マルチモーダル内視鏡画像システム
組織の複数のコントラスト機構を高解像度で同時に検査できる単一の小型内視鏡は、アクセスが難しい内臓に関する補完的でより完全な組織情報を提供できるため、非常に魅力的です。 一連の実験により、このマルチモーダル内視鏡イメージング システム内視鏡が外科医に腫瘍組織とリンパ節の位置に関するリアルタイムのフィードバックを提供するだけでなく、手術のワークフローを妨げることなく外科医に没入型の体験を生み出すことが実証されました。
説明
会社概要
Guangzhou G-Cell Technology Co., Ltd. は、清華大学深セン大学院、南方科技大学、華南師範大学の協力を得て設立された革新的なテクノロジー企業であり、光学イメージング技術の応用に焦点を当てています。生命科学の分野。 関連するアプリケーション方向のユニットについては、専門的な光学イメージング機器とソリューションを提供できます。 当社には、完全な光学テスト実験プラットフォームと、高品質の若い技術的バックボーンのグループがあります。 同社は、実験用機器業界とインターネット業界を国境を越えて組み合わせて、新世代の実験用インテリジェント機器の開発に取り組んでいます。
私たちを選ぶ理由
専門職チーム
私たちは、細胞生物学の分野への光学イメージング技術の応用を専門としています。 細胞研究、観察およびその他の応用分野向け。当社は、完全な光学検査実験プラットフォームと高品質の若い技術バックボーンのグループを持っています。
先進の設備
同社は、実験用機器業界とインターネット業界を国境を越えて組み合わせて、新世代の実験用インテリジェント機器の開発に取り組んでいます。
独立した研究開発
強力な技術研究開発チームの革新のもと、GCell 製品はすべて独立した研究開発、独立した生産、独立した特許を採用しており、ソフトウェア モノグラフや実用新案特許などの多数の認証を取得しています。
ソフトウェアの利点
ソフトウェアのチューニングは科学研究ユーザーの使用習慣に基づいて実行され、結果は科学研究の論文やレポートの要件に従ってエクスポートされます。 スライスのプレビュー情報はいつでも取得でき、パノラマ結果のフォーマット変換もサポートされているため、結果分析の汎用性に便利です。
関連商品
GCell マルチモーダル小動物生体内イメージング システムは、さまざまなイメージング技術を使用して小動物の生理、病理、効能などの情報を同時に検出および分析できる包括的なイメージングを行う小動物 in vivo イメージング システムです。 このテクノロジーにより、イメージングの精度と感度が向上し、生物医学研究と医薬品開発のためのより包括的かつ詳細なデータ サポートが提供されます。
光音響マルチモーダル イメージング システムは、光学イメージング技術と音響イメージング技術を組み合わせて、さまざまな深さの生体組織の高解像度画像を提供します。 この技術は、がん診断、脳イメージング、血管イメージングなどのさまざまな分野への応用が可能です。 光音響マルチモーダルイメージングシステムは、非侵襲的、リアルタイムイメージング、低コストなどの利点があり、医療研究や臨床応用にとって有望なツールとなっています。
マルチモーダル内視鏡画像システムとは
組織の複数のコントラスト機構を高解像度で同時に検査できる単一の小型内視鏡は、アクセスが難しい内臓に関する補完的でより完全な組織情報を提供できるため、非常に魅力的です。 一連の実験により、このマルチモーダル内視鏡イメージング システム内視鏡が外科医に腫瘍組織とリンパ節の位置に関するリアルタイムのフィードバックを提供するだけでなく、手術のワークフローを妨げることなく外科医に没入型の体験を生み出すことが実証されました。
マルチモーダル内視鏡画像システムの利点
明るさが安定していて速い
内視鏡カメラの明るさが早く安定します。 モニターが起動すると、環境の温度を自動的に検出して明るさレベルを決定します。 ただし、内視鏡が深くなり続けると、解像度が変化します。
優れた知覚効果
内視鏡カメラには良い効果があります。 色の知覚またはミラーコントラストの知覚の点で、他の監視用表示デバイスよりも優れています。 同時に、彩度のインテリジェントな調整を通じて人間の目を保護します。
高度な信号処理
内視鏡モニターは高度な信号処理を備えています。 通常のピクセルの解像度をインテリジェントに調整して、画像をより鮮明にします。 同時に、非常に過酷な治療環境であっても、内視鏡モニターはバリアフリー信号を提供できます。
広い視野角
内視鏡カメラは視野角が広いので、正面から見ても横から見ても鮮明に見ることができます。 また、横から見た場合でも、角度の問題による色収差の増加や像のぼやけがありません。
腫瘍検出用画像技術に基づく前向きマルチモーダル内視鏡画像システム
我々は、in situ で腫瘍を検出するために、カラー画像、スペクトル分類された高周波超音波 (HFUS) B モード画像、および統合後方散乱係数 (IBC) 画像を提供する前方視 (FL) マルチモーダル内視鏡システムを開発しました。 結腸の表面から内部の深部までの腫瘍の分布を検査することは、がんの治療計画を決定するために不可欠です。 例えば、結腸表面上の腫瘍の分布に加えて、腫瘍の粘膜下浸潤深さも、内視鏡的切除が手術されるかどうかの指標として使用される。
そこで私たちは、腫瘍の表面から深部までの分布情報を高精度に提供するためにFLマルチモーダル内視鏡システムを考案しました。 このシステムは、ファントムの各層で横方向に異なる特性を持つ二層ゼラチン ファントムを使用して評価されました。 ファントムを使用してシステムを評価した後、癌患者から切除された 40 個のヒト結腸組織の特性評価に使用されました。 提案されたシステムにより、腫瘍を含む切除された結腸組織に関する高分解能の化学的、解剖学的、高分子情報を取得できるようになり、表面組織から深部組織までの腫瘍分布の検出が強化されます。 これらの結果は、FL マルチモーダル内視鏡システムが腫瘍の定量的特性評価のための革新的なスクリーニング機器となる可能性があることを示唆しています。
光学システムのマルチモダリティとは、システム全体のパフォーマンスと最大の実用性を向上させるために 1 つ以上の光学技術を使用することを意味します。 2 つの異なる技術を組み合わせた斜め照明を備えたマルチモーダル システムを実証します。 蛍光顕微内視鏡検査と分光検査を同時に行うことができ、生体サンプルの同じ場所から多様な情報を得るために利用できます。 現在のシステムでは、グレーデッド インデックス (GRIN) ロッド レンズの使用により非常にコンパクトになり、斜入射により照明ジオメトリと集光ジオメトリが分離され、CCD カメラの飽和が防止され、光学素子の数が削減されるため、システムがさらに小型化され、現場での持ち運びが可能になります。 また、さまざまな光学素子からの望ましくない反射という欠点も克服されます。
生体サンプルのイメージングと分光を同時に行った実験結果が、定量的な分光パラメーターとともに表示されます。 ピーク波長シフト、曲線下面積、および半値全幅 (FWHM)。 さらに、正常な口腔組織に対する癌性口腔組織の赤方偏移は 5.79 ± 1.071 nm でした。 これは口腔がんスクリーニングの重要な指標となる可能性があります。
マルチモーダル内視鏡画像システム技術を基盤とした画像誘導技術の進歩
結腸直腸癌 (CRC) の検査のために、白色光 (WL)、マルチスペクトル (MS)、測光ステレオ (PS) イメージングに基づくマルチモーダル内視鏡システムを提案します。 最近、大腸内視鏡検査の診断精度が向上したことが報告されています。
内視鏡画像技術に基づく画像誘導手術およびロボット手術は、すべての癌組織を理想的に除去し、健康な組織への医原性損傷を回避することで、癌治療を強化できます。 現在の内視鏡イメージング システムでは、通常の手術照明下ではカラーおよび近赤外 (NIR) 蛍光イメージングを同時にリアルタイムで行うことができないため、外科医は手術のワークフローを妨げたり、薄暗い手術照明で作業したりするという犠牲を払って腫瘍の辺縁を評価します。
この問題を解決するために、人間の目とシャコの複眼の優れた特性を組み合わせた、生体に着想を得たマルチモーダル3D内視鏡が提案されています。 3次元立体視・カラー・近赤外蛍光の同時リアルタイム撮影を実現する3D内視鏡は、人間の目のような広帯域双眼光学系、光学リレーシステム、マルチバンドセンサーの3つの部分から構成されています。シャコの複眼をイメージしたデザイン。 光学リレー システムを導入することにより、広帯域双眼光学システム後の 2 つのサブ画像を 1 つの同じマルチバンド センサーに投影できます。
一連の実験により、この生体からインスピレーションを得たマルチモーダル 3D 内視鏡が外科医に腫瘍組織とリンパ節の位置に関するリアルタイムのフィードバックを提供するだけでなく、手術のワークフローを妨げることなく外科医に没入型の体験を生み出すことが実証されました。 その優れた特性と優れた拡張性により、画像誘導手術やロボット手術のさらなる開発と応用を促進できます。
リアルタイムイメージングを実行するマルチモーダル内視鏡画像システムは医療において重要な役割を果たします
ほとんどの内視鏡システムは単一の機能しか持たず、三次元立体視、マルチスペクトル、さらには偏光の同時リアルタイムマルチモーダルイメージングに対する実用的かつ満たされていないニーズが残っています。 具体的には、手術のワークフローを妨げることなく、腫瘍組織、リンパ節、重要な構造の術中の視覚化と位置を確認するには、カラーと近赤外蛍光の両方を同時にリアルタイムで 3D イメージングすることが必要です。 ほとんどの NIR 蛍光内視鏡は、減光された手術照明で動作するため、手術のワークフローが大幅に妨げられます。外科医は手術を停止し、白色光を消すか減光し、NIR 機器で腫瘍の周縁を観察し、その後、NIR 蛍光画像を使用せずに可視照明下で手術を続行します。誘導や薄暗い照明。
今回我々は、人間の目とシャコの複眼の優れた特性を組み合わせることで、色と近赤外蛍光の両方を同時にリアルタイムで3Dイメージングできる生物由来のマルチモーダル3D内視鏡を設計できることを実証する。 自然界では5億年の進化を経て、さまざまな種類の目が発達してきました。 カラー偏光センサー、半球電子アイカメラ、複眼カメラ、イーグルアイカメラなどの多くの人工視覚システムおよびセンサーは、生物視覚システムからインスピレーションを得ています。
一方、3Dイメージングには、コンピューター断層撮影法（CT）、磁気共鳴画像法（MRI）、光干渉断層撮影法（OCT）、構造化光、飛行時間型（TOF）、両眼イメージング、ライトフィールドイメージングなどの多くの技術が提案されています。 。 中でも、人間の目にヒントを得た両眼イメージングは、外科医にとって没入型の体験を生み出すことができ、内視鏡による画像誘導手術やロボット手術の有望なソリューションとなります。
マルチモーダル内視鏡画像システムにより画像がより鮮明に
現在の電子内視鏡検査は粘膜表面の形態や微細構造に焦点が当てられており、粘膜の深部構造や血中酸素結合の機能などについて有効な観察方法はありません。 しかし、消化管病変の異なる条件下での粘膜血管の多層形態と機能は異なるはずです。 そこで我々は、従来の消化管粘膜を観察する内視鏡検査に、既存の電子内視鏡、レーザースペックルコントラストイメージング、マルチスペクトル血中酸素イメージング技術をベースとした内視鏡マルチモーダル機能イメージング手法を提案する。
レーザー照射により粘膜表面のコヒーレント光の情報とコヒーレント光の深部散乱による多段階の血管分布情報を取得し、マルチスペクトル照射イメージングにより粘膜の酸素化状況を取得した。 最後に、一般的な消化器疾患間の深部血管の画像の違いが見つかる可能性があり、これは消化器腫瘍の非侵襲的早期診断に役立つ可能性があります。
複数のイメージングプローブが必要なため、動脈へのプローブ挿入を繰り返し行う必要があり、関連するコスト（ガイドワイヤ、滅菌など）も大幅に増加します。 さらに、データ収集は個別に実行されるため、画像の位置合わせが必要ですが、これはオフラインで手動または半自動で実行されることがよくあります。 画像の相互位置合わせは退屈で時間のかかる作業であるだけでなく、人的エラーや観察者間の差異により精度も限られています。 したがって、単一のイメージング プローブを通じて複数のイメージング技術を同時に実行できる技術があれば、臨床応用における臨床結果が大幅に向上します。
ここでは、心臓病学および消化管向けのさまざまな種類のマルチモーダル画像診断モダリティを紹介します。 システム検証のために、ウサギとラットを使用した in vivo および ex vivo 研究が実施されました。 この結果は、マルチモーダル技術が個々の血管内イメージングモダリティの限界を克服し、より適切な特性評価のための形態および/または組成に関するより包括的な情報を提供できることを示しています。
我々は、光条件の変化、鏡面反射、および特徴のないシーンに対して堅牢な内視鏡画像モザイクアルゴリズムを提案します。 これらの状態は、光源がカメラとともに移動して近距離シーンを動的に照らす低侵襲手術で特によく見られます。 このため、単一の画像登録方法でカメラの動きを確実に追跡し、さまざまな異種環境にわたって拡張された手術シーンの一貫したモザイクを生成することが困難になります。 1 つの特殊な特徴抽出器や画像レジストレーション手法に依存する代わりに、不確実性に応じてさまざまな画像レジストレーション アルゴリズムを融合し、問題をアフィン ポーズ グラフ最適化として定式化することを提案します。 これにより、ランドマーク、高密度強度登録、学習ベースのアプローチを 1 つのフレームワークに組み合わせることができます。
私たちのアプリケーションを実証するために、深層学習ベースのオプティカル フロー、手作りの特徴、および強度ベースのレジストレーションを検討しますが、フレームワークは一般的であり、他のセンサー モダリティを含む他の動き推定ソースを入力として受け取ることができます。 非常に異なる特性を持つ 3 つのデータセットに対するアプローチのパフォーマンスを検証し、一般化可能性を強調し、提案した融合フレームワークの利点を示します。 個々の登録アルゴリズムは特定の手術シーンでは最終的に大幅に失敗しますが、融合アプローチは、一貫したモザイクをより堅牢に取得するためにどのアルゴリズムをどの比率で使用するかを柔軟に決定します。
私たちの工場
Guangzhou G-Cell Technology Co., Ltd. は、清華大学深セン大学院、南方科技大学、華南師範大学の協力を得て設立された革新的なテクノロジー企業であり、光学イメージング技術の応用に焦点を当てています。生命科学の分野。 関連するアプリケーション方向のユニットについては、専門的な光学イメージング機器とソリューションを提供できます。 当社には、完全な光学テスト実験プラットフォームと、高品質の若い技術的バックボーンのグループがあります。 同社は、実験用機器業界とインターネット業界を国境を越えて組み合わせて、新世代の実験用インテリジェント機器の開発に取り組んでいます。
よくある質問
人気ラベル: マルチモーダル内視鏡イメージング システム、中国マルチモーダル内視鏡イメージング システム メーカー、サプライヤー
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