组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法技术

本发明专利技术公开组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法。本发明专利技术通过OCT实时获取各培养状态下人工皮肤模型的二维、三维数据；提取A‑Scan轴向扫描信号强度曲线数据，并找到前k+1个最大峰。根据相邻峰间的距离即为对于组织工程皮肤生物结构厚度的像素数量，进而获得组织工程皮肤厚度和组织工程皮肤粗糙度。本发明专利技术利用基于OCT强度信号的自适应峰值检测方法能够准确反映组织工程皮肤的厚度信息，空间分辨厚度分布和表面粗糙度的变化，能客观有效的反映组织工程皮肤的生长状况。

OCT real-time nondestructive monitoring method in tissue engineering skin construction

【技术实现步骤摘要】
组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法。
技术介绍
组织工程皮肤是指利用工程学和细胞生物学的原理和方法，在体外人工研制的皮肤代用品，用来修复、替代缺损的皮肤组织。目前，组织工程皮肤已广泛用于皮肤病学、药理学和化妆品检测研究以及伤口愈合中的自体移植。然而，在组织工程皮肤生产制备过程中，由于供体年龄、细胞密度和细胞活力等差异，使其在厚度和形态上表现出不同的性质，因此评估组织工程皮肤的结构形态对于组织工程皮肤质量监控至关重要。常规评价组织工程皮肤的方法主要为H&E染色切片法，但此方法是有损检测，只能做到局部位置的检测分析，无法量化整体的结构参数。中国农业大学动物科技学院王敏在《德州驴皮肤厚度测定方法的研究》中提到测定驴皮肤厚度的方法为游标卡尺、超声仪和组织切片三种测量方法，测量结果表明：游标卡尺法测量颈部、腹部皮肤时有较高的准确性，但是不适用于背部和臀部皮肤厚度的测定；超声仪用于测量驴皮肤厚度效果不理想；组织切片法在观察超微结构上有优势，但测定出的驴皮肤厚度并不准确。该三种方法应用与组织工程皮肤厚度的测量存在一定的局限性，游标卡尺法由于直接接触皮肤测量，这样会导致皮肤在测量过程中染菌，无法实现组织工程皮肤构建过程中的连续监测；超声仪测量带有培养液的组织工程皮肤厚度同样不理想；组织切片法为有损检测，破坏了组织皮肤，同时无法实现组织工程皮肤构建过程中的连续监测。甘肃农业大学于川在《不同年龄牦牛皮肤厚度变化的研究》中采用了H&E染色切片法实现了牦牛皮肤厚度在不同躯体部分及不同年龄的测量，重庆医科大学古星在《外阴非上皮内瘤变患者外阴皮肤组织厚度测量与分析》中采用H&E染色切片法测量不同病理类型的外阴非上皮内瘤变患者外阴皮肤各层组织厚度，文章中采用的H&E染色切片法只能进行局部的皮肤厚度分析，无法实现同一皮肤在构建过程中的连续监测。
技术实现思路
本专利技术针对所要解决的技术问题是现有针对组织工程皮肤的监测手段无法实现实时监测、无法进行无损检测，提出了一种组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法，实现精准量化组织工程皮肤三维结构的参数变化，实现对组织工程皮肤的非浸入、非接触、无损、无菌的实时监测，该方法可以在皮肤培养状态下实时监测。本专利技术方法包括以下步骤：步骤(1)、OCT实时对各培养状态下组织工程皮肤进行二维数据和三维数据的采集，将OCT系统的扫描探头对准组织工程皮肤的培养板；其中组织工程皮肤为单层或多层结构，即从外到内层轴向依次所包含的生物结构如下：表皮层、真皮层、皮下组织中单层或多层；上述OCT系统轴向分辨率为1～6μm，扫描探头工作距离＞25mm，对人工皮肤组织的成像深度＞500μm，中心波长可选择800nm、900nn或1300nm，并且能够穿透高度为25mm的密闭培养板进行测量。二维数据采集方式如下：组织工程皮肤半径为R，以组织工程皮肤的中心为圆心，以采样间隔为u像素大小取同心圆，在组织工程皮肤圆形区域内等间隔采集不少于6个B-Scan横向扫描数据；平均B-scan数据得到距离组织工程皮肤中心位置处的平均厚度分布。三维数据的采集方式如下：组织工程皮肤半径为R，以组织工程皮肤的中心为圆心，设置OCT扫描范围使其大于等于2R×2R矩形面积，扫描组织工程皮肤。步骤(2)、利用基于OCT强度信号的自适应峰值检测算法量化组织工程皮肤的三维结构参数，通过对培养周期内的组织工程皮肤实时检测，标定OCT强度信号曲线特征峰之间的距离，精准分析组织工程皮肤的层厚，以此量化分析组织工程皮肤的厚度、表面粗糙度的变化和表征组织工程皮肤的生长状态；具体是：2.1根据步骤(1)获得的OCT二维数据和三维数据提取A-Scan轴向扫描信号强度曲线数据D＝{D1，D2，…，Dn}；Dn表示第n时刻得到的A-Scan信号强度曲线。2.2A-Scan信号强度曲线Dm(1≤m≤n)中总计包含若干个峰，按照峰值从大到小排序寻找前k+1个最大峰，按照当前OCT强度信号深度域轴向顺序依次相邻两个峰之间的距离分别表示为上述组织工程皮肤中各生物结构的像素数量，并求取相应的OCT基底信号(Dbackground)k(1≤k≤3，k表示组织工程皮肤的生物结构层数)。具体是：2.2.1首先根据OCT三维数据确定组织工程皮肤测量的Z轴向信号深度域区间为z1-z2，在深度区间上找到A-Scan信号强度曲线最大峰DIndex2，即为前1个最大峰。Index2表示最大峰所在的像素点。2.2.2根据当前峰确定不含有组织工程皮肤的深度区间z3-z4和z5-z6，当前峰为第l个最大峰，然后初始化l＝1，即为最大峰DIndex2，根据公式(1)计算当前峰OCT基底信号(Dbackground)l：(Dbackground)l＝min(Dbackgroundleft,Dbackgroundright)公式(1)其中z3-z4位于当前峰值所在像素点的左侧，z5-z6位于当前峰值所在像素点的右侧，Dq表示Dm中像素q处的A-Scan信号强度。2.2.3第l+1个最大峰迭代寻找过程如下：1)初始化，设定边长中心为DIndex2且边长长度为h的选中框，其中h为人为设定的自然数；2)判断选中框所有OCTA-Scan轴向扫描信号是否均大于OCT基底信号(Dbackground)1，若是则重新赋予h＝h+2，重复步骤2)；若否则停止迭代；3)从选中框中外侧筛选出最大峰作为A-Scan轴向扫描信号强度曲线的第l+1个最大峰，即可获得该峰值对应所在的像素点。2.2.4判断是否满足l＝k，若是则结束，若否则重置l＝l+1，返回步骤2.2.2寻找下一个最大峰所在的像素点位置。2.3根据当前OCT强度信号深度域轴向顺序依次计算相邻两个峰值的像素点位置差值，根据公式(4)获取组织工程皮肤相对应的生物结构厚度depth：depth＝相邻两个峰值像素点位置差值×resolution/n公式(4)其中resulution为OCT系统在空气中轴向分辨率；n为组织工程皮肤相对应的生物结构的折射率。上述OCT强度信号深度域轴向顺序与组织工程皮肤生物结构从外至内的顺序相对应。2.4根据OCT二维数据，获取组织工程皮肤粗糙度Ra，如下：其中PN为组织工程皮肤x-y面的采样点数；(x0,y0)是组织工程皮肤的中心位置；R为待测量组织工程皮肤的半径；Z(i,j)表示待测量组织工程皮肤表面像素点位置(i,j)与组织工程皮肤中心位置(x0,y0)的像素距离。步骤(3)、利用OCT系统实时监测组织工程皮肤构建过程，结合步骤(2)实时得到组织工程皮肤的厚度和粗糙度分析结果，根据产品的设计需求，实时反馈组织工程皮肤构建过程中出现的问题，改进组织工程皮肤培养的参数控制，以期达到同一批次内组织工程皮肤参数的一致性和不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：/n步骤(1)、OCT实时对各培养状态下的组织工程皮肤模型进行二维数据和三维数据的采集，其中组织工程皮肤为单层或多层结构，即从外到内层依次所包含的生物结构如下：表皮层、真皮层、皮下组织中单层或多层；/n步骤(2)、利用基于OCT强度信号的自适应峰值检测算法量化组织工程皮肤的三维结构参数，通过对培养周期内的组织工程皮肤持续检测，标定OCT强度信号曲线特征峰之间的距离，精准分析组织工程皮肤的层厚，以此量化分析组织工程皮肤的厚度、表面粗糙度的变化和表征组织工程皮肤的生长状态；具体是：/n2.1根据步骤(1)获得的OCT二维数据和三维数据提取A-Scan轴向扫描信号强度曲线数据D＝{D1，D2，…，Dn}；Dn表示第n时刻得到的A-Scan信号强度曲线；/n2.2A-Scan信号强度曲线Dm(1≤m≤n)中总计包含若干个峰，按照峰值从大到小排序寻找前k+1个最大峰，按照当前OCT强度信号深度域轴向顺序依次相邻两个峰之间的距离分别表示为上述组织工程皮肤中各生物结构的像素数量，并求取相应的OCT基底信号(D

【技术特征摘要】
1.组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)、OCT实时对各培养状态下的组织工程皮肤模型进行二维数据和三维数据的采集，其中组织工程皮肤为单层或多层结构，即从外到内层依次所包含的生物结构如下：表皮层、真皮层、皮下组织中单层或多层；
步骤(2)、利用基于OCT强度信号的自适应峰值检测算法量化组织工程皮肤的三维结构参数，通过对培养周期内的组织工程皮肤持续检测，标定OCT强度信号曲线特征峰之间的距离，精准分析组织工程皮肤的层厚，以此量化分析组织工程皮肤的厚度、表面粗糙度的变化和表征组织工程皮肤的生长状态；具体是：
2.1根据步骤(1)获得的OCT二维数据和三维数据提取A-Scan轴向扫描信号强度曲线数据D＝{D1，D2，…，Dn}；Dn表示第n时刻得到的A-Scan信号强度曲线；
2.2A-Scan信号强度曲线Dm(1≤m≤n)中总计包含若干个峰，按照峰值从大到小排序寻找前k+1个最大峰，按照当前OCT强度信号深度域轴向顺序依次相邻两个峰之间的距离分别表示为上述组织工程皮肤中各生物结构的像素数量，并求取相应的OCT基底信号(Dbackground)k(1≤k≤3，k表示组织工程皮肤的生物结构层数)；具体是：
2.2.1首先根据OCT三维数据确定组织工程皮肤测量的Z轴向信号深度域区间为z1-z2，在深度区间上找到A-Scan信号强度曲线最大峰DIndex2，即为前1个最大峰；Index2表示最大峰所在的像素点；
2.2.2初始化l＝1，根据第l个最大峰确定不含有组织工程皮肤的深度区间z3-z4和z5-z6，然后根据公式(1)计算当前峰OCT基底信号(Dbackground)l：
(Dbackground)l＝min(Dbackgroundleft,Dbackgroundright)公式(1)






其中z3-z4位于当前峰值所在像素点的左侧，z5-z6位于当前峰值所在像素点的右侧，Dq表示Dm中像素q处的A-Scan信号强度；
2.2.3第l+1个最大峰迭代寻找过程如下：
1)初始化，设定边长中心为DIndex2且边长长度为h的选中框，其中h为人为设定的自然数；
2)判断选中框所有OCTA-Scan轴向扫描信号是否均大于OCT基底信号(Dbackground)1，若是则重新赋予h＝h+2，重复步骤2)；若否则停止迭代；
3)从选中框中外侧筛选出最大峰作为A-Scan轴向扫描信号强度曲线的第l+1个最大峰，即可获得该峰值对应所在的像素点；
2.2.4判断是否满足l＝k，若是则结束，若否则重置l＝l+1，返回步骤2.2.2寻找下一个最大峰所在的像素点位置；
2.3根据当前OCT强度信号深度域轴向顺序依次计算相邻两个峰值的像素点位置差值，根据公式(4)获取组织工程皮肤相对应的生物结构厚度depth：
depth＝相邻两个峰值像素点位置差值×resolution/n公式(4)
其中resulution为OCT系统在空气中轴向分辨率；n为组织工程皮肤相对应的生物结构的折射率；
上述OCT强度信号深度域轴向顺序与组织工程皮肤生物结构从外至内的顺序相对应；
2.4根据OCT二维数据，获取组织工程皮肤粗糙度Ra，如下：



其中PN为组织工程皮肤x-y面的采样点数；(x0,y0)是组织工程皮肤的中心位置；R为待测量组织工程皮肤的半径；Z(i,j)表示待测量组织工程皮肤表面像素点位置(i,j)与组织工程皮肤中心位置(x0,y0)的像素距离；
步骤(3)、利用OCT系统实时监测组织工程皮肤构建过程，结合步骤(2)实时得到组织工程皮肤的厚度和粗糙度分析结果，根据产品的设计需求，实时反馈组织工程皮肤构建过程中出现的问题，改进组织工程皮肤培养的参数控制，以期达到同一批次内组织工程皮肤参数的一致性和不同批次组织工程皮肤参数的一致性。


2.组织工程皮肤构建过程中OCT实时无损监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)、OCT实时对各培养状态下单层组织工程皮肤模型进行二维数据和三维数据的采集；
步骤(2)、利用基于OCT强度信号的自适应峰值检测算法量化组织工程皮肤的三维结构参...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玲，王中昆，徐铭恩，
申请(专利权)人：杭州捷诺飞生物科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33