新型光學診斷方法與系統實現腫瘤組織的快速精準識別

　　近日，清華大學醫學院生物醫學工程系廖洪恩教授課題組、北京清華長庚醫院神經外科王貴懷教授課題組合作在國際著名學術期刊《診療》（Theranostics）上發表題為《雙模態光學診斷實現神經外科腫瘤精準在體識別》（Dual-modality optical diagnosis for precise in vivo identification of tumors in neurosurgery）的研究論文。該論文報道了一種新型光學診斷方法與系統，通過融合組織自體熒光光譜（AFS）信息與光學相干斷層成像（OCT）信息，實現腫瘤組織的快速精準識別，為腫瘤疾病的臨床精準診療提供了新思路。

　　神經系統腫瘤一直是診療難度最大的疾病之一。據統計，世界范圍內每年大約有25萬新增腦腫瘤病例，而其平均五年生存率只有30%。針對大部分腦腫瘤疾病，手術切除仍然是最為有效徹底的治療方式。然而，術中實時診斷信息的嚴重匱乏，直接導致了術后致殘率和復發率較高，給醫生和患者造成了極大的負擔。開發新型術中精準診斷方法與系統，有望進一步改善患者術后生存質量，提高臨床診療效率，推動相關臨床與工程領域進一步發展。

　　為了實現腦腫瘤的精準診療，清華大學醫學院廖洪恩教授團隊與臨床緊密合作，從工程角度出發，提出了針對腦腫瘤精準診斷的多模態光學系統，構建了AFS與OCT模塊，通過光學信息配準融合方法，實現病變區域生物化學成分信息與組織結構信息的融合，進而實現腦腫瘤的分期識別與邊界劃分，輔助醫生實現手術切除。

基于AFS與OCT的腦腫瘤多模光學診斷流程

　　基于該方法與系統的動物實驗結果表明，利用多模態光學信息的腦腫瘤邊界識別能夠達到95.9%的敏感性，較單一模態光學診斷效果有明顯提升。該項研究填補了神經外科腫瘤切除術中快速精準診斷方法的空白，進一步豐富了神經外科術中檢測信息，為手術治療提供強有力的技術保障，同時也為智能診療一體化系統的開發提供了新的技術理念，為未來的臨床轉化提供了堅實的理論及實踐基礎。

基于單一模態光學信息與多模光學信息的腦腫瘤診斷結果對比

　　清華大學醫學院廖洪恩教授是該論文的通訊作者，博士生朱明宇為該論文的第一作者；北京清華長庚醫院神經外科王貴懷教授為共同通訊作者，醫學院碩士生常瑋和博士生荊林凱為共同第一作者。該研究得到國家重點研發計劃“數字診療裝備研發”重點專項、國家自然科學基金國家重大科研儀器研制項目、北京市自然科學基金等經費支持。

　　廖洪恩課題組長期致力于智能微創診療裝備等的研究，先后提出了基于術前術中多模態信息融合分析實時診療引導、多模光學引導診療一體化等理論與系統，為針對復雜外科疾病的跨尺度多模態成像引導智能化診療理論的建立奠定了堅實的基礎，相關研究被國際知名學術期刊《醫學影像分析》（Medical Image Analysis）、《IEEE醫學影像匯刊》（IEEE Transaction on Medical Imaging）、《診療》（Theranostics）等報道。廖洪恩教授也曾獲國際醫學生物工程聯合會頒發的IFMBE青年學者獎等十余項國際及地區性重要獎項，近年還獲得我國生物醫學工程學科最高科技獎“黃家駟生物醫學工程獎”“中國僑界貢獻獎”等重要獎項表彰，2019年被中國科協聘任為首席科學傳播專家。