基于智能手机的快照式荧光多光谱成像

多光谱重建技术在生物医学领域有着巨大的应用潜力。在传统的皮肤和口腔细菌评估中，目视检查仍然是最广泛使用的方法。这种方法依靠肉眼观察，主观性很强。即使是有经验的临床医生，对细菌感染的确定和评估也经常存在不确定性。为了提供客观和更准确的细菌评估，提出一种基于Wiener估计的荧光多光谱重建方法。该方法基于智能手机平台，用紫色光源激发，采集了皮肤和牙齿的自发荧光图像，使用Wiener估计算法将获取的自发荧光图像重建为具有31个波段（范围为400～700 nm）的多光谱数据立方体，提取并比较细菌产生的卟啉和内源性背景组织发射的光谱强度。基于提取的自发荧光光谱，应用加权减法来实现对皮肤表面细菌的高对比度和高信噪比识别。实验结果表明，所提方法不仅能够准确重建荧光多光谱图像，而且能够实现细菌的定位，应用加权减法后，对比度增强了12～46倍，信噪比提高了1.63～2倍。