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OCT和OCM基于光学对比度识别乳腺良性病变和恶性病变的多尺度变化

时间:2023-08-03      阅读:340

乳腺癌是世界女性患者死亡的主要原因。如果可以早期发现,目前的治疗策略能够治愈70 - 80%的患者。影像引导下的核心活检和手术切除活检常用于乳腺病变的诊断检查。与开放式手术活检相比,核心活检的侵入性较小,因此被认为是诊断乳腺癌的金标准。然而,核心活检的缺点是由于组织采样的限制而导致假阴性结果。触诊引导和立体定向引导下的核心活检的假阴性率分别为0%-13%和0.2%-8.9%。超声引导下的核心活检已被证明可将假阴性率降低至0%-3.6%。成像技术提供更准确的实时采样能力是提高核心活检诊断性能的理想选择。

三维(3D)组织成像方法有望改善癌症的外科治疗。在这项工作中,研究了光学相干断层扫描(OCT)和光学相干显微镜(OCM)两种三维成像技术的可行性,基于内在光学对比度来观察人类乳房标本。具体而言,使用实验室开发的集成OCT和OCM系统对44例离体乳腺标本进行了成像,其中包括34例良性病变和10例恶性病变。该系统支持4毫米轴向分辨率(OCT和OCM), 14毫米(OCT)和2毫米(OCM)横向分辨率。将OCT和OCM图像与相应的组织学切片进行比较,以在多分辨率尺度上识别乳腺良恶性病变的特征。OCT和OCM提供组织微观结构的互补信息,从而显示脂肪组织、纤维间质、乳腺小叶和导管、囊肿和微囊肿、原位癌和浸润性癌的模式。OCT和OCM的3D成像能力为单独的2D图像提供了补充信息,从而允许从不同层次跟踪特征,以识别难以单独从单个图像中欣赏的低对比度结构。我们的研究结果为未来使用OCT和OCM对乳腺组织进行体内光学评估奠定了基础,这有可能指导核心针活检、评估手术边缘和评估乳腺癌的淋巴结转移。

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使用OCT和OCM分别扫描正常乳腺组织,发现能够识别脂肪组织,乳腺小叶以及血管等结构。脂肪组织在OCT和OCM图像上很明显,呈圆形低散射单形圆形结构。大血管和/或小叶间管也很容易被识别为具有高散射壁的长低散射管。大多数正常乳腺组织由纤维间质组成,胶原蛋白含量高,具有双折射性。因此,松散的纤维间质在OCT/OCM图像中表现为高对比度的成角黑白短线性网状。与纤维间质相比,上皮细胞核具有较低的后向散射。因此,正常乳腺末端导管小叶单位(TDLU)在OCT图像中表现为相对均匀的苍白区域。

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通过对22例患者的44例乳腺样本进行实验,对34例乳腺良性标本进行了影像学检查。良性诊断包括纤维腺瘤(n=4)、良性纤维囊性病变(n=13)、脂肪坏死(n=3)、导管增生(n=4)和正常乳腺实质(n=14)。结果显示了乳腺良性病变的几个代表性特征,低倍镜下OCT图像显示边界清晰的结节;界面由光滑的边界组成,分离出高散射致密的纤维组织;脂肪坏死的特征性特征在OCT图像中可以清晰地识别不同大小的坏死(低散射)脂肪细胞。此外,OCT和OCM图像也可以识别囊肿和微囊肿。

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通过对10例恶性乳腺癌样本进行OCT和OCM扫描,包括浸润性导管癌(n=5)、浸润性小叶癌(n=4)、粘液癌(n=1)、导管原位癌(DCIS, n=5),小叶原位癌(LCIS; n=2)。典型黏液性癌是一种罕见的浸润性癌,约占所有2%至3%。解剖黏液的“浮动”特征肿瘤细胞清晰地反映在OCT图像上。图4B为浸润性导管癌,可见(淡色)肿瘤细胞浸润周围脂肪组织。图4C显示高级别浸润性导管癌,清晰可见边界不规则的(淡色)侵入细胞浸润周围的超散射(深色)纤维间质。在另一例高级别浸润性导管癌(图4D),浸润性肿瘤,在OCT成像中边界清晰可见。

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通过OCT和OCM扫描可区分原位导管癌,原位小叶癌和浸润性癌。图5A显示OCT图像中浸润性导管癌合并DCIS(箭头)。在高散射间质组织背景下,基底膜清晰地看出DCIS的区域。此外,图5B的OCM图像也显示小簇浸润性癌。在图5C和D中,OCT和OCM成像可以观察到浸润性小叶癌的线状浸润特征。虽然在OCT和OCM图像中不能直接看到单个浸润性癌细胞,但在OCT和OCM图像中,特征性细胞浸润周围的基质变化以单个直超散射线(箭头)的形式突出显示,反映了浸润性小叶癌的组织学特征。OCM图像也观察到微血管(V)为双线(图5D),它与组织学切片上看到的血管相关。

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本研究是一项初步调查,有限的样本数量使我们无法对使用OCT和/或OCM诊断乳腺癌的敏感性和特异性进行准确的统计分析。为了评估与这些新成像技术相关的检测准确性,有必要进行更大样本队列和盲法评估的前瞻性研究。

综上,研究者发现OCT和OCM能够基于光学对比度识别乳腺良恶性病变的特征性影像学特征。OCT和OCM在多分辨率尺度上提供了组织微观结构的互补信息,显示了脂肪组织、纤维间质、正常乳腺小叶和导管、囊肿、原位癌和浸润性癌的模式。3D成像功能允许从不同层次跟踪特征,以识别难以从单个图像中观察到的3D结构和低对比度结



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