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
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
（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。）