Volume 18, Issue 06 (November 2025)

RESEARCH ARTICLE

1.FRET imaging of Piezo1-ndash;calcium signal activation induced by chemical agonist and microfluidic shear forces

化学激动剂和微流控剪切力诱导的 Piezo1 - 钙信号激活的 FRET 成像

摘要：

Piezo 通道的发现推动了对力学生物学的理解，它作为一种机械敏感的阳离子通道，在感知机械刺激和调节各种生理功能方面发挥着重要作用。尽管有电生理电流记录，但细胞中局部 Piezo 激活的测量仍面临挑战。在本研究中，我们开发了一种基于 FRET（Förster 荧光共振能量转移）技术的 Piezo1 - Ca²⁺生物传感器，通过将一个钙感知模块紧密融合到通道孔附近，从而动态检测 Piezo1 的激活。在 293T 细胞中表达的生物传感器对特异性化学激动剂 Yoda1 显示出约 120% 的 FRET 变化，其对 Piezo1 激活的响应通过其关键点突变（L1342G/L1345G）进行了评估。通过比较细胞质和 Lyn 标签的膜钙生物传感器，Piezo1 - Ca²⁺ FRET 生物传感器主要反映了靠近细胞膜的局部钙信号。此外，通过将 Piezo1 - Ca²⁺ FRET 成像与不同的微流控剪切条件相结合，该生物传感器对剪切应力表现出显著但短暂的响应（在 2.8 dyn/cm² 时 FRET 变化约为 70%），有效激活的阈值约为 1.0 dyn/cm²（即 10 μN/cm²）。总之，开发的 Piezo1 - Ca²⁺ FRET 生物传感器展示了 Piezo1 通道的机械敏感性，通过化学激动剂和剪切力激活 Piezo1，为阐明 Piezo1 通道的力学敏感性提供了一种具有更高时空分辨率的成像工具。生物传感器对 Piezo1 - Ca²⁺ 信号检测的局部特异性需要根据不同的场景进行单独解释。

引用：

Mingxing Ouyang, Qingshun Lu, Xin Zhang, Chenyan Zhu, Teng Luo, Xiang Wang, Yingxiao Wang, and Linhong Deng.FRET imaging of Piezo1-calcium signal activation induced by chemical agonist and microfluidic shear forces.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550021 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S179354582550021X

2.Active-modulated fluorescence fluctuation super-resolution microscopy with multi-resolution analysis

主动调制荧光涨落超分辨显微镜的多分辨率分析

摘要：

提出了一种新的超分辨光学涨落成像（SOFI）方案，通过优化闪烁特性、消除原始数据中的噪声以及在累积量重建中应用多分辨率分析，以拓展其在高阶累积量重建中的应用。设计了一种电机驱动的旋转掩模光学调制系统，用于调节激发光场，并实现快速部署。在对传统染料样本进行实验时，采用多分辨率分析的主动调制荧光涨落超分辨显微镜（AMF-MRA-SOFI）展现出更高的分辨率能力和重建质量，与传统 SOFI 重建相比，在四阶累积量时实现了100纳米的分辨率。此外，我们的方法结合了扩展超分辨技术，实现了约57纳米的分辨率。

引用：

Zhijia Liu, Duantao Hou, Yiyan Fei, Lan Mi, and Jiong Ma.Active-modulated fluorescence fluctuation super-resolution microscopy with multi-resolution analysis.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550024 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500245

3.Photoacoustic microscopy depth-of-field extension method and system based on three-dimensional continuity and sparsity deconvolution

基于三维连续性和稀疏性反卷积的光声显微成像景深扩展方法及系统

摘要：

光学分辨率光声显微成像是一种新型成像技术，它结合了光学成像和超声成像的优点，能够在微米尺度上实现生物组织的高分辨率可视化。然而，激发高斯光束的发散特性限制了系统的景深小于100微米，这阻碍了对活体组织的准确三维成像，并限制了其在生物研究中的应用。因此，迫切需要一种有效的方法，在不改变硬件配置的情况下扩展景深。本文提出了一种基于三维连续性和稀疏性反卷积的光声显微成像景深扩展方法及系统。该方法利用随深度变化的点扩散函数，并在反卷积过程中引入连续性和稀疏性约束，以减轻背景噪声的影响，提高景深扩展的稳定性和准确性。使用钨丝仿体的实验结果表明，系统的景深可以扩展到650微米，是传统系统的7.2倍，同时将离焦区域的分辨率平均提高了3.5倍。此外，在具有不规则拓扑结构的斑马鱼和裸鼠耳部的实验表明，该方法成功克服了由于景深有限导致的图像模糊和结构信息丢失的问题。所有结果表明，具有更高横向分辨率和增强景深的系统在广泛的生物医学实际应用中具有显著潜力。。

引用：

Tingting Li, Jialin Li, Lingyu Ma, Cheng Ma, and Mingjian Sun.Photoacoustic microscopy depth-of-field extension method and system based on three-dimensional continuity and sparsity deconvolution.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550025 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500257

4.Absolute blood flow velocity measurement using microsphere tracking in optical coherence tomography

使用光学相干断层扫描技术中的微球追踪实现绝对血流速度测量

摘要：

可视化血流速度分布对于理解多种疾病的发病机制以及促进早期诊断和治疗至关重要。目前利用光学相干断层扫描（OCT）进行的血流动力学研究主要依赖于多普勒光学相干断层扫描（D-OCT）和光学相干断层扫描血管造影（OCTA），前者用于测量血管的轴向血流速度，后者用于可视化血管结构。然而，这些技术在精确量化红细胞的绝对速度方面存在局限性。本研究提出了一种基于微球追踪的新方法，能够精确量化血管内血流的绝对速度。在体外实验中，将新采集的血液与微球混合后注入纤维素管中，模拟单根血管。实验结果显示，该方法的误差范围小于10%，验证了其有效性。该方法能够精确测量0.472毫米/秒到18.9毫米/秒范围内的血流速度。此外，本研究还进行了初步的体内实验，对兔子耳部血管进行检测，进一步验证了该方法的可靠性。本研究提出了一种潜在的疾病诊断方法，通过使用扫频光学相干断层扫描（SS-OCT）结合微球追踪检测目标血管血流速度的变化，实现特定疾病的诊断。

引用：

Huanhuan Yu, Mingjie Ni, Dongqing Shang, Teng Ma, and Cuixia Dai.Absolute blood flow velocity measurement using microsphere tracking in optical coherence tomography.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550023 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500233

5.An algorithm for quantifying filopodia of multiple cells with weak fluorescence signal

一种用于量化弱荧光信号下多个细胞的丝状伪足的算法

摘要：

丝状伪足作为细胞的传感器，能够感知微环境并指导细胞迁移，在癌症转移中发挥着关键作用。量化癌细胞的丝状伪足特征是研究丝状伪足在癌细胞转移中复杂作用的前提。尽管已经开发出几种算法，但大多数算法通常适用于从单个细胞中提取丝状伪足。本文旨在开发一种独立的算法（MC-FiloAssay），用于在多细胞环境中量化丝状伪足。使用MC-FiloAssay对鼻咽癌细胞（CNE2和5-8F）和正常鼻咽上皮细胞（NP69）的丝状伪足进行了量化。将MC-FiloAssay测量的丝状伪足长度与手动标注的结果进行线性回归分析，得出的决定系数（R2=0.99）表明在多细胞丝状伪足提取方面具有很高的准确性。此外，与现有算法相比，MC-FiloAssay在低信号条件下以及在多细胞视野中表现更为出色。对不同汇合度的CNE2细胞进行分析发现，汇合度不会影响丝状伪足的长度或宽度，但会影响丝状伪足的密度。此外，CNE2与其他两种细胞系（5-8F和NP69）之间存在显著差异：CNE2的丝状伪足更长、更细且分布更密集。这些结果表明，MC-FiloAssay是多细胞丝状伪足量化的一个强大工具。。

引用：

Muyang Hao, Hongcong Zheng, Xiaoyan Wang, Qing Ye, Renqun Liu, and Yimei Huang.An algorithm for quantifying filopodia of multiple cells with weak fluorescence signal.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550019 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500191

6.Multi-level distribution alignment-based domain adaptation for segmentation of 3D neuronal soma images

基于多级分布对齐的无监督领域自适应网络用于3D神经元胞体图像分割

摘要：

深度学习网络在神经元胞体分割领域得到了越来越多的应用。然而，数据集的标注是一项昂贵且耗时的任务。无监督领域自适应是一种有效的解决方法，能够通过从标记丰富的源域转移知识来学习自适应分割模型。在本文中，我们提出了一种基于多级分布对齐的无监督领域自适应网络（MDA-Net），用于3D神经元胞体图像的分割。分布对齐在特征空间和输出空间中均得以实现。在特征空间中，来自不同尺度的特征被自适应地融合，以增强对小目标胞体的特征提取能力，并通过对抗适应策略约束为领域不变。在输出空间中，在预测的分割结果上构建能够揭示胞体空间结构的局部差异图。然后在局部差异图上进行跨领域的分布对齐，以在目标领域中获得更优的差异图，从而实现神经元胞体的精细分割性能。此外，在经过一段时间的分布对齐过程后，选择一部分具有高置信度伪标签的目标样本作为训练数据，这有助于学习更具适应性的分割网络。我们通过在两个3D小鼠大脑神经元胞体数据集和一个猕猴大脑神经元胞体数据集上比较几种领域自适应网络，验证了所提出算法的优越性。

引用：

Li Ma, Xuantai Xu, and Xiaoquan Yang.Multi-level distribution alignment-based domain adaptation for segmentation of 3D neuronal soma images.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550020 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500208

7.Study on near infrared spectrum classification of cervical precancerous lesions based on transformer

基于Transformer的宫颈癌前病变近红外光谱分类研究

摘要：

宫颈癌是全球女性的重大健康威胁。由于大多数病例在晚期才被诊断，与通过早期筛查和干预发现的病例相比，治疗效果显著较差。因此，开发高效的非侵入性早期筛查技术至关重要。本研究提出了一种基于近红外光谱（NIR）的宫颈病变分类方法。首先，通过模拟正常和癌变宫颈组织的光学特性，验证了使用NIR筛查宫颈癌前病变的可行性。此外，独立开发了一种用于宫颈组织的非侵入性、便携式NIR实时采集系统。此外，从248名受试者中收集了宫颈组织的NIR光谱数据，并根据活检结果将样本分为四组，即健康、CIN1、CIN2和CIN3。使用基于Transformer的分类网络对数据进行训练和分类。在疾病样本的分类中，CIN1的预测准确率最高（99.32%），其次是CIN2（93.33%）和CIN3（94.48%）。该分类模型在筛查宫颈癌和癌前病变方面显示出显著的潜力，为宫颈癌筛查项目的广泛应用提供了强有力的技术支持。

引用：

Yanping He, Yiran Li, Yamin Yang, Zhiyu Qian, Weitao Li, Lidong Xing, and Xiaofei Jin.Study on near infrared spectrum classification of cervical precancerous lesions based on transformer.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550018 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S179354582550018X

8.Rabbit corneal damage threshold induced by a tunable laser system at 254 nm

可调谐激光系统在254纳米波长下诱导的兔角膜损伤阈值

摘要：

低压汞灯的主要发射波长约为254纳米，近一个世纪以来一直被用于对空气、水和表面进行消毒。然而，关于254纳米波长下的角膜损伤阈值的研究却寥寥无几。在本文中，我们利用254纳米波长的激光系统，在秘鲁栗鼠兔模型中确定了活体角膜损伤阈值。激光光斑的辐照度近乎为平顶分布，激光束在动物角膜表面的光斑直径在水平方向和垂直方向上分别约为3.44毫米和3.28毫米。暴露后12小时，通过荧光素钠染色来确定损伤病灶。其能量密度为17.7毫焦耳/平方厘米，95%的置信区间为15.3～20.1毫焦耳/平方厘米。所获得的结果可能有助于完善紫外线危害函数的知识体系。

引用：

Litong Zhu, Zukang Nie, Mengqi Qiu, Ying Wang, Congling Zhou, Lifei Guo, Jiarui Wang, Zaifu Yang, and Luguang Jiao.Rabbit corneal damage threshold induced by a tunable laser system at 254 nm.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550016 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500099

9.SVSNet: Scleral vessel segmentation with a CNN-Transformer hybrid network

SVSNet：基于CNN-Transformer混合网络的巩膜血管分割

摘要：

人类眼球表面的巩膜血管可以提供关于特定器官潜在疾病或功能障碍的有价值信息，而血管分割是表征巩膜血管的关键步骤。然而，由于巩膜血管的复杂纹理、纤细结构和不规则网络，巩膜图像中血管的准确分割是一项具有挑战性的任务。在本研究中，我们提出了一个名为SVSNet的CNN-Transformer混合网络，用于自动巩膜血管分割。SVSNet遵循典型的U型编码器-解码器架构，在其中整合了Sobel边缘检测模块以提供边缘先验，并进一步结合了空洞空间金字塔池化模块，以增强其提取各种大小血管的能力。在编码路径的末端，引入了一个视觉Transformer模块，以捕获全局上下文并提高血管网络的连贯性。为了验证所提出的SVSNet的有效性，我们在两个公开的巩膜图像数据集上进行了比较实验，结果表明SVSNet优于其他最先进的模型。进一步在三个公开的视网膜图像数据集上的实验表明，SVSNet可以轻松应用于其他血管数据集，并具有良好的泛化能力。

引用：

Hantao Bai, Zongqing Ma, Chuxiang Gao, and Jiang Zhu.SVSNet: Scleral vessel segmentation with a CNN-Transformer hybrid network.Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550017 (2025)

文章链接：

https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1793545825500129