Publication: New unified imaging theory describes anything

Our collaborator and colleague, Naoki Fukutake, developed a universal image formation theory encompassing the majority of optical microscopy techniques and also optical coherence tomography (OCT). This theory is, to the best of our knowledge, the first theory which can describe both coherence and incoherent and linear and nonlinear microscopy in a unified form. 

Since the classical theory is insufficient for modalities using higher-order light-matter interactions (like two-photon excited fluorescence or second hardmic generation), our theory employs general quantum physics principles, represents the light as quantum fields, and interactions of the light and the objects via double-sided Feynman diagrams. In addition, this theory defines the 4D aperture in the 4D frequency domain, which determines the spatial-temporal resolution and allows for comparisons across all microscopic imaging modalities.

This new imaging theory gives a deep understanding of each optical microscopic modalities and their interrelationship. And hence, it will help develop a novel cutting edge microscopy.

The details are published in Optics Express, a journal of Optica (the optical society of America).

Citation: Naoki Fukutake, Shuichi Makita, and Yoshiaki Yasuno, "Unified image formation theory for microscopy and optical coherence tomography in 4-D space-time," Opt. Express 33, 28947-28970 (2025), https://doi.org/10.1364/OE.560890

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私たちの共同研究者であり同僚でもある福武直樹さんがほとんどすべての光学顕微鏡手法と光コヒーレンストモグラフィー（OCT）を包含する統一的な光イメージング理論を開発しました。この理論は、私たちの知る限り、コヒーレンスとインコヒーレンス、線形と非線形の顕微鏡法の両方を統一的に記述できる初めての理論です。

二光子励起蛍光や第二高調波発生などの高次の光物質相互作用を用いる顕微鏡技術の記述には古典理論だけでは不十分でした。そのため、この理論では一般化された量子物理学の原理を用ることでイメージングの過程を量子場の相互作用としてとらえ、ダブルサイド・ファインマンダイアグラムを用いて表現しています。さらにこの理論では、4次元の周波数空間において4次元開口という概念を定義し、これによてあらゆる顕微鏡イメージング手法の理論的記述と比較を可能にしています。

この新しいイメージング理論は、様々な光学顕微鏡法とその相互関係を深く理解することを可能にし、ひいては、革新的な最先端顕微鏡法の開発に貢献するでしょう。

この理論の詳細は、Optica（米国光学会）の論文誌「Optics Express」に掲載されています。

Citation: Naoki Fukutake, Shuichi Makita, and Yoshiaki Yasuno, "Unified image formation theory for microscopy and optical coherence tomography in 4-D space-time," Opt. Express 33, 28947-28970 (2025), https://doi.org/10.1364/OE.560890

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Publication: Open-source Dynamic OCT simulator on Python

 Our colleague Yuanke Feng recently proposes a “comprehensive dynamic optical coherence tomography (DOCT) simulation framework” designed to clarify the elationship between DOCT signals and underlying intracellular/intratissue motion.

DOCT is an emerging imaging technology which non-invasively assesses the intratissue and intracellular activities. Although DOCT is a proven modality for label-free metabolic imaging, the relationship between the DOCT contrast and the biological activity is not well understood.

Yuanke’s simulation framework integrates detailed mathematical models covering seven activity types (e.g., active transport, blood flow) summarized by three mathematical motion models: random-ballistic motion, diffusion, and mono-directional translation. It also includes two OCT signal formation models and a physically accurate noise model. The simulator is also equipped with representative DOCT algorithms.

Numerical studies showcase the framework's utility by investigating how DOCT signals are influenced by motion parameters.

This framework will enable detailed understanding of DOCT signals, and hence will vastly enhance the translation of DOCT to medical, biological, pharmaceutical research.

The simulation framework is available as an open-source Python library, and its detailed theory and design are published in Biomedical Optics Express.

Citation: Y. Feng, S. Fujimura, Y. Lim, T. Seesan, R. Morishita, I.A. El-Sadek, P. Mukherjee, S. Makita, and Y. Yasuno, "Dynamic-OCT simulation framework based on mathematical models of intratissue dynamics, image formation, and measurement noise," Biomed. Opt. Express 16, 2875-2897 (2025), https://doi.org/10.1364/BOE.564025

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わたしたちの研究室のYuanke Fengさんが「ダイナミック・光コヒーレンストモグラフィー（DOCT）の包括的なシミュレーションフレームワーク」を発表しました。これは、DOCT信号とその背後にある細胞内／組織内運動との関係を明らかにすることを目的としています。

DOCTは、組織内および細胞内の活動を非侵襲的に評価する新興のイメージング技術です。DOCTはラベルフリーの代謝イメージングにおいて実績のある手法ですが、DOCTコントラストと生体の生物学的活動の関係は十分に解明されていません。

Feng さんのシミュレーションフレームワークは、7種類の生体内活動（能動輸送、血流など）を網羅する詳細な数学モデルと、ランダム弾道運動、拡散、単方向並進という3つの数学的運動モデルによって構成されています。また、2つのOCT信号形成モデルと物理的に正確なノイズモデルも含まれています。シミュレータには、代表的なDOCTアルゴリズムも搭載されています。また、論文では、数値解析により、DOCT信号が運動パラメータによってどのように影響を受けるかを調査することで、このフレームワークの有用性が実証されています。

このフレームワークはDOCT信号の詳細な理解を可能にし、DOCTの医学、生物学、製薬研究への応用を大幅に促進することが期待されています。

このシミュレーションフレームワークはオープンソースのPythonライブラリとして提供されており、詳細な理論と設計はBiomedical Optics Express誌に掲載されています。

Citation: Y. Feng, S. Fujimura, Y. Lim, T. Seesan, R. Morishita, I.A. El-Sadek, P. Mukherjee, S. Makita, and Y. Yasuno, "Dynamic-OCT simulation framework based on mathematical models of intratissue dynamics, image formation, and measurement noise," Biomed. Opt. Express 16, 2875-2897 (2025), https://doi.org/10.1364/BOE.564025

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Publication: OCT finally formulated

Even after more than 30 years from its first invention, optical coherence tomography (OCT) does not have accurate image formation theory, and it prevents deep understanding and further optimization of OCT. Our colleague and collaborator Naoki Fukutake developed an accurate and rigorous imaging theory for optical coherence tomography/microscopy (OCT/OCM) that operates without approximations. The theory employs a four-dimensional (4D) formulation to precisely examine OCT image formation characteristics.

The core concept defines 4D pupil functions in a 4D frequency space, with light frequency (reciprocal of wavelength) serving as the fourth dimension.  In the 4D frequency space, the instrumental function, which determines the resolution limit, is the 4D aperture. The theory reveals that OCT image formation is achieved through the integration of the object frequency captured by the 4D aperture over the depth-frequency axis. This formulation permits the simultaneous handling of aberration and dispersion and explains how high numerical aperture (NA) systems result in peculiar imaging characteristics, such as a skewed point spread function.

The details are published in Journal of Optical Society of America A.

Citation: Naoki Fukutake, Shuichi Makita, and Yoshiaki Yasuno, "Four-dimensional image formation theory of optical coherence tomography," J. Opt. Soc. Am. A 42, 773-779 (2025), https://doi.org/10.1364/JOSAA.557663.

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光コヒーレンストモグラフィー（OCT）は、その最初の登場から30年以上が経過した現在でも正確な像形成理論が確立されておらず、このことがOCTの深い理解とさらなる最適化を阻んでいます。私たちの共同研究者であり同僚でもある福武直樹氏は、OCT／OCT顕微鏡（OCT/OCM）のための正確かつ厳密なイメージング理論を開発しました。この理論は、OCTのイメージング特性を精密に表現するために4次元（4D）定式化を採用しています。

　この定式化の中心となる概念は、光周波数（波長の逆数）を4つめの次元として、4次元周波数空間における4次元瞳孔関数を定義することです。4次元周波数空間において、分解能限界を決定する関数である「装置関数」は4次元開口と呼ばれます。この理論は、OCTによるイメージングが「4次元開口によって捉えられた物体周波数を深度周波数軸上で積分することによって実現される」ことを明らかにしています。この定式化により、収差と分散を同時に取り扱うことができるようになり、高開口数 (高NA) なイメージングシステムがどのようにして歪んだ点像分布関数などの特殊な結像特性をもたらすかを説明します。

　この研究の詳細は米光学会のジャーナル「Journal of Optical Society of America A」において論文として公表されています。

Citation: Naoki Fukutake, Shuichi Makita, and Yoshiaki Yasuno, "Four-dimensional image formation theory of optical coherence tomography," J. Opt. Soc. Am. A 42, 773-779 (2025), https://doi.org/10.1364/JOSAA.557663.

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Publication: Dynamic OCT reveals the growing process of plants

Our colleague Yiheng Lim investigated the growing process of radish sprout using volumetric dynamic optical coherence tomography (D-OCT), which is our own developed non-invasive imaging technique. D-OCT works by acquiring sequential OCT images and analyzing the temporal variance of each pixel, called logarithmic intensity variance (LIV) that is one type of DOCT contrasts to visualize cellular and tissue activities.

The radish sprouts were longitudinally observed for up to 12 days. High LIV were observed in vessels and growing roots during the early stages. This suggests LIV is sensitive to water and nutrient transport and cellular activities associated with plant growth. In addition, LIV effectively visualized vascular development and maturation. Furthermore, fast-growing structures like newly emerged radicles, emerging lateral root tips,  and hypocotyls exhibited high LIV.

Our D-OCT will give deep insight into in-vivo plant development studies, and aid agricultural optimization.

The details of this study is reported in the Journal of Biophotonics.

Citation: Y. Lim, S. Kojima, P. Mukherjee, I. El-Sadek, S. Makita, and Y. Yasuno, “Developmental imaging of radish sprouts using dynamic optical coherence tomography,” J. Biophotonics e202400254 (2025), https://doi.org/10.1002/jbio.202400254

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私たちの研究室の Yiheng Lim さんが、ダイナミック光コヒーレンストモグラフィー（D-OCT）を使ったカイワレ大根の成長過程の研究に関して論文を発表しました。D-OCTは、連続的にOCT画像を取得し、そこから各ピクセルの時間的変化（対数強度分散（LIV）と呼ばれる）を解析することで細胞や組織の活動の活動性を可視化します。

発芽の様子は12日間連続して観察されました。初期段階では、維管束と成長中の根で高いLIVが観察されました。これは、LIVが水と栄養の輸送、そして植物の成長に関連する細胞活動を可視化していることを示唆しています。さらに、LIVは維管束の発達と成熟を効果的に可視化しました。さらに、新たに出現した幼根、出現した側根の先端、胚軸などの成長の速い構造も高いLIVによってハイライトされることがわかりました。

D-OCT は植物発育研究に深い洞察をもたらし農業の最適化に寄与すると考えられます。

Citation: Y. Lim, S. Kojima, P. Mukherjee, I. El-Sadek, S. Makita, and Y. Yasuno, “Developmental imaging of radish sprouts using dynamic optical coherence tomography,” J. Biophotonics e202400254 (2025), https://doi.org/10.1002/jbio.202400254

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Multi-contrast OCT reveals retinal abnormality in genetic retinal disease (ARB)

(Japanese verison can be found after the English version.)

Our collaborator Masahiro Miura recently published a case series that utilizes multimodal imaging techniques to investigate retinal pigment epithelium (RPE) alterations in autosomal recessive bestrophinopathy (ARB), which is an inherited macular degeneration caused by BEST1 gene mutations. The study focuses on two Japanese siblings diagnosed with ARB, employing short-wavelength autofluorescence (SW-AF), near-infrared autofluorescence (NIR-AF), and our own-developed polarization-sensitive optical coherence tomography (PS-OCT).

The key findings of Miura’s study are two. At first, NIR-AF imaging consistently revealed widespread hypo-AF in macular lesions, which PS-OCT corroborated by showing a decrease in RPE melanin content in corresponding areas. This clinical finding suggests selective RPE melanin damage. Importantly, standard OCT did not indicate typical RPE damage.

Second, the presence of hyper-NIR-AF dots was noted, with PS-OCT confirming increased melanin accumulation and SW-AF detecting lipofuscin accumulation at these sites. These findings indicate that the hyper-AF dots likely represent stacked RPE cells or RPE dysmorphia, reflecting reactive RPE changes.

We believe that the combination of NIR-AF and PS-OCT provides valuable, detailed insights into both diffuse RPE melanin damage and RPE activity-related changes in ARB.

More details can be found in an article published in Medicine.

Citation: M. Miura, S. Makita, Y. Yasuno, S. Azuma, T. Mino, T. Hayashi, S. Kameya, and K. Tsunoda, “Multimodal imaging analysis of autosomal recessive bestrophinopathy: Case series,” Medicine 103, e38853 (2024), https://doi.org/10.1097/MD.0000000000038853

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私たちの共同研究者である三浦雅博氏がマルチモーダル画像診断技術を利用した「常染色体劣性ベストロフィノパチー (ARB)」における網膜色素上皮 (RPE) の変化に関する臨床論文を発表しました。ARBはBEST1遺伝子変異によって引き起こされる遺伝性黄斑変性症です。本研究では、ARBと診断された日本人兄弟を対象に、短波長自家蛍光 (SW-AF)、近赤外自家蛍光 (NIR-AF)、および私たちが開発した偏光感受型光干渉断層計 (PS-OCT) を用いた画像評価を行っています。

この研究で見出された主な所見は以下の２つです。まず、 NIR-AF画像では、黄斑病変に広範な低自家蛍光  (hypo-AF) が見出され、PS-OCTではRPEメラニン含有量の減少を確認しました。重要なことに、通常の（旧来の）OCTではRPE損傷は示されませんでした。

また、 高NIR-AFドットの存在が確認され、PS-OCTではメラニン蓄積の増加が、SW-AFではリポフスチン蓄積がこれらの部位で検出されました。これらの所見は、高AFドットが積み重なったRPE細胞またはRPE異形成を表している可能性が高く、反応性のRPE変化を反映していることを示しています。

NIR-AFとPS-OCTの組み合わせは、ARBにおけるび
まん性RPEメラニン損傷とRPE活動関連変化の両方について、貴重で詳細な洞察を提供すると考えられます。

この研究の詳細はジャーナル「Medicine」で論文として公表されています。

Citation: M. Miura, S. Makita, Y. Yasuno, S. Azuma, T. Mino, T. Hayashi, S. Kameya, and K. Tsunoda, “Multimodal imaging analysis of autosomal recessive bestrophinopathy: Case series,” Medicine 103, e38853 (2024), https://doi.org/10.1097/MD.0000000000038853

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Publication: AI accelerates label-free metabolic imaging

Our colleague Yusong Liu recently introduced a neural-network (NN)-based method for high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography (DOCT) that visualizes tissue metabolism without any invasiveness. Conventional DOCT requires a large number of OCT frames (typically 32) at each location, resulting in lengthy volumetric acquisition times (e.g., 52.4 seconds per volume).

The new NN-based DOCT utilizes a modified U-Net architecture to produce high-quality LIV (a specific type of DOCT) images from only four OCT frames. This significantly reduces the volumetric acquisition time to just 6.55 seconds per volume.

The NN was trained using breast and colon cancer spheroid samples with a customized weighted mean absolute error (wMAE) loss function to improve accuracy with skewed data distributions. Evaluations showed that NN-based DOCT images closely resemble conventional LIV images. The model also proved applicable to other sample types, such as alveolar organoids, despite being trained solely on spheroids.

This method enables a faster and reliable alternative for volumetric DOCT imaging.

The more details are published in Biomedical Optics Express.

Citation: Yusong Liu, Ibrahim Abd El-Sadek, Rion Morishita, Shuichi Makita, Tomoko Mori, Atsuko Furukawa, Satoshi Matsusaka, and Yoshiaki Yasuno, "Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 15, 3216-3239 (2024), https://doi.org/10.1364/BOE.519964

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私たちの研究室ののYusong Liu さんがニューラルネットワーク（NN）ベースの高速ダイナミック光コヒーレンストモグラフィー（DOCT）法を発表しました。この手法は、組織代謝を非侵襲的かつ高速に可視化します。従来のDOCTでは、各部位で多数のOCTフレーム（通常32枚）を取得する必要がありました。そのため、３次元計測には１分近い長い計測時間が必要でした。

新しいNNベースのDOCTは、改良されたU-Netアーキテクチャを活用し、わずか4枚のOCTフレームから高品質のLIV（DOCTの一種）画像を生成します。これにより、体積画像取得時間が1体積あたりわずか6.55秒へと大幅に短縮されました。

このニューラルネットワークは、乳がんおよび大腸がんのスフェロイドサンプルから得られた学習データセットと、カスタマイズされた加重平均絶対誤差（wMAE）損失関数を用いて学習させています。このwMAEにより、偏った学習データ分布においても高い精度の学習を実現しました。評価の結果、NNで生成された画像は従来のLIV画像と非常に類似しており、様々な画像指標において優れた一致性と高い再現性を示すことがわかりました。また、このモデルはスフェロイドのみを用いて学習させたにもかかわらず、肺胞オルガノイドなどの他のサンプルタイプにも適用可能であることが示されました。

この手法により、今後、高速で信頼性の高いDOCT計測が実現されます。

詳細は、Biomedical Optics Express 誌に学術論文として掲載されています。

Citation: Yusong Liu, Ibrahim Abd El-Sadek, Rio
n Morishita, Shuichi Makita, Tomoko Mori, Atsuko Furukawa, Satoshi Matsusaka, and Yoshiaki Yasuno, "Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 15, 3216-3239 (2024), https://doi.org/10.1364/BOE.519964

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Publication: Clearing animal image by removing multiple scattering

(See below for Japanese translation.)

Our colleague Yiqiang Zhu  presented the B-scan-wise Multi-Focus Averaging (B-MFA) method, a novel technique to reduce multiple scattering (MS) noise in in vivo optical coherence tomography (OCT) images.

Traditional OCT image quality, especially in deep tissue, is degraded by multiple-scattering (MS) photons. Although some previous methods can remove MS photons from the image, they require the sample to remain stable for tens of seconds, and hence its in vivo application was challenging.

Yiqinag's B-MFA addresses this by sequentially acquiring multiple cross-sectional OCT frames (B-scans) with rapidly changing focus positions using an electrically tunable lens (ETL). These frames are then computationally corrected for defocus and coherently averaged. This process works because MS photon trajectories are inconsistent with varying focus, allowing their signal to be suppressed while preserving the desired single-scattering signal.

The critical advantage of B-MFA is its very short acquisition time per B-scan (e.g., 67.1 ms), drastically reducing the impact of sample motion for in vivo measurements. B-MFA was validated on in vivo rice fish (medaka fish) and demonstrated significant improvements of the image contrast and sharpness by reducing MS noise.

This technique will enable clear and high-contrast imaging in deep tissue by OCT.

The details of this technology is reported in a peer-reviewered journal, Biomedical Optics Express.

Citation: Y. Zhu, L. Zhu, Y.H. Lim, S. Makita, Y. Guo, and Y. Yasuno, "Multiple scattering suppression for in vivo optical coherence tomography measurement using the B-scan-wise multi-focus averaging method," Biomed. Opt. Express 15, 4044-4064 (2024), https://doi.org/10.1364/BOE.524894
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私達の研究室の Yiqiang ZhuさんがOCT画像のなかの多重散乱（MS）ノイズを低減を低減する新しい技術である B-MFA法に関する論文を発表しました。

従来のOCT画像の品質は、特に深部組織においては多重散乱（MS）光子によって劣化します。従来の手法では画像からMS光子を除去できるものもありますが、サンプルを数十秒間安定に保つ必要があり、生体内での応用は困難でした。

B-MFA法では、電気的に調整可能なレンズを用いて焦点位置を急速に変化させながら、複数の断面OCTフレーム（Bスキャン）を連続的に取得することでこの問題に対処します。これらのフレームは、計測後にホログラフィック演算によって焦点ずれを補正され、コヒーレントに平均化されます。ノイズのもととなるMS光子は焦点の変化により軌道と位相を変化させますが、ノイズではない単一散乱信号は焦点の変化に伴って変化しません。そのため、B-MFA法によって、単一散乱の信号を維持しながら、MS光子の信号が抑制できます。

B-MFAの重要な利点は、Bスキャンあたりの取得時間が非常に短い（例えば67.1ミリ秒）ため、サンプルの動きの影響を大幅に軽減できることです。B-MFAを用いて活きたメダカの画像を撮影し、MSノイズを低減によって画像のコントラストと鮮明度が大幅に向上することを実証しました。

この技術により、OCT による深部組織の鮮明で高コントラストの画像化が可能になります。

この技術の詳細は、査読付きジャーナル「Biomedical Optics Express」に報告されています。

Citation: Y. Zhu, L. Zhu, Y.H. Lim, S. Makita, Y. Guo, and Y. Yasuno, "Multiple scattering suppression for in vivo optical coherence tomography measurement using the B-scan-wise multi-focus averaging method," Biomed. Opt. Express 15, 4044-4064 (2024), https://doi.org/10.1364/BOE.524894
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ARVO 2024 presentations

Our colleagues and collaborators gave presentations at the annual meeting of the Association for Research in Vision and Ophthalmology (ARVO 2024).

Here, we share our presentation posters. I hope you enjoy them!

Deep learning-based scatterer density estimation reveals age-related reduction of scatterers in inner retinal layers

presented by Praew, Thitiya Seesan

>> Poster (PDF version)

Toward in vivo cellular retinal imaging by standard-speed optical coherence tomography without adaptive optics

presented by Shuichi Makita
>> Poster (PDF version)

Three-dimensional evaluation of retinal autofluorescence imaging with

presentd by Masahiro Miura (to be sahred soon).

synthesized multi-contrast polarization-sensitive OCT imaging

Evaluation of RPE damage in AMD using synthesized polarization-sensitive OCT imaging

presented by Kosei Yanagida (to bo shared soon).

Publication: Neural network accelerates label-free cellular-metabolism imaging

Our colleague, Yusong Liu, recently demonstrated a method for high-speed, volumetric, and label-free imaging of tissue activity. This method utilizes dynamic optical coherence tomography (D-OCT) and extends it with a deep-learning image generation network.

D-OCT is a cutting-edge tool capable of revealing tissue and cellular metabolism without invasive procedures. It captures a time series of OCT images, typically ranging from a few tens to over a hundred images at a single location, and analyzes the fluctuations in OCT signals to visualize tissue and cellular metabolism. However, D-OCT suffers from a lengthy measurement time, averaging around 1 minute per volume, which limits its application for large-scale screening of in vitro tissue cultures.

Yusong introduced a neural network for image generation. This network is trained to produce high-quality D-OCT images from just four OCT images, resulting in a significant reduction in image acquisition time, to approximately 6 seconds per volume. This method underwent careful validation, including its application to cancer spheroid samples, and demonstrated performance equivalent to the traditional, slower D-OCT.

The details of this research are published in Biomedical Optics Express.

Citation: Y. Liu, I.A. El-Sadek, R. Morishita, S. Makita, T. Mori, A. Furukawa, S. Matsusaka, and Y. Yasuno, "Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 15, 3216-3239 (2024). https://doi.org/10.1364/BOE.519964

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私たちの研究室の Yusong Liu さんが組織活動性を高速、3次元、ラベルフリーにイメージングする手法の開発に成功しました。この方法は、ダイナミック光コヒーレンストモグラフィー（D-OCT）技術を deep learning 画像生成ネットワークで拡張したものです。

D-OCTは、侵襲的な処置なしに組織や細胞の代謝を可視化できるイメージング技術です。D-OCTは、通常、サンプル上の一ヶ所につき数十枚から百枚を超える時系列のOCT画像を撮影し、そのOCT信号の時間変動を解析することで組織や細胞の代謝を可視化します。しかし、D-OCTは1ボリュームあたり平均1分程度という長い計測時間を必要とします。そのため、in vitro組織培養の大規模スクリーニングへの応用には限界がありました。

Yusong さんは、D-OCTにあらたに画像生成のニューラルネットワーク技術を導入しました。このネットワークは、わずか4枚のOCT画像から高品質のD-OCT画像を生成することが可能であり、その結果、1ボリュームあたり約6秒と、画像取得時間の大幅な短縮が実現されました。腫瘍スフェロイドサンプルへの適用を含む詳細な検証を行い、この手法が従来の低速のD-OCTと同等の性能を持つことが実証されました。

この研究の詳細は米光学会の学術誌 Biomedical Optics Express に掲載されています。

Citation: Y. Liu, I.A. El-Sadek, R. Morishita, S. Makita, T. Mori, A. Furukawa, S. Matsusaka, and Y. Yasuno, "Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography," Biomed. Opt. Express 15, 3216-3239 (2024). https://doi.org/10.1364/BOE.519964

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（この記事の日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）

Publication: Knowing noise is the way to know sample

Our colleague, Thitiya “Praew” Seesan, recently demonstrated a new deep learning-based tissue scatterer density estimator, which enables significantly improved estimation accuracy. 

The sub-resolution scatterer density is believed to be sensitive to tissue abnormality, and hence is expected to be a strong biomarker for the early detection of several diseases. However, there had been no way to measure the scatterer density. In 2022, Praew introduced a convolutional neural network for this problem. The neural network analyzes the local spatial pattern (i.e., speckle) of optical coherence tomography and estimates the scatterer density. 

There was a chicken-and-egg problem. The neural network should be trained by a set of speckle patterns and its ground-truth scatterer density. However, there was no way to know the scatterer density. Praew solved this problem by developing a numerical speckle simulator that can generate millions of speckle patterns with an arbitrary (i.e., known) set of ground truth scatterer densities. Although this method was successful, there was a residual problem: the estimator exhibits systemic estimation error if the scatterer density is low (and hence signal-to-noise ratio is low).

This time, Praew solved this issue by introducing a newly designed theoretical noise model into the speckle simulation. This noise model is, to the best of our knowledge, the first model of OCT that accurately represents the spatial properties of all types of noises exhibiting in OCT. The introduction of this noise model vastly improved the estimation accuracy. Hence, we believe the scatterer density estimator here is going to be a useful tool for the early detection of tissue abnormality.

The details of this research is reported in Biomedical Optics Express.

Citation: T. Seesan, P. Mukherjee, I.A. El-Sadek, Y. Lim, L. Zhu, S. Makita, and Y. Yasuno, “Optical-coherence-tomography-based deep-learning scatterer-density estimator using physically accurate noise model,” Biomed. Opt. Express 15, 2832-2848 (2024). https://doi.org/10.1364/BOE.519743

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私たちの研究室の Thitiya Seesan (Praew) さんが大幅な推定精度向上を可能にする新しいdeep-learning を用いたディープラーニングベースの生体組織の散乱体密度推定器の実現に成功しました。

イメージング分解能以下の散乱体密度は組織異常の影響を強く受けるため、様々な疾患の早期検出のためのバイオマーカーと考えられています。しかし、これまで散乱体密度を測定する方法はありませんでした。2022年、Praewさんはこの問題を解決するために畳込みニューラルネットワークを導入しました。この ニューラルネットワークは、光コヒーレンストモグラフィー(OCT)の局所空間パターン（すなわち、スペックル）を分析し、散乱体密度を推定します。

しかし、ここに「ニワトリとたまご」の問題がありました。ニューラルネットワークはスペックルパターンとその背後にある散乱体密度（真値）をセットにしてトレーニングする必要があります。しかし、この散乱体密度を知る方法はありません。Praew さんは、数値的な「スペックルシミュレータ」を開発することでこの問題を解決しました。このシミュレータは、任意に設定した散乱体密度をもとにスペックルを生成することができます。この生成したスペックルによりニューラルネットワークのトレーニングが可能です。この方法は成功しましたが、まだ残る問題がありました。散乱体密度が低い場合（したがって、信号対ノイズ比が低い場合）、推定に系統的な推定誤差が生じます。

今回、Praewさんは、この問題を解決するために、新たに開発した理論的なノイズモデルをスペックルシミュレーションに導入しました。このノイズモデルは、私たちの知る限り、OCTで発生するすべての種類のノイズの空間的特性を正確に表現する最初のモデルです。このノイズモデルの導入により、推定精度が大幅に向上しました。私たちはこの散乱体密度推定器が組織の異常の早期検出に貢献するものと期待しています。

この研究の詳細は米光学会の研究誌 Biomedical Optics Express に掲載されています。

Citation: T. Seesan, P. Mukherjee, I.A. El-Sadek, Y. Lim, L. Zhu, S. Makita, and Y. Yasuno, “Optical-coherence-tomography-based deep-learning scatterer-density estimator using physically accurate noise model,” Biomed. Opt. Express 15, 2832-2848 (2024). https://doi.org/10.1364/BOE.519743

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（この記事の日本語版は ChatGPT 3.5で英語版から翻訳したものを一部修正したものです。）

Publication: Different drugs have different effects on cancer cells, as revealed by dynamic OC

Our colleague, Ibrahim Abd El-Sadek, successfully non-invasively visualized the response of breast cancer spheroids to anti-cancer drugs, which varies depending on the drug type.

A cancer spheroid is an in vitro aggregation of cancer cells and is an emerging and promising tool for drug testing. Although spheroid cultivation technology is rapidly advancing, there is currently no suitable label-free imaging technique for it. Ibrahim has developed a new three-dimensional microscopic tomography called dynamic OCT, which enables label-free visualization of cellular activity.

Ibrahim conducted a systematic study to investigate the effects of three types of anti-cancer drugs — paclitaxel, doxorubicin, and tamoxifen — on breast cancer spheroids using dynamic OCT. The study successfully visualized highly variable spatial patterns of cellular activity and revealed strong dependency on the types of drugs used.

The details of this research are published in Scientific Reports.

Citation: I.A. El-Sadek, R. Morishita, T. Mori, S. Makita, P. Mukherjee, S. Matsusaka, and Y. Yasuno, "Label-free visualization and quantification of the drug-type-dependent response of tumor spheroids by dynamic optical coherence tomography," Sci. Rep. 14, 3366 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-53171-4

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私たちの研究室の Ibrahim Abd El-Sadek さんが、抗がん剤の種類によって変化する乳がんスフェロイドの薬剤を非侵襲に可視化することに成功しました。

がんスフェロイドは、がん細胞を凝集させた培養試料であり、薬物試験におけるツールとして期待されています。近年、スフェロイド培養技術は急速に進歩していますが、いまだに十分に利用できる非侵襲イメージング技術がありません。Ibrahim さんは、細胞活動を外部からのラベル物質の導入なく、非侵襲に視覚化できる新しい3次元顕微トモグラフィー技術「Dynamic OCT」を開発しました。

Ibrahim さんは、ダイナミックOCTを用いて、パクリタキセル、ドクソルビシン、タモキシフェンといった3種類の抗がん剤が乳がんスフェロイドに与える影響を調査する系統的な研究を行いました。この研究において細胞活動の変化の空間パターンを可視化することに成功し、また、そのパターンが使用される薬剤のタイプに強く依存することを明らかにしました。

この研究の詳細は、Scientific Reportsに掲載されています。

Citation: I.A. El-Sadek, R. Morishita, T. Mori, S. Makita, P. Mukherjee, S. Matsusaka, and Y. Yasuno, "Label-free visualization and quantification of the drug-type-dependent response of tumor spheroids by dynamic optical coherence tomography," Sci. Rep. 14, 3366 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-53171-4

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（この記事の日本語版は ChatGPT 3.5で英語版から翻訳したものを一部修正したものです。） 

Publication: The accuracy of polarization measurement can be improved by multiple-scattering rejection

Our colleague, Lida Zhu, recently reported a new method to enable volumetric three-dimensional (3D) polarization property measurement with improved accuracy.

Polarization-sensitive optical coherence tomography (PS-OCT) is an optical tomographic modality enabling 3D imaging of polarization properties (i.e., birefringence and polarization uniformity) of biological tissue. Although PS-OCT has been successful, it was recently found that the accuracy of polarization imaging is significantly degraded in the deep regions of the tissue due to noise originating from multiple-scattering photons (MS-photons).

Lida introduced his own developed MS-photon rejection method, which is the active probe-beam-focus modulation followed by holographic signal processing, into PS-OCT. His careful study using scattering phantom and postmortem small samples proved the improved accuracy of PS-OCT by this method.

The details of this research are published in Biomedical Optics Express.

Citation: L. Zhu, S. Makita, J. Tamaoki, Y. Zhu, P. Mukherjee, Y. Lim, M. Kobayashi, and Y. Yasuno, “Polarization-artifact reduction and accuracy improvement of Jones-matrix polarization-sensitive optical coherence tomography by multi-focus-averaging based multiple scattering reduction," Biomed. Opt. Express 15, 256-276 (2024). https://doi.org/10.1364/BOE.509763

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私たちの研究室の Lida Zhu さんが3次元生体偏光計測の精度を向上するための新しい方法を開発しました。

偏光感受型光コヒーレンストモグラフィー（PS-OCT）は、生体組織の偏光特性（複屈折と偏光均一性）の3次元イメージングを可能にする光断層技術です。これまで PS-OCT は様々な生体計測に適用されてきましたが、多重散乱光に由来するノイズのために、組織の深部では計測精度が著しく低下することがわかってきました。

Lida Zhu さんは、独自に開発した多重散乱光除去法をPS-OCTに導入しました。この方法は、OCTのプローブ光の焦点の変調とホログラフィック信号処理を組み合わせたものです。散乱ファントム（疑似試料）と固定小型魚サンプルを用いた研究により、この手法によるPS-OCTの精度向上が証明されました。

この研究の詳細は米光学会の研究誌 Biomedical Optics Express に掲載されました。

Citation: L. Zhu, S. Makita, J. Tamaoki, Y. Zhu, P. Mukherjee, Y. Lim, M. Kobayashi, and Y. Yasuno, “Polarization-artifact reduction and accuracy improvement of Jones-matrix polarization-sensitive optical coherence tomography by multi-focus-averaging based multiple scattering reduction," Biomed. Opt. Express 15, 256-276 (2024). https://doi.org/10.1364/BOE.509763

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（この記事の日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）

Publication: Polarization-diversity OCT can classify choroidal tumors

Our collaborator, Yusi Miao of the University of British Columbia, recently demonstrated that polarization-diversity optical coherence tomography (PD-OCT) can clearly visualize choroidal nevi and classify their subtypes. Choroidal nevus occurs at the bottom of the eye, in the choroid. Although nevus is benign tumors, a certain number of cases can progress to melanoma, which is a very aggressive cancer. Therefore, it is crucial to classify the subtypes of choroidal nevi and predict their fate. Yusi applied a custom-made PD-OCT method to image patients’ choroidal nevi and found that pigmented choroidal nevi can be delineated by polarization uniformity images obtained by PD-OCT, and they can also be distinguished from non-pigmented choroidal nevi.

The PD-OCT assessment of choroidal nevi is expected to greatly contribute to predicting the fate of choroidal nevi and consequently reduce fatalities caused by melanoma.

The details of this research are published in Investigative Ophthalmology & Visual Science.

Citation: Y. Miao, H. Jung, D. Hsu, J. Song, S. Ni, D. Ma, Y. Jian, S. Makita, Y. Yasuno, M.V. Sarunic, K.A.J. Stephenson, K. Paton, Z. Mammo, M.J. Ju, “Polarization-diversity optical coherence tomography assessment of choroidal nevi,” Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 64 (14) 6 (2023). https://doi.org/10.1167/iovs.64.14.6.

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わたしたちの共同研究者である British Columbia 大学のYusi Miaoさんが偏光ダイバーシティ光コヒーレンストモグラフィー（PD-OCT）を用いることで、脈絡膜母斑を明確に視覚化し、そのサブタイプを分類できることを実証しました。脈絡膜母斑は眼球の奥、脈絡膜に発生する腫瘍です。脈絡膜母斑は良性腫瘍ですが、一部の症例が悪性黒色腫であるメラノーマに進行することがあります。そのため、脈絡膜母斑のサブタイプを分類し、その予後を予測することが重要です。Miaoさんは独自に開発したPD-OCT装置を用いて実際の患者さんの脈絡膜母斑を撮影し、PD-OCTによってえられた偏光均一性画像で色素性脈絡膜母斑と無色素性脈絡膜母斑を区別できることを見出しました。

脈絡膜母斑のPD-OCT評価は、脈絡膜母斑の予後を予測する上で有用であり、将来的にあhメラノーマによる死亡率の減少に貢献することが期待されます。

この研究の詳細は、米研究眼科学会の学術誌 Investigative Ophthalmology & Visual Science に掲載されました。

Citation: Y. Miao, H. Jung, D. Hsu, J. Song, S. Ni, D. Ma, Y. Jian, S. Makita, Y. Yasuno, M.V. Sarunic, K.A.J. Stephenson, K. Paton, Z. Mammo, M.J. Ju, “Polarization-diversity optical coherence tomography assessment of choroidal nevi,” Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 64 (14) 6 (2023). https://doi.org/10.1167/iovs.64.14.6.

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（この記事の日本語版は英語版を ChatGPT 3.5 で翻訳し一部修正したものです。）

Publication: Glaucoma diagnosis can be affected by polarization artifacts of OCT

Our collaborator, Masahiro Miura, recently revealed significant artifacts exist in optical coherence tomography (OCT) images of the lamina cribrosa (LC).

The LC is the mechanically stiff tissue at the bottom of the eyeball, supporting the internal pressure of the eye. Abnormalities in the LC are known to be highly related to the risk of glaucoma. Given that glaucoma is one of the leading causes of blindness, the assessment of the LC is of significant importance. While it has been believed that defects in the LC can be visualized by OCT, Miura found that a significant proportion (5.9% of cases) of the LC defects found in OCT are not actual defects but rather artifacts caused by the unauthorized effect of light polarization.

This finding may impact glaucoma diagnosis, but we believe that such artifacts can be corrected by using our developing polarization-sensitive OCT.

The details of this research are published in Scientific Reports.

Citation: M. Miura, S. Makita, Y. Yasuno, H. Nakagawa, S. Azuma, T. Mino, A. Miki, “Birefringence-derived artifact in optical coherence tomography imaging of the lamina cribrosa in eyes with glaucoma,” Sci. Rep. 13, 17189 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-43820-5

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わたしたちの共同研究者である三浦雅博さんが網膜の篩状板の光コヒーレンストモグラフィー（OCT）像に著しいアーチファクトが存在することを明らかにしました。

篩状板は眼球の底にある硬い組織であり、眼球内部からの圧力を支えています。篩状板の異常は緑内障のリスクに大きく関係していることが知られており、また、緑内障が失明の主要な原因の一つであることを考えると、篩状板の評価は眼科診療において重要な意味を持ちます。これまで篩状板の異常（欠損）はOCTで可視化できていると考えられてきましたが、今回の研究により、OCTで発見された篩状板の欠陥のかなりの割合（調査した症例の5.9％）が、実際の欠損ではなく、偏光の影響によるアーチファクトであることがわかりました。

この知見は緑内障診断に影響を与える可能性がありますが、我々が開発している偏光感受型OCTを用いれば、このようなアーチファクトを補正できると考えています。

本研究の詳細はScientific Reports誌に掲載されています。

Citation: M. Miura, S. Makita, Y. Yasuno, H. Nakagawa, S. Azuma, T. Mino, A. Miki, “Birefringence-derived artifact in optical coherence tomography imaging of the lamina cribrosa in eyes with glaucoma,” Sci. Rep. 13, 17189 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-43820-5

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（この記事の日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）

Publication: Dynamic OCT reveals spatial response of anti-cancer drug in spheroids

 Our colleague, Ibrahim Abd El-Sadek, recently revealed that the spatial pattern induced by anti-cancer drugs in tumor spheroids varies among tumor types and drug types.

Ibrahim applied his own developed dynamic optical coherence tomography (D-OCT) method to 3D tomographic visualization of tumor spheroids treated by anti-cancer drugs. The study involved two types of cancer cells, including breast cancer cells (MCF-7) and colon cancer cells (HT-29), and the spheroids were treated by two types of anti-cancer drugs, including paclitaxel (PTX, Taxol) and SN-38. The D-OCT revealed that the size, shape, and cellular activity are highly affected by anti-cancer drugs, and the spatial pattern of cellular activity alteration also depends on the cell type and the drug type. 

The details of this research are published in Scientific Reports.

Citation: I.A. El-Sadek, L.T.W. Shen, T. Mori, S. Makita, P. Mukherjee, A. Lichtenegger, S. Matsusaka, and Y Yasuno, “Label-free drug response evaluation of human derived tumor spheroids using three-dimensional dynamic optical coherence tomography,” Sci. Rep. 13, 15377 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-41846-3

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わたしたちの研究室の Ibrahim Abd El-Sadek さんが腫瘍スフェロイドにおいて抗癌剤によって誘導される空間パターンが、腫瘍の種類や薬剤の種類によって異なることを明らかにしました。

El-Sadek さんは独自に開発した dynamic 光コヒーレンストモグラフィー法（D-OCT）を抗がん剤で処理した腫瘍スフェロイドの3D断層可視化に応用しました。この研究では、乳がん細胞（MCF-7）と結腸がん細胞（HT-29）の2種類のがん細胞のスフェロイドを用い、それらのスフェロイドをパクリタキセル（PTX、タクソール）とSN-38を含む2種類の抗がん剤で処理しました。D-OCT撮影の結果、スフェロイドの大きさ、形状、細胞活性が抗がん剤に大きく影響され、さらに、細胞活性の変化の空間パターンも細胞の種類や薬剤の種類によって異なることが明らかになりました。

この研究の詳細はScientific Reports誌に掲載されています。

Citation: I.A. El-Sadek, L.T.W. Shen, T. Mori, S. Makita, P. Mukherjee, A. Lichtenegger, S. Matsusaka, and Y Yasuno, “Label-free drug response evaluation of human derived tumor spheroids using three-dimensional dynamic optical coherence tomography,” Sci. Rep. 13, 15377 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-41846-3

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（この記事の日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）