脱氧血红蛋白（脑室中主要的吸收体)的已知吸收光谱，来利用以下公式重构它 们的体积浓度。
[0085] 以入）=CHb [ St02ya (入）oxyHb+ (1 -St02)知⑷deoxyHb ]。
[0086] 这样可提尚重构的特异性(血红蛋白：血管的替代品）。
[0087] 本公开内容的活检装置允许基于局部漫反射光谱中的血红蛋白的不同光学吸收 特征，来对血管进行辨别(和/或分类)和定位。
[0088]已经创建了核心PpIX量化技术。因此，剩下的挑战是血管检测/定位。本公开内容 涉及对血管与针的距离进行准确估计的算法。
[0089] 根据本公开内容，使用围绕活检装置周缘的多个点处的反射光谱作为全短距离、 多光谱光学层析图像重构算法的输入，并且初步结果支持既可检测血管又可估计血管位置 的事实。可在术前扫描时观察到的对比度增强区域相距lcm处发起荧光和反射率测量，随后 可通过增强区域以及lcm以外频繁地(每~2mm，取决于针前进的速率和数据处理时间）对轮 廓进行取样，从而可辨别最好地取得组织样本的位置(基于C PpIX和本征光学生物标志），并 且示出在与针轨迹相距(至少)2mm内是否存在明显的血管(> ~0.5mm直径）。
[0090] 在本公开内容的活检装置中，内部套管的小直径(例如，<2mm)可限制组织可被吸 入和切割的成都。因此，需要检测这个距离内的血管，以降低出血的风险。可使用由于血管 吸收而得到的光学对比度(空间和光谱上的）来检测这些血管并且确定它们的位置和距离， 因为多形性成胶质细胞瘤(GBM)中的血管的光学对比度可在470nm时高达10:1而在705nm时 高达30:1。光谱数据可定位血管深度，因为由于在波长较长时组织取样深度较大，导致浅血 管在470nm时比在705nm时更清晰易见。因此，血管相对于光源72和检测器78的位置可以致 使间隙原子探针所测得的检测到的漫反射光谱的幅度和形状都发生可定量的改变。
[0091] 考虑针对血管检测和定位用两种方法。首先，使用多光谱"近场"介观光学层析成 像(M0T)方法（以下的方法1)，根据在不同波长增量(例如，2-10nm)中的每个波长处进行众 多空间上和光谱上可分辨的测量结果（例如，256个)来重构活检装置周围的3D HbR和Hb02 图像。
[0092] 其次，可使用非层析成像方法（以下的方法2)，其中，可利用来自仅仅几个测量结 果的通过干预组织而造成的血红蛋白光谱中的失真来在本地(而非层析成像地)估计血管 与探针表面的距离。相对于M0T，这种方法对噪声和错误传播可能不太敏感。这两种技术都 可使用来自同一超光谱检测系统的数据。方法2比方法1相对更直接，因为不需要重构层析 图像。
[0093] 下面涉及将根据多个局部光学信号响应来计算层析图像的层析成像方法。它描述 了可在反射和荧光配置中与活检装置110、210、310或410同时使用的重构算法的示例。在光 学显微术中，检测到的光被最低程度地散射，从而得到非常高(Mi)的空间分辨率和极小的 穿透深度（~100-200WH)。相反，用于大体积成像的漫射光学层析成像(DOT)利用散射(漫 射)光并且依赖于用于说明光子路径统计分布的光传输模型，从而导致相对差的分辨率(通 常，几毫米）。本公开内容提出了一种介观方法，在该方法中，取样体积和分辨率介于显微术 的取样体积和分辨率与DOT的取样体积和分辨率之间。不同于传统的DOT几何，成像体积位 于照射光纤和检测光纤外部，在给定本公开的活检装置的尺寸的情况下，照射光纤和检测 光纤的光纤端部的间隔通常是大约~〇.5mm至5mm。对于这些距离，漫射近似可能不是适宜 的；因此，使用的是适于本公开内容的活检装置的检测几何的重构算法(涉及Monte Carlo 模拟）（包括边界条件），其中，该算法适于在吸收与散射相当的可见范围内确定围绕活检装 置的组织的光学性质。
[0094] 参考图16,提供了用于例如与活检装置110、210、310或410结合使用的重构算法的 示例性流程图。假设将利用图15示出的活检装置210来执行该实验。在这些情况下，活检装 置210包括分布在外部套管240的周缘上并且从第1检测光纤至第12检测光纤进行编号的十 二（12)对照射光纤226A和检测光纤226B，则光学信号被传播到第一照射光纤(未编号)并且 针对第1光纤至第12光纤检测局部光学信号响应。随后，光学信号被传播到第2照射光纤(未 编号）中并且针对第1光纤至第12光纤检测局部光学信号响应。按时间顺序地重复执行，该 检测过程可提供12组光学信号响应(或者局部光学信号响应的径向分布），可组合这些响应 来产生正弦图（在图17A和图17B示出了同质和异质正弦图的示例），该正弦图将进一步用于 使用由计算装置82处理的重构算法来产生层析图像。为了标准根据本公开内容的活检装 置，将在活检装置处于同质介质中时获取正弦图（下文中被称为"同质正弦图"）。一旦适当 获取了同质正弦图，就可校准照射光纤和检测光纤中的每个光纤，使其具有对应的增益或 性能。在图16中的流程图的框6中包括该校准步骤。在诸如生物组织之类的异质介质中使用 活检装置时，例如，任何不均一性可以以指示所述不均一性的方式来吸收光。例如，如果血 细胞分布的位置靠近活检装置110的第12检测光纤，则相比于原本在同质介质中会检测到 的光，在该位置处检测到的光会有所改变。因此，本文中提供的重构算法将测得的异质正弦 图与模拟的异质正弦图进行比较，以便找到与测得的异质正弦图相符的模拟的异质正弦 图。图18B示出基于测得的正弦图的围绕活检装置110的重构吸收。照射光纤的顶端与检测 光纤的顶端之间的距离越大，检测到的光穿透到组织体积中越深(如图15中所示），这样应 该允许恢复了例如直至与活检装置110相距2_或更大的信息。
[0095] 更具体地讲，该算法包括:得到框5处示出的测得的正弦图；使用框6处示出的校准 同质正弦图来校准测得的正弦图；模拟诸如框1、2、3、4处同时示出的正弦图之类的同质正 弦图和异质正弦图；将模拟的正弦图与测得的正弦图进行比较，直到满足诸如框7和8处示 出的标准之类的某一标准；以及当满足诸如框9处示出标准之类的某一标准时，得到重构的 正弦图。比较步骤可包括非线性均方方法(信赖域反射算法），其需要在模拟的正弦图的模 拟中使用到的参数的初始猜测和边界（下界限和上界限）。诸如LSQN0NLIN之类的MATLAB功 能可适于此比较步骤。
[0096] 模拟的正弦图可得自由于在波长A处以及与离开活检装置(或针）（rneedle，(})=〇， ztop)的位置(r n，(K，zn)处的小吸收摄动Aya导致的光强度改变(摄动），用以下给出：
[0097]
(等式1)
[0098] 其中，雅可比行列式(Jacobian)J是源检测器对m的光子轨迹的统计平均值。索引n 记下有限元网格中的节点，并且可使用Monte Carlo模拟来针对每个源-检测器对计算J，并 且假设围绕活检装置的组织体积中的光学性质（即，散射系数ys、各向异性因子g和吸收系 数，y a=eC，即，消光系数与两个主要生色团（或外源性标记)HbR和Hb02的浓度的乘积)恒定：
[0099]
(等式2)
[0100] 等式1可以被写成矩阵形式A I = J A C，其中，各行对应于来自给定波长处的一个 源-检测器对的测量值，并且其中，J的各行是在有限元网格中的一个节点处计算出的光子 灵敏度。
[0101]
(等式3)
[0102]其中，A CHbR和A CHbQ2是基线值周围的血红蛋白浓度中的摄动。假设散射是恒定 的。这里所关注的参数是分布于本公开内容的活检装置周围的本地A CHbR和A CHbQ2值。可以 利用例如共辄梯度算法来求解等式3,共辄梯度算法被调整为使噪声传播最小化，还使目标 函数 | | AC_Al| |2 最小，如在引用的 H.Dehghani，M.E.Eames，P.K.Yalavarthy，S.C.Davis， S.Srinivasan，C.M.Carpenter，B.W.Pogue,以及K.D.Paulsen的 "Near infrared optical tomography using NIRFAST:Algorithm for numerical model and image reconstruction(使用NIRFAST的近红外光学层析成像:用于数值模型和图像重构的算法)" (Commun Numer Methods Eng 25,711-732(2008))中呈现的。尽管事实是问题是本征非线 性的(J是光学性质的函数），但雅克比行列式在重构期间可不被更新，因为对于神经外科工 作流程而言，这样是非常耗时的（使用Monte Carlo)。尽管在恢复对比度方面不太精确，但 在DOT中已经示出了线性近似，以提供精确的光学对比度定位。因此，可使用从单个2D平面 中获取的数据来重构图像，而可以执行3D的图像重构。
[0103]在图像重构之前的测量预处理/校准可能是关键的，并且其可能涉及归一化步骤， 在归一化步骤中，可参照背景将各记录转换成摄动。简单的一步式校准过程将涉及在同质 光学虚像(公知的光学性质）中获取完整的层析成像数据集。由于获取的圆柱形几何结构而 导致所有投影(在给定的激光注入点处取得的测量结果）应该是相同的：可以计算各检测 器-源对的相对增益。所提出的算法利用归一化数据集：因此不需要绝对校准，尽管是可实 现的。
[0104] 数据校准例程和/或使用除了强度外的数据类型（例如，光谱衍生物)也将被认为 处理了光-组织耦合中的差异。可能的问题是正在确定的解决方案，例如，靠近针的小血管 可能具有与更远离的大血管相同的光学信号。使用多个光谱上可分辨的测量结果可以分辨 这些模糊。
[0105] 可借助Monte Carlo模拟(MCS)得到模拟的正弦图。使用这些MCS作为光传播模型。 在该示例中，散射和各向异性系数可被认定是恒定的并且光学对比度近似于仅仅源自吸 收。这个近似是通过我们在进行神经外科手术期间已经在人类患者体内进行的组织光学性 质测量来激发的。层析成像数据可通过利用它们各自的检测点，用适宜的预定源和检测器 大小和数值孔径来模拟不同激光注入点而得到。通过四面体网格为探针的几何结构建模并 且使用Qianqian Fang在科学公开物"Qianqian Fang,Mesh-based Monte Carlo method using fast ray-tracing in Pliicker coordinates,Biomed.Opt.Express 1(1),165-175 (2010)''和"Qianqian Fang and David R.Kaeli,Accelerating mesh-based Monte Carlo method on modern CPU architectures,Biomed.Opt.Express 3(12),3223-3230(2012)，> 中描述的基于网格的Monte Carlo(MMC)来执行模拟。
[0106]至于模拟的正弦图，允许光子作为当量分组沿着特定轨迹进行传播。这些被称为 光子分组(PP)。与在第一吸收事件中将被完全吸收的单个光子形成对照，PP逐渐失去其重 量，从而允许更好的统计相关性的较长路径。每个MCS(用于各源-检测器对和相关联的大量 注入的光子)都输出检测到的光子分组(PP)的部分路径长度(PPL)。PPL代表对于给定PP的 四面体网格的各区域(组织）中行进的距离。可借助Beer-Lambert定律来计算分组的强度， 从而允许当分组传播到吸收介质中时评价光的衰减。因