背景介紹

　　如拳頭一般大小的心臟，在生命體還是一枚胚胎時就開始了它的第一次“跳動”，此后在人的一生中不辭辛勞地推動血液流動，輸送氧氣和各種營養(yǎng)成分，維持著人體各個器官和細胞的運作。而如今，心血管疾病已成為一種嚴(yán)重威脅人類健康的常見病。目前，中國心血管病患病率仍處于持續(xù)上升階段，據(jù)推算心血管病患病人數(shù)已達3.3億人。因此關(guān)于心血管疾病的致病基因及其遺傳變異功能的研究也愈發(fā)重要。

　　目前研究此類疾病致病機理的手段之一是以昆蟲為模式生物，果蠅、飛蝗等昆蟲在心臟發(fā)育過程中具有與人類相似的基因調(diào)控機制，且具有發(fā)育周期短、可塑性強等特性，已成為研究心臟功能及心臟疾病致病基因的有力工具。光學(xué)相干層析技術(shù)技術(shù)(OCT)因具有無創(chuàng)、實時、高分辨率等特點，已成功應(yīng)用于昆蟲等小型模式生物的心臟功能檢測方面。但目前關(guān)于心臟功能參數(shù)測量(如心率等)的計算方法仍存在效率低、對圖像質(zhì)量要求高、參數(shù)測量不準(zhǔn)確等問題，尤其不適用于生物實驗中大樣本量的檢測分析。

　　因此，研究更高效率的自動檢測算法以適應(yīng)高通量的模式生物致病基因篩查及其表型分析，成為目前亟需解決的問題之一。

　　創(chuàng)新研究

　　河北大學(xué)光信息技術(shù)創(chuàng)新中心蘇亞副教授團隊在之前關(guān)于昆蟲胚胎發(fā)育及其基因表達調(diào)控的表型測定的工作基礎(chǔ)上，以飛蝗為模式生物，提出了一種新的自動快速定量計算昆蟲心臟功能參數(shù)的方法，能夠?qū)π呐K舒張末期直徑(EDD)、收縮末期直徑(ESD)、舒張末期面積(EDA)、收縮末期面積(ESA)及心率(HR)等心臟功能參數(shù)進行準(zhǔn)確的定量測量，該方法尤其適用大樣本量(通常數(shù)量≥30)的生物體檢測。所提方法是在OCT成像特點基礎(chǔ)上得到的M-Mode圖來進行數(shù)據(jù)分析。M-Mode圖像常用于超聲心動圖中，用于評估心臟動力學(xué)，如收縮同步性、心肌工作、心室內(nèi)血流動力學(xué)等。

　　昆蟲心臟功能參數(shù)定量檢測計算方法如圖1所示。研究團隊將采集得到的720個B-scan每幅圖像里胚胎心臟腔室中心的A-scan取出，位置如圖2(b)中藍色虛線所示，按采集時間順序排列即得到M-Mode圖。如圖3(a)所示，M-Mode圖的橫坐標(biāo)為掃描時間，縱坐標(biāo)為心臟腔室中心位置的A-scan。通過對M-Mode圖進行灰度變換，再進行閾值選取、區(qū)域生長、邊界識別和特征峰提取等一系列操作后，即可計算得出心率(HR)、舒張末期直徑(EDD)及收縮末期直徑(ESD)等參數(shù)。

　　圖1 心臟功能參數(shù)定量檢測算法流程圖

　　圖2 飛蝗胚胎OCT掃描圖像。(a) 胚胎三維投影圖。紅色虛線框表示胚胎的背血管所在的位置，紅色箭頭表示掃描檢測位置;(b)和(c)分別為胚胎心臟的舒張末期和收縮末期的二維B-scan截面圖

　　通過對原始的M-Mode圖[圖3(a)，雙向箭頭所指位置表示心臟最大舒張直徑和最小收縮直徑]進行灰度變換處理，可以得到去除低頻噪聲的M-Mode圖[圖3(b)]，然后選取胚胎心臟腔內(nèi)的任意一點[圖3(c)中的紅色圓點]作為初始的種子點，圖3(d)是在規(guī)定的區(qū)域生長準(zhǔn)則下得到的二值化的區(qū)域生長結(jié)果?？梢钥吹剑捎诨叶确植疾痪鶆?qū)е逻吘壧幊霈F(xiàn)毛刺，這會對下一步獲得心臟搏動振幅的準(zhǔn)確性產(chǎn)生不利影響。為解決這一問題，研究團隊引入了形態(tài)學(xué)處理，對腔體邊緣進行平滑處理，如圖3(e)所示。此時，將每一列A-scan邏輯值為0的像素點總數(shù)乘以其長度，即可得到對應(yīng)的振幅圖，如圖3(f)所示。如圖3(g)所示，利用峰值提取算法找到極值點后，可計算HR、EDD和ESD等心臟參數(shù)指標(biāo)。

　　圖3 飛蝗胚胎發(fā)育到第9天時的OCT M-Mode圖像。(a)未經(jīng)處理的原始圖;(b)經(jīng)過灰度變換后的M-Mode圖;(c)加入種子點的灰度變換M-Mode圖;(d)閾值分割處理后的M-Mode圖;(e)經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理后的M-Mode圖;(f)蝗蟲胚胎心臟的振幅圖;(g)由振幅圖利用峰值提取找到極值點

　　總結(jié)

　　課題組選取蝗蟲作為評估心臟功能的模式生物，提出了基于OCT的新的自動快速定量計算昆蟲心臟功能參數(shù)的方法，有效解決了傳統(tǒng)檢測算法中效率低、對圖像質(zhì)量要求高、參數(shù)測量不準(zhǔn)確等問題，該方法在以昆蟲為模式生物的心血管疾病研究方面具有重要的參考價值。后續(xù)在優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用RNAi技術(shù)抑制模式生物特定基因表達，結(jié)合本文提出的表型檢測和心臟功能參數(shù)評估等技術(shù)手段，深入研究心血管疾病的不同致病基因的表現(xiàn)及作用。

參考文獻： 中國光學(xué)期刊網(wǎng)

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