Feb 05, 2024 메시지를 남겨주세요

사전 처프 및 이득 이중 관리형 Yb 도핑 파이버 레이저로 SLAM 의료 이미징 가능

마커 없는 이미징 기술인 다중 모드 비선형 광학 이미징(NLOI)은 암 평가를 위한 강력한 도구가 되었습니다. 다중 모드 NLOI와 관련된 모션 아티팩트 및 광학 손상을 방지하기 위한 한 가지 솔루션은 단일 초고속 레이저를 여러 감지 채널과 결합된 여기 소스로 사용하여 다양한 양식의 신호를 수집하여 다양한 생체 분자를 관찰하는 것입니다. 그러나 이 경우 각 모드는 독립적으로 최적화될 수 없으며 모든 NLOI 모드를 자극하려면 적절한 여기 소스가 필요합니다. 여기 파장이 1110 nm로 설정된 무표지 자발 형광 다중화(SLAM) 현미경을 사용하면 단일 여기 조건에서 서로 다른 신호 감지 채널을 통해 4가지 모드의 신호를 동시에 수집할 수 있어 FAD에 대한 2광자 형광(2PAF)을 획득할 수 있습니다. , NADH의 경우 3광자 형광(3PAF), 콜라겐 구조의 경우 2옥타브 주파수(SHG), 굴절률 돌연변이의 경우 3옥타브 주파수(THG)입니다. 굴절률 돌연변이에서의 주파수(THG) 신호. 현재 SLAM 현미경을 구동하는 데 사용되는 대부분의 광원은 파장 변환을 달성하기 위해 초단 펄스를 광결정 섬유 또는 결정에 결합해야 하며, 이는 높은 비용, 큰 설치 공간, 복잡한 작동 및 장기간 안정적인 작동 불가능을 수반합니다.

To address the above problems and difficulties, the L07 group of Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences/Beijing National Research Center for Condensed Matter Physics (NRCP), based on many years of research on ultrafast fiber lasers, proposed a Yb-doped fiber laser with dual management of pre-chirp and gain, and finally obtained a pulse with a wavelength of 1110 nm, an energy of more than 90 nJ, a pulse width of 34 fs, and peak power of close to 3 MW, by finely adjusting the input energy and pre-chirp. With a wavelength of >90nJ, 34fs의 펄스 폭, 거의 3MW에 달하는 피크 전력을 갖춘 광원은 의료 영상용 SLAM 현미경을 구동하기 위한 뛰어난 펄스 품질을 달성하는 동시에 컴팩트하고 안정적입니다.

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그림 1은 사전 처프 및 이득 이중 관리 기능을 갖춘 이터븀 첨가 광섬유 레이저 시스템의 개략도를 보여줍니다. 시드 소스, 사전 증폭 모듈, 사전 처프 모듈, 게인 관리 증폭(GMA) 모듈 및 압축 모듈로 구성됩니다. 시드 소스는 중심 파장이 1040 nm, 펄스 에너지가 0.2 nJ, 반복 주파수가 43 MHz인 시드 펄스를 제공합니다. 시드 펄스는 40cm 길이의 Yb 도핑 광섬유로 사전 증폭되고 한 쌍의 격자는 GMA 모듈 앞에 배치되어 분산을 도입하고 사전 증폭된 출력에 음수 또는 양수 사전 처프가 추가됩니다. 격자 간격을 조정하여 펄스. 이득 관리를 위해 추가로 사전 처프된 펄스가 3.1m 길이의 Yb 도핑 광섬유에서 증폭됩니다. 두 번째로 증폭된 펄스는 또 다른 전송 격자 쌍을 통해 압축됩니다. 펄스 압축 품질에 대한 이러한 매개변수의 영향은 입력 에너지와 사전 처프를 미세 조정하여 조사되었으며 실험 결과는 그림 1과 2에 나와 있습니다. 그림 2와 3은 펌프 전력, 입력 에너지 및 적절한 네거티브 처프 범위에서 높은 압축 품질의 펄스가 생성될 수 있음을 보여줍니다. 펌프 전력이 9W일 때 입력 펄스 에너지는 0.6nJ이고 사전 처프는 -36000fs2, 중심 파장이 1110nm, 펄스 폭이 34fs, 에너지가 92.2인 펄스입니다. nJ, 3MW에 가까운 피크 전력을 얻을 수 있어 의료 영상용 SLAM 현미경 구동에 매우 적합합니다.

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이미지 그림 2. 9W의 펌프 전력과 -36000 fs2의 사전 처프에서 GMA 펄스 압축에 대한 다양한 입력 펄스 에너지의 영향. (a) 다양한 입력 에너지에서의 압축 펄스 폭 및 Strehl 비율. (b) 다양한 입력 에너지에서의 출력 스펙트럼. (c) 빨간색 곡선: 압축 펄스의 측정된 자기상관 궤적, 검은색 곡선: 스펙트럼 계산을 통해 얻은 변환된 한계 펄스의 자기상관 궤적

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그림 3. 입력 펄스 에너지 0.6nJ 및 펌프 전력 9W에 대한 GMA 펄스 압축에 대한 다양한 사전 처프의 영향. 결과는 다음과 같이 요약됩니다. (a) 압축 펄스 펄스 폭 및 다양한 사전 처프에 대한 스트렐 비율. (b) 다양한 사전 처프에서의 출력 스펙트럼. (c) 빨간색 곡선: 압축된 펄스의 측정된 자기상관 궤적, 검은색 곡선: 스펙트럼 계산을 통해 얻은 변환된 한계 펄스의 자기상관 궤적.

연구팀은 이 초고속 광원을 적용하여 장 선암종, 폐 선암종, 간 조직을 포함한 다양한 조직의 종양 병리학을 연구하고 SLAM 기술을 통해 세포 및 세포외 구성 요소를 동시에 이미지화했습니다. 장 선암종 조직의 SLAM 이미지가 그림 4에 나와 있습니다. 여기서 녹색은 SHG, 마젠타는 THG, 노란색은 2PEF, 파란색은 3PEF를 나타냅니다. SLAM 이미징은 기존 H&E 염색 이미지보다 훨씬 더 풍부한 세포 및 조직 세부 정보를 제공할 수 있습니다. 종양과 정상조직 모두의 생체성분 변화를 이해하고, 암 진단 및 예후를 위한 바이오마커 탐색에 도움을 줍니다.

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이미지 그림 4. (a) 장 선암종 조직의 SHG/THG/2PEF/3PEF 영상. 다양한 관심 영역은 (c) - (e)(흰색 점선 사각형)에서 확대됩니다. (b) 해당 H&E 염색 이미지. (c) 정상 장 점막 조직의 2PEF/3PEF 영상. (d) 정상 장 점막 조직의 SHG/THG 영상. (e) 간질 섬유 및 지방 액포의 SHG 영상화, 빨간색 화살표: 장선, 파란색 화살표: 기저막, 녹색 화살표: 컵 세포에서 분비되는 점액, 흰색 화살표: 대식세포, 노란색 화살표: 간질 섬유, 보라색 화살표: 지방 액포. 스케일 바: 200μm

전반적으로 연구팀은 사전 처핑 및 이득 이중 관리 Yb 도핑 광섬유 레이저 개발을 통해 고품질 초고속 펄스 생성을 달성했습니다. 이는 보다 풍부한 세포 및 조직 세부 정보를 제공할 수 있는 기술인 SLAM 이미징에 성공적으로 적용되었습니다. 종양병리학 연구 및 암 진단에 도움이 될 수 있습니다. 또한 초고속 광원은 작고 견고하므로 다양한 생리학적, 병리학적 과정을 신속하고 종합적으로 평가하기 위한 임상 환경에서 사용하기에 이상적입니다. 이번 연구의 혁신적인 결과는 암 진단, 유효성 평가, 개별화된 치료에 있어 보다 정확하고 종합적인 정보를 제공함으로써 의료 진단 및 치료 분야를 한 단계 더 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다. 기술이 지속적으로 발전하고 최적화됨에 따라 SLAM 이미징은 향후 임상 실습에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이와 관련된 장치와 핵심장치는 국가발명특허를 출원하였습니다.

이번 연구 결과는 미국 광학학회지인 '바이오메디컬 옵틱스 익스프레스(Biomedical Optics Express)' 최근호(10.1364/BOE.506915)에 게재됐으며, 이번 논문의 제1저자는 장궈칭(Guoqing Chang) 연구원 지도를 받는 박사과정 학생 유팅 싱(Yuting Xing)이다.

이 작품은 중국 국립자연과학재단(보조금 번호 92250307, ​​62227822 및 62175255)과 중국과학원의 중요한 기기 개발 프로그램(보조금 번호 YJKYYQ20190034)의 지원을 받았습니다. 우한 퉁지 병원의 Guoqing Chang 연구원과 Yaobing Chen 박사가 교신저자였으며, 우한 퉁지 병원의 박사 과정 학생 Runshi Chen, Lihao Zhang, Yang Liu, Xinzai Diao 및 Shu Zhang 연구원, 대학의 Yishi Shi 교수 및 Zhiyi Wei 연구원이 참여했습니다. 중국과학원(China Academy of Sciences)도 이 작업의 설계와 토론에 참여했습니다.

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