beeldvormingstechniek die labelvrije, multilayer en slide-vrije histologische beelden kan produceren met hoge resolutie en uitstekend contrast. Het maakt het mogelijk om tumorweefsel in vivo te onderzoeken zonder de noodzaak van fysieke secties, kleuring of markering. De techniek heeft zijn waarde bewezen in intraoperatieve settings, vooral bij borst-, lever-, darm- en bottumoren. Hiermee kan tijdens een operatie snel en accuraat worden vastgesteld of het weefsel gezond of tumorachtig is, wat beslissingen over vervolgbehandelingen ondersteunt.

Voor een optimale klinische toepassing moet niet alleen de beeldvorming zelf snel en betrouwbaar zijn, maar ook de interpretatie voor medisch specialisten zo eenvoudig mogelijk. Virtuele kleuring via deep learning speelt hierbij een cruciale rol, doordat deze technologie de interpretatie dichter bij de vertrouwde H&E beelden brengt. Het vermindert de leercurve en maakt een naadloze integratie in bestaande diagnostische processen mogelijk.

Verder onderzoek en technologische verbeteringen zullen de toepassing van UV-PAM en virtuele kleuring uitbreiden en verbeteren. Belangrijk is te begrijpen dat hoewel deep learning een krachtige tool is, het niet vrij is van beperkingen. De kwaliteit en diversiteit van trainingsdata bepalen in sterke mate de prestaties en generaliseerbaarheid van de modellen. Daarnaast moeten interpretatie- en validatiemethoden voortdurend worden aangescherpt om de betrouwbaarheid te garanderen in klinische besluitvorming.

Bovendien is het essentieel voor de lezer om te beseffen dat virtuele kleuring slechts een stap is in een breed spectrum van geavanceerde beeldvormingsmethoden die samen de toekomst van de pathologie zullen vormen. De integratie van optische technieken zoals UV-PAM met kunstmatige intelligentie biedt een unieke mogelijkheid om traditionele barrières zoals tijdrovende preparaties en subjectiviteit in interpretatie te doorbreken. Dit zal niet alleen het diagnostisch proces versnellen, maar ook de precisie en personalisatie van de patiëntenzorg verbeteren.