在生物醫學領域，準確觀察和評估血管內的血流情況對疾病診斷與治療意義重大。激光散斑血流成像（LSCI）作為一種常用的光學成像技術，能在一定程度上實現血管血流可視化。但傳統LSCI技術在面對復雜生物組織時存在諸多局限，難以滿足臨床和科研對高精度血流監測的需求。近期一項發表于《Frontiers of Optoelectronics》的研究帶來了新突破，通過將主成分分析（PCA）與激光散斑血流成像（LSCI）、激光散斑熵成像（LASEI）相結合，為血管成像開辟了新方向。

研究背景與技術挑戰
激光散斑成像（LSI）是一類基于散斑圖案分析的光學方法。在LSI眾多方法中，激光散斑血流成像（LSCI）應用最為廣泛，通過評估散斑對比度來量化散斑的變化程度，進而反映觀察過程的速度。然而，該技術存在明顯不足。生物組織中，血管上方的靜態散射層（如表皮、顱骨等）會嚴重影響血管散斑信號。這不僅降低了LSCI圖像的對比度和分辨率，甚至可能導致血流檢測困難。而且，當對生物組織應用光學透明方法等改變靜態散射層光學屬性時，記錄的散斑圖案也會改變，這使得從散斑圖案變化中準確分離出血流引起的變化變得極為困難。傳統應對方法如光學透明處理或手術干預（組織切除、顱骨變薄、鉆孔等），雖能在一定程度上減少靜態散射層的影響，但效果有限，且僅對淺表血管有較好的分辨率和對比度，無法滿足臨床對深部血管成像的需求。

技術創新與應用
主成分分析（PCA）技術原理
主成分分析（PCA）是一種在多個科學領域廣泛應用的技術，主要用于數據降維和提取關鍵成分。在激光散斑成像中，PCA濾波的原理是基于相機記錄的一系列散斑圖像（RSI）。這些圖像在時間軸上可看作由靜態組織的低空間頻率信號、移動散射體的高波動信號以及隨機白噪聲組成。通過PCA計算，可得到互不相關的主成分。利用這些成分，能對原始散斑信號進行重構或近似，從而分離出靜態和動態部分，達到去除靜態散射背景干擾、突出動態血流信號的目的。

激光散斑熵成像（LASEI）原理
激光散斑熵成像（LASEI）是另一種評估散斑變化的方法，它利用熵分析來描述散斑的可變性。熵是衡量圖像模糊程度的特征量，在LASEI中，通過計算相機矩陣中單個像素在連續幀中的強度值來確定熵值。研究表明，熵值與流體流速呈線性關系，用于評估血流情況。

多種技術結合的優勢
研究將PCA與激光散斑血流成像、激光散斑熵成像（LASEI）相結合，并在反射檢測（RD）和透射檢測（TrD）兩種模式下進行研究。這種結合能有效分離激光散射光中的靜態和動態成分，顯著提高了深部血管成像的質量。通過去除靜態散射體的影響，該方法增強了對血流速度的敏感性，同時降低了對血管深度的依賴性，為準確評估血流動力學參數提供了更可靠的技術手段。

成像實驗與結果分析
實驗材料與方法
光學模型制備：研究人員以環氧樹脂為基礎制作光學模型，用內徑600μm、外徑1000μm的玻璃毛細管模擬血管，以20°角嵌入模型，通過調整角度模擬不同血管深度。

激光散斑光學系統搭建：實驗采用波長632.8nm、功率20mW的單模氦氖激光器作為相干光源，經擴束器均勻照亮約1.5cm直徑區域。使用單色CMOS相機并配備顯微物鏡記錄散斑圖像。

實驗分組與參數計算：實驗分為原始信號組（包含靜態和動態成分）、靜態成分組（經PCA提取的靜態部分）和動態成分組（原始信號減去靜態成分）。計算不同模式下（TrD和RD）各圖像組的散斑對比度和熵值，分析不同成像方法對血管深度和血流速度變化的敏感性。

對血流速度的敏感性：分析不同線性流體速度下的成像結果可知，PCA濾波后LSCI技術在背景區域的值均隨流速增加而降低，這種現象與經典預期不符，可能與輻射與移動粒子相互作用時的相位變化以及多次散射有關。

通過計算Pearson線性相關系數發現，原始信號中，LSCI技術對淺部血管（0.63和0.96mm）的血流速度敏感性較高，但隨血管深度增加，敏感性降低。而應用PCA濾波后，部分方法在所有深度的相關性均提高，對血流速度的敏感性增強；但TrD-LASEI和RD-LASEI方法在濾波后相關性下降，尤其在較大深度時更為明顯。

對血管深度的敏感性：研究不同血管深度對LSCI結果的影響表明，原始信號中，LSCI技術對玻璃毛細管深度均有較高敏感性。應用PCA濾波后LSCI的偏差顯著降低，如t-LSCI方法在TrD和RD模式下對血管深度的敏感性最低，說明提取動態成分后，這些方法的可靠性得到提高。

體內實驗驗證：在對實驗室小鼠耳朵進行的體內成像實驗中，傳統散斑圖像雖能顯示血管，但存在噪聲和偽影；提取動態成分后，圖像更清晰，血管在均勻背景下更易分辨，背景噪聲和偽影明顯減少。這表明PCA濾波結合LSCI技術可有效提高體內血管結構的可視化效果，且TrD模式圖像比RD模式更清晰、對比度更高。

總結與展望
將激光散斑血流成像、散斑熵成像與PCA濾波相結合，有效克服了LSCI技術的局限。通過分離散斑信號的靜態和動態成分，提高了血管成像的對比度與清晰度，降低了對血管深度的依賴，增強了對血流速度的敏感性。在光學模型實驗和小鼠耳朵體內研究中，該方法顯著改善了圖像質量，為準確評估血流動力學參數提供了可靠技術手段。不過，該技術仍有優化和拓展空間。未來可進一步改進PCA濾波算法，探索更適配的參數設置，結合其他成像技術實現多模態成像，擴大樣本量研究個體差異，從而推動該技術廣泛應用于臨床，為疾病診斷和治療提供有力支持。

聲明：本文僅用作學術目的。文章來源于：Surkov Y, Timoshina P, Serebryakova I, Stavtcev D, Kozlov I, Piavchenko G, Meglinski I, Konovalov A, Telyshev D, Kuznetcov S, Genina E, Tuchin V. Laser speckle contrast imaging with principal component and entropy analysis: a novel approach for depth-independent blood flow assessment. Front Optoelectron. 2025 Jan 3;18(1):1. doi: 10.1007/s12200-024-00143-1.