综述：手术光学组学：迈向手术精准化的新科学

本综述系统阐述了手术光学组学（Surgical Optomics）这一新兴交叉领域，它融合光学成像技术与先进计算分析，通过荧光引导手术（FIGS）、光谱成像（SI）和光学特性单快照成像（SSOP）等技术，实现术中组织功能的实时定量评估。文章深入分析了这些技术在肿瘤检测、灌注评估和解剖导航中的应用潜力与现存挑战（如定量标准化问题），为精准外科手术提供了革命性的数据驱动解决方案。

手术光学组学：光学与计算的融合

手术光学组学代表着光学成像技术与先进计算分析的融合，旨在创建精准外科的新范式。通过将手术室转变为数据丰富的环境，这一领域有望彻底改变外科护理，实现更好的患者结局。其关键技术包括使用外源性染料的荧光引导手术（FIGS）、利用内源性发色团（如血红蛋白、水）的光谱成像，以及用于实时定量成像的光学特性单快照成像（SSOP）。

外源性荧光技术

原理

荧光团是能够吸收特定波长光并重新发射通常更高（更低能量）波长光的化学物质。荧光成像利用这一物理现象，通过光谱分辨光源激发注入的外源性荧光染料，进而发射信号。该信号由配备光收集滤波器的相机检测，并通过专用硬件和软件处理，最终显示荧光数据，可能叠加在白光照明图像上。

在荧光引导手术（FIGS）中，通过施用这些荧光团，可以将原本肉眼无法分辨的特定结构与周围环境区分开来，为外科医生提供关键的实时决策支持。FIGS中使用的每种荧光团具有特定的光学和药代动力学特性，使其适用于不同情况。在临床可用的荧光团中，那些在近红外（NIR）波长光谱（700-1700 nm）发射光的荧光团特别受关注，因为它们的光可以更深地穿透组织，光子吸收、散射或自发荧光更少，从而产生高对比度的三维数据。

临床应用

自近一个世纪前首次使用以来，荧光在手术中已被证明是一种实时、动态、易用、非侵入性、低毒性和低成本的获取不可见数据的方式，适用于开放和微创手术。临床批准的FIGS使用非靶向荧光对比剂，如吲哚菁绿（ICG）和亚甲蓝（MB），允许多种应用，包括手术导航、结构识别、肿瘤描绘和代谢活动评估。

荧光可以动态应用——随时间对区域成像以得出临床结论——或静态应用，使用单一图像评估特定区域相对于背景或其他区域的荧光强度。ICG的两亲性使其能够与血浆蛋白结合，在静脉注射时实现均匀的血液分布。这使其成为实时动态灌注评估的理想选择，如多项荧光引导血管造影（FA）临床试验所示，包括在胃肠手术（如吻合口评估）和移植手术（如血管通畅性和实时肝脏灌注监测）中。

ICG还推动了肿瘤手术的进展，用于淋巴结绘图和肿瘤检测。2005年，Kitai等人证明了其在乳腺癌淋巴结可视化中的可行性。随后的研究显示，其与现有替代方法同样有效，同时对手术工作流程干扰更小且无电离辐射。荧光染料在胃肠手术（如食管、胃和结肠手术）的淋巴结绘图中也很有价值。然而，剂量、体积和注射方法仍是讨论的话题。肿瘤检测应用通常依赖于荧光团通过异常血管系统被动扩散到肿瘤中、荧光团的药效学特性或荧光探针与靶向配体的结合。在标签外，ICG已用于可视化各种癌症，包括肝、乳腺、结直肠、头颈肿瘤和黑色素瘤。

由于ICG的肝脏代谢特性，其肝脏应用已得到广泛研究。肝细胞癌由于胆道排泄受损而发出强荧光信号，而肝转移瘤则因阴离子转运蛋白下调而显示出肿瘤周围健康未成熟肝细胞形成的荧光环。ICG的肝脏代谢还允许实时识别肝外胆道结构而无辐射，可能减少手术时间和腹腔镜转开放率，尽管其对术后并发症的影响尚未得到证实。最后，ICG用于在节段性肝切除术中划分解剖边界。它通过正负染色技术指导实质描绘，实现精准手术同时保留健康肝组织。

近年来，多项大规模临床试验和系统评价强调了基于ICG的灌注评估在各种外科应用中的临床价值。EssentialL试验是一项III期随机研究，纳入839例接受微创直肠手术的患者，表明术中ICG荧光血管造影使吻合口漏率降低了4.2%。多项近期关于结直肠手术中使用ICG的荟萃分析一致报告吻合口漏风险显著降低。同样，对于肿瘤性肝切除，不同的荟萃分析一致得出结论，ICG引导显著减少了手术时间、术中失血量、住院时间和术后并发症，并显著提高了一年无病生存率。除了这些肿瘤应用，ICG在肝移植领域 increasingly 被用于移植物评估、供体安全和解剖引导。

开放挑战

FIGS已证明其作为为外科医生提供补充性、先前不可见信息以进行临床决策的工具的价值。尽管荧光对比剂在临床实践中的采用日益增多且其注射通常被认为是安全的，但已有罕见但严重的并发症（如过敏性休克）的报道。此外，荧光对比剂（如ICG的30分钟洗脱时间）的 prolonged washout times 对灌注监测等应用中所需的重复测试提出了挑战。

当前临床批准的荧光系统无法提供定量结果，因为它们无法测量组织中荧光剂的绝对浓度，并且缺乏对影响荧光强度的基本变量的控制。荧光强度直接随组织深度和成像系统距离的平方而变化。没有严格的控制或标准化，观察到的信号无法可靠地指示实际荧光团浓度。此外，每个商业系统使用具有独特截止值的专有算法，使得不同系统的结果大多不可比较。荧光信号可能由于组织内的光散射而显得模糊或缺乏分辨率。激发光和荧光发射的衰减阻碍了荧光的准确定位和量化，而这对于精确和定量诊断应用至关重要。因此，外科医生仅依赖定性图像，导致主观、不一致和有偏见的解释。目前的证据水平仍然较低，不足以广泛推荐FIGS用于减少手术并发症。

实现客观量化的努力引入了诸如信背比（SBR）之类的方法，该方法比较目标区域的平均荧光强度与背景区域的平均荧光强度。SBR可以提供更标准化的结果。校准设备如“Green Balance”ICG参考卡和CalibrationDISK可以通过控制相机距离和照明等变量来提高可重复性，在静态图像中生成空间分辨的伪定量结果。

时间分辨量化也已被探索作为绝对荧光强度参数的替代方案。例如，基于荧光的增强现实（FLER）分析时间荧光特性而非单个像素的强度，生成叠加在实时腹腔镜视频上的定量灌注图。这些彩色编码图突出显示不同水平的组织灌注，与传统定性ICG系统相比提供更具临床价值的见解。尽管FLER已显示实验和临床准确性，但其实施仍然耗时且增加了手术工作流程的复杂性。重复分析遇到与标准ICG评估相同的问题。其他依赖时间分辨指标（如达峰时间、随时间最大荧光值、达峰斜率）的方法面临缺乏标准化变量带来的挑战，导致异质性结果，阻碍了临床实践中的标准实施。

机器学习算法在荧光分析中显示出前景，通过识别随时间变化的动态强度模式来减少主观性。这些算法可以以对手术工作流程的最小干扰区分癌组织和正常组织。正在进行的CLASSICA项目使用机器学习分析ICG灌注模式，旨在区分良恶性直肠息肉。然而，这些分析在术后进行，无法在手术期间实时可用。

靶向荧光剂代表了FIGS进步的另一个前沿，旨在克服当前肿瘤应用的局限性并实现实时分析。这些荧光探针通常使用与荧光团结合的生物标志物，从而在靶点提供信号，并实现原发性肿瘤、肿瘤淋巴结和远处转移的实时可视化。在已开发的无数荧光探针中，基于抗体和肽的识别元件特别受关注。受靶向癌症治疗启发的荧光团-抗体探针在实验和临床试验中显示出 exceptional precision，具有高灵敏度和特异性。类似地，荧光肽探针依赖于标记的肽序列，该序列可以选择性地与肿瘤部位表达的分子靶点结合或被其修饰，具有许多优势，包括快速分布和减少或无免疫原性。缺点是每种靶向探针针对特定肿瘤，必须经过广泛开发并 navigate 监管障碍才能临床使用。此外，与非靶向荧光团一样，量化靶向荧光以将强度与肿瘤特征相关联仍然是一个挑战。靶向荧光剂也已在内镜应用中进行了评估。II期和III期试验证明了其用于肿瘤识别的可行性，突出了其作为食管和直肠病变内镜随访替代方案的潜力。

非靶向和靶向FIGS的局限性激发了对替代成像技术的兴趣。虽然FIGS提供了相当大的好处，但其向标准外科工具的过渡需要解决缺乏量化的问题，改进标准化，并 navigate 靶向剂的监管挑战。

无染料方法

无染料方法已被开发作为不需要外源性试剂的组织表征替代方法。自发荧光，其操作光学原理与外源性荧光相同但不需要对比剂，已在FIGS中得到广泛研究。然而，其应用仅限于具有天然内源性荧光团的 tissue，如甲状旁腺。尽管对特定应用有效，但自发荧光受限于低信噪比，这阻碍了其作为外源性荧光通用替代方案的发展。相反，利用光-组织相互作用（如反射和散射）的新兴无染料技术为组织表征提供了新的机会。这些方法提供了更安全、更可靠的成像解决方案，无需外源性试剂。

光谱成像

原理

光谱成像（SI）指的是捕获电磁光谱多个波段以无创确定组织成分的成像技术。与仅使用三个可见光谱波段（红、绿、蓝-RGB）的标准相机不同，SI覆盖更宽的范围，通常包括对应于可见和不可见光的光谱波段。由于不同组织类型（如不同器官）在不同波长具有独特的光学特性（如吸收、反射和散射），SI potentially 可以恢复其详细的分子组成，甚至超越可见表面。SI根据捕获的光谱波段数量及其光谱带宽进行分类。它可以大致分为多光谱成像（MSI）和高光谱成像（HSI）。MSI通常使用滤波器和照明方法捕获多达数十个相对宽、不连续的光谱波段。相比之下，HSI每个像素捕获多达数百个窄光谱波段，提供高光谱和空间分辨率。

临床应用

许多图像处理和机器学习算法已被开发出来，以有效处理高光谱相机生成的多维图像大型数据集。在手术环境中，回归和分类算法都被用于提取临床相关参数，最终提供可支持手术决策的有价值见解。

SI中的回归技术。回归技术用于恢复和量化相关的功能组织特性。这可以使用SI实现，因为内源性光吸收分子（称为发色团）以独特模式在特定已知波长吸收和散射光。血液中的血红蛋白是一个关键的内源性发色团。SI利用氧合和脱氧血红蛋白 distinct 的光谱特征，实现组织氧合和灌注的实时成像。功能组织参数的量化已应用于各种临床环境，尤其是在结直肠手术中。这包括结肠吻合部位选择、结肠组织血管化评估以及最佳肠道横断点的识别。最近，作者开发了第一个实时SI系统，并应用于前瞻性患者研究。

除了组织灌注和氧合，基于回归的SI还可以监测水分布，作为敏感、非侵入性的工具，用于在不同围手术期环境中连续实时监测组织水合作用。

SI中的分类技术。不同组织的独特组成产生独特的光谱特征，使得能够基于其“光谱指纹”在术中精确区分和表征特定器官和解剖结构。

SI在手术环境中区分组织的能力首次由Zuzak等人在腹腔镜胆囊切除术中 demonstrated，其中近红外MSI系统展示了体内可视化 distinct 解剖结构。此后，SI已证明在多种手术中 effective 用于解剖导航，包括甲状腺手术、神经外科和肝脏手术。当与深度学习算法集成时，SI enables 自动组织分类。通过对HS图像的每个像素进行分类，这些模型可以自动识别特定器官和关键解剖结构（如胆管、血管和神经）。这种能力为实时增强现实应用和手术中的机器人自动化铺平了道路，提供了增强手术干预精度的潜力。

癌症标志，如血管生成和代谢增加，可以改变肿瘤部位的血红蛋白和氧浓度、细胞结构和血管网络。这些肿瘤相关变化可以被SI利用用于各种临床目的，包括跨多个器官系统的癌组织分类、转移检测、肿瘤定位和前哨淋巴结识别。多项研究 investigated 高光谱成像用于新鲜切除结直肠癌样本的无创检测。然而，这些研究受限于小数据集或依赖经典机器学习模型，如支持向量机（SVMs）或多层感知器（MLPs），这些模型仅考虑使用低通空间滤波器平滑的光谱特征， without 利用空间信息。最近一项研究使用深度学习模型分析了结直肠癌标本中健康组织和病理组织之间的光谱区分，进一步证实了MSI在此背景下的可行性和安全性。

除了上述功能和结构映射能力外，HSI与机器学习结合现在可以作为真正的治疗诊断工具应用。通过指导和评估激光消融治疗期间的热损伤，HIS可以可靠地预测热阈值和坏死程度，与组织病理学评分 strongly correlated，从而在动物模型的肝脏手术中实现消融边缘的高精度描绘。

越来越多的证据表明HIS与组织病理学评估之间存在相关性。在肝流出道梗阻的临床前模型中，HSI衍生的氧饱和度下降和脱氧血红蛋白上升在空间上与H&E染色 confirmed 的静脉充血和坏死区共定位。此外，在一系列大肝切除术中，术中HSI测量与术后肝损伤血清标志物显著相关，这些标志物与病理 confirmed 的缺血损伤区域一致。

开放挑战

虽然SI作为有价值的术中成像工具具有前景，但 several challenges 阻碍了其在临床环境中的广泛采用。局限性 often 源于平衡SI所有三个关键维度（空间、光谱和时间分辨率）进展的固有挑战。优化一个维度 frequently 需要其他维度的权衡，而SI holds promise as a valuable intraoperative imaging tool, several improvements。

SI的定量成像面临 significant challenges，包括可重复性和功能组织参数的稳健量化。当前设备报告非定量的发色团指数（如血红蛋白指数）而非临床相关的组织特性。这些指数是使用诸如修正 Beer-Lambert 定律、时域漫射光谱和二阶导数技术等方法生成的，这些方法具有固有局限性，包括依赖在临床场景中不成立的不切实际的假设或结果仅限于点测量的适用性。机器学习方法显示出潜力，但需要大量带注释的数据集和可靠的参考金标准——也称为“地面实况”（如血气分析或病理学），而这些仍然稀缺。基于物理的漫反射模拟用于训练机器学习算法同样显示出潜力，但难以应对领域差距和缺乏复杂的空间背景（即，在生成逼真的空间分辨光学特性图和模拟包括曲率或纹理的复杂表面方面存在限制）。

大型、多样化医学HSI数据集的稀缺进一步限制了稳健深度学习算法的发展。大多数现有研究依赖单中心数据，仅有一项已知的多中心HSI研究，且迄今为止没有探索实时应用的研究。尽管医学HSI数据集的数量和规模在增长——一些现在包含数十至数百名患者——但公开可用的手术HSI数据集很少。

设备变异性进一步加剧了这些挑战。诸如成像方法（如推扫式、快照式）、光谱波段数量、光谱范围、光谱和空间分辨率、灵敏度和噪声水平等参数在不同HSI设备间 substantially 不同。跨文件格式、伴随元数据（如曝光时间、增益、环境因素、临床数据）、测量协议和注释也缺乏标准化。这种变异性使跨研究验证和比较复杂化。

混杂因素在医学HSI中大多未充分探索，但它们对于开发可靠的深度学习模型、防止捷径学习和算法失败至关重要。Seidlitz等人已开始通过检查使用HSI皮肤图像进行自动脓毒症诊断中的受试者、治疗和成像相关混杂因素来应对这一挑战。对于语义手术场景分割，最近的研究调查了模型在几何领域转移、灌注状态和照明条件变化下的泛化能力。

慢采集时间也阻碍了HSI融入手术工作流程。最近用于腹腔镜手术的高速光谱成像设备的进展显示出前景。在开放手术中，动态变化的照明条件需要持续光源校准，这会 disrupt 手术工作流程并可能危及患者安全。新兴技术，如使用镜面高光的技术，旨在解决由未校准照明引起的功能组织参数测量不准确和分割错误。

为了推进SI的采用，多学科、精心设计、大规模的研究计划至关重要。这些努力应旨在确定特定诊断查询所需的光谱特征，并 establish 哪些组织类型可以可靠地区分。未来的研究应优先捕获预定义的光谱目标结构，以简化数据处理和图像采集。此外， tailored 数据提取算法对于最小化图像采集和数据可用性之间的延迟至关重要，从而增强SI在手术应用中的临床效用。

光学特性单快照成像

原理

虽然光谱成像需要复杂的数据处理来从原始测量中恢复光学参数，但空间频率域成像（SFDI）使用投射到组织表面的空间调制光模式直接探测其光学特性。通过分析不同空间频率的反射光，SFDI分离吸收和散射效应，允许提取组织的光学特性（如吸收系数、散射系数）。

吸收 primarily 由组织的化学成分决定，因为光子可以被内源性分子（如血红蛋白、脂质和水）吸收。相反，散射源于折射率的局部变化，并受细胞结构特性影响。这些相互作用被量化为光学特性：分别是吸收系数和散射系数。因此，吸收系数反映了分子相互作用的程度和性质，并通常与氧合、水合或代谢等功能指标相关联。相反，散射系数与亚细胞结构相关，包括细胞核、线粒体和胶原蛋白。

光学特性单快照成像（SSOP）是一种源自SFDI的先进成像技术，旨在简化和加速获取组织光学特性图的过程。与需要不同相移和空间频率的多个空间调制图案的传统SFDI不同，SSOP仅使用单个空间调制照明图案来提取组织的光学特性。 advanced 算法和预校准用于从仅一张图像计算组织吸收和 reduced 散射系数。

临床应用

光学特性（即吸收和散射系数）的测量文献中显示可用于术中突出疾病或组织改变的存在。

测量光学特性的技术 typically 采用调制技术来解析光传播的时间和空间行为。这些技术大多需要时间序列图像或空间扫描来测量和生成光学特性图，限制了它们用于实时术中引导的适用性。为了解决这一局限性，开发了SSOP，以在单个快照内为宽场图像中的每个像素提供 individual 光学特性的定量测量，从而实现实时术中成像。

SSOP技术临床前在猪身上 demonstrated，使用Trident成像系统实时成像氧合。该技术还在猪的各种临床前手术中得到验证，如食管、肝、结直肠、胃或肾手术，使用乳酸等代谢生物标志物进行相关性分析。最近它成功转化为一项临床试验，其中用于对10名接受左前结肠切除术的患者的外部化结肠进行氧合成像。

开放挑战

当前的SSOP实现，虽然能够实现具有可接受视觉质量的实时光学特性成像，但面临诸如边缘伪影和与SFDI和光谱成像相比分辨率较低等挑战。深度学习与图形处理单元（GPU）计算和CNN的集成使得生物医学光学取得 significant advances，包括尽管网络复杂仍实现实时处理。例如，一项研究证明了基于CNN、GPU加速的SSOP技术的可行性，该技术集成了3D轮廓校正和从单个SSOP输入的高质量图像重建。

一项临床前体内试验突出了SSOP生成实时氧合率图的能力，与ICG荧光成像结果一致。然而，尚未探索同时采集氧合和荧光数据，并且同时集成或显示两个数据集可能 present 技术挑战。

目前，大多数研究是在临床前环境中使用既非商业可用也非广泛 accessible 的设备进行的。所述技术用于临床使用的批准和采用对于促进未来评估其对术中手术决策影响的临床研究至关重要。

手术光学组学的未来

手术光学组学代表着光学、外科和计算分析的融合，以创建精准外科的新范式。通过将手术室转变为数据丰富的环境，这一领域有望彻底改变外科护理，实现更好的患者结局、减少并发症和更快恢复。

手术光学组学的新兴技术，目前处于早期临床前开发阶段，在推进术中诊断方面具有 significant promise。

光学弹性成像是一种先进的成像模态，使用基于光的测量量化生物组织的生物力学特性。通过利用病理组织与健康组织相比改变的机械特性，光学弹性成像有潜力作为非侵入性术中诊断工具。

光学相干断层扫描（OCT）已在某些医学领域用作一种非侵入性成像技术，通过测量反向散射光产生生物组织的高分辨率横截面图像。采用近红外光的低相干干涉测量法，OCT根据光学特性实现不同的组织穿透深度。该技术提供微米级的结构图像，实现组织形态学的详细可视化和分析。

全场光学相干断层扫描（FF-OCT）是OCT的一种变体，提供高分辨率、en face（与表面平行）图像而非横截面视图。FF-OCT同时捕获整个视场，允许与 conventional OCT相比在更大区域上更快成像。该技术特别适用于术中病理学，其中详细的表面成像对于准确的组织评估至关重要。FF-OCT允许实时、无标记成像，显示出识别组织样本中细胞和亚细胞结构的前景。

术中拉曼光谱（RS）通过利用拉曼散射提供手术期间组织的实时分子信息——一种光与分子振动相互