导读

脑血管系统由头部血管延伸到毛细血管并形成复杂的网络，并成为向大脑皮层供血的基础。血液循环的过程中，通过输送氧气和葡萄糖以支持脑的基本功能，而供血的异常通常与阿尔茨海默病、中风等疾病密切相关。因此，更好地了解大规模脑血管网络的形态和功能是研究大脑健康和疾病的关键。研究人员需跨越不同血管尺度对脑血管进行观察，但现有的成像技术无法同时兼顾大范围成像与高分辨率体积显微镜。

近日，苏黎世大学Daniel Razansky教授研究团队在此领域取得突破性进展，研究团队开发了一种具有扩展焦点的贝塞尔光束光学相干显微镜，可以对多尺度血管结构进行可靠的检查，满足了复杂神经血管疾病(如中风或阿尔茨海默病)治疗中的重要需求。

该工作以“Bessel Beam Optical Coherence Microscopy Enables Multiscale Assessment of Cerebrovascular Network Morphology and Function”为题，发表在国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》。

研究背景

在研究血管形态和功能方面，传统的方法无法同时提供大(毫米尺度)视场、3D且高分辨率的血管形态和血流速度测量。例如，激光散斑对比成像(LSCI)和双光子显微镜(2PM)，无法捕捉血管网络的复杂性。光声断层扫描轴向分辨率差，无法准确描述三维微血管网络。此外，如超声定位显微镜(ULM)、定位光声层析成像(LOT)、宽视场荧光定位显微镜(WFLM)，无法分析到毛细管层，深度分辨率较低，无法满足要求。

光学相干断层血管造影(OCTA)分辨率高，能够快速且无标记地进行三维血管形态和功能成像，且扫描时间快、覆盖面积大。但OTCA由于伪影的存在而无法准确分析皮质血管的网络特征。

多普勒光学相干断层扫描(DOCT)主要提供轴向流速信息，能够分析体内血流动力学，而其性能通常在缓慢流动的毛细血管中大打折扣。

为克服以上限制，研究团队提出了一种新的成像和数据分析框架，可以在不牺牲分辨率的前提下，实现大规模脑血管网络的多尺度评估，并有助于更好地分析脑血管网络在神经血管病理中的作用。对中风和阿尔茨海默病等疾病的研究具有重要意义，为未来相关病理研究提供了新的工具和方法。

创新研究

研究团队通过结合马赫-曾德干涉仪以及贝塞尔光束照明，开发了一种增焦光学相干显微镜（xf-irOCM）系统（如图1）。与传统成像系统的焦深（50 μm）相比，该系统将采集范围扩展了七倍以上，达到了360 μm，在1000×1000×360 μm³视场范围内捕捉小鼠的整个皮层血管。

图1. xf-irOCM系统以及成像处理过程

研究团队首先通过使用光学相干断层扫描血管造影（OCTA），获得大脑毛细血管网络结构图，随后结合多普勒光学相干断层扫描（DOCT）进行血流速度和血流方向的测量。如图2，展示了血流速度的测量结果，并利用Doppler频移图展示不同类型血管（动脉、静脉、毛细血管）的流速数据，实现不同类型血管血液流速的精确区分。

图2. 采用高灵敏的DOCT测量动脉、静脉、毛细血管的流速

此外，研究团队提出了一种新的数据分析模型框架，如图3所示，通过结合深度学习分割网络对血管结构实现精确的3D分割，并通过血流方向确定动脉和静脉的分类，完成了血管结构、血流速度和方向的分析。

图3. 血管结构的3D分割以及血流方向的分析

最后研究团队分析确定了整个血管网络的分支顺序及其对应的血流速的分布。如图4所示，通过血管分支顺序确定的血流方向和流速变化情况，动脉血流速度最高，毛细血管区域流速最低。

图4. 血管网络分析

总结展望

研究团队通过一种先进的增焦光学相干显微镜（xf-irOCM）系统以及数据分析框架，通过采用贝塞尔光束照明的方式扩展了焦深，通过结合深度学习分割网络对血管结构实现精确的3D分割，能够从头动脉以及静脉，到细小的毛细血管，跨越多尺度分析血管网络的形态和功能。

该方案无需深度扫描即可准确捕获血管网络，提供了更为可靠的血流速度测量，实现了脑血管形态功能参数在体内量化方面的重大飞跃。为活体大脑的微血管的分析提供了新的视角，扩展了脑血管功能和神经血管病理学的研究前沿。（来源：LightScienceApplications微信公众号）

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41377-024-01649-1