拉曼光谱肿瘤边界术中判定

信息概要

拉曼光谱肿瘤边界术中判定是一种基于拉曼光谱技术的术中实时检测方法，用于精准识别肿瘤与正常组织的边界。该技术通过分析组织分子振动光谱的差异，提供高灵敏度和特异性的组织病理学信息，显著提升肿瘤切除的准确性和安全性。检测的重要性在于减少术后复发风险、避免健康组织过度切除，同时为外科医生提供实时决策支持，是肿瘤精准医疗的关键技术之一。

检测项目

肿瘤组织特异性拉曼峰, 正常组织拉曼光谱特征, 肿瘤边界清晰度评分, 分子振动模式差异, 组织生化成分分析, 肿瘤浸润深度评估, 病理分级相关性, 组织含水量检测, 脂质与蛋白质比例, 胶原纤维分布, 核酸含量测定, 血管密度相关性, 炎症因子标记物, 代谢异常标志物, 细胞增殖活性, 缺氧区域识别, 药物敏感性预测, 术后残留风险评分, 实时成像匹配度, 光谱信噪比评估

检测范围

脑胶质瘤, 乳腺癌, 肺癌, 结直肠癌, 前列腺癌, 肝癌, 胰腺癌, 卵巢癌, 甲状腺癌, 皮肤黑色素瘤, 骨肉瘤, 肾细胞癌, 膀胱癌, 胃癌, 食管癌, 宫颈癌, 子宫内膜癌, 头颈部鳞癌, 神经内分泌肿瘤, 软组织肉瘤

检测方法

共聚焦显微拉曼光谱法：采用共聚焦光学系统实现高空间分辨率检测

表面增强拉曼散射(SERS)：通过纳米金属基底增强拉曼信号强度

空间偏移拉曼光谱：消除组织表面干扰获取深层组织信息

时间分辨拉曼光谱：区分不同荧光背景下的拉曼信号

偏振拉曼光谱：分析组织分子排列有序性

傅里叶变换拉曼光谱：提高光谱分辨率和信噪比

近红外激发拉曼：减少组织自发荧光干扰

多变量统计分析：建立光谱与病理特征的数学模型

主成分分析(PCA)：降维处理识别关键光谱特征

偏最小二乘判别分析(PLS-DA)：构建组织分类模型

支持向量机(SVM)：非线性光谱模式识别

人工神经网络：深度学习辅助诊断

拉曼成像：二维/三维组织化学成分分布可视化

动态光谱监测：追踪术中组织状态变化

多模态融合：结合光学相干断层扫描提高准确性

检测仪器

共聚焦拉曼显微镜, 便携式拉曼光谱仪, 傅里叶变换拉曼光谱仪, 表面增强拉曼检测系统, 拉曼成像系统, 近红外拉曼探头, 显微拉曼光谱仪, 偏振拉曼光谱仪, 时间分辨拉曼系统, 光纤耦合拉曼设备, 手持式拉曼扫描仪, 多模态光学诊断平台, 拉曼- OCT联合系统, 拉曼-荧光同步检测仪, 拉曼光谱数据库服务器

北检院部分仪器展示