基于時域光聲信號的譜分析技術及其在生物醫學領域的應用

鄭佳欣 田 蕊 劉明晴 昝克華 王藝涵 朱守平

1（西安電子科技大學生命科學技術學院，西安 710126）

2（西安電子科技大學分子與神經影像教育部工程研究中心，西安 710126）

引言

時域光聲信號譜分析技術（spectrum analysis of time-domain photoacoustic signal， TPASA）是一種基于光聲效應，對目標生物組織激發出的與時間相關的光聲信號數據集進行處理與分析的檢測技術，可用于檢測和診斷。早在1880年，Bell 在通訊實驗中發現當采用快速脈沖調制光束照射固體物質時，物質會產生與光束相同頻率的聲波，并將此現象命名為光聲效應［1］。由于當時光致超聲的研究面臨著理論和技術上的挑戰，所以研究進展受到限制。20世紀中后期激光光源的發展使得光聲技術得到重新關注，并在工業、大氣、環境、化學和生物學以及醫學和臨床分析等方面的應用中表現出蓬勃的生命力［2］。雖然光聲技術在1970年之后已經應用到生物醫學領域，但發展相對緩慢。直到20 世紀最后十年，光散射介質或生物組織的光聲效應被大量驗證，光聲技術在生物醫學領域的應用才逐漸興起，并逐漸應用于臨床病灶診斷中［3］。

時域光聲信號譜分析技術是對經熱膨脹產生的聲波信號進行測量，通過超聲信號的強弱來反映組織的光吸收能力。原則上，光聲信號的產生可通過連續調制光激發和脈沖調制光激發兩種方法來實現［4］。樣本受到調制光激發后，其部分電子從基態躍遷至激發態，由于分子間的無規則運動，較高能級的電子發生碰撞，躍遷至基態并產生熱輻射。經周期性的光激發使樣本及其周圍介質產生周期性熱流，熱脹冷縮引起了樣本晶體的周期性振動，產生聲信號，即光聲信號［5］。當受到的是脈沖光激發時，樣本快速絕熱膨脹，產生光聲信號。生物體成分和尺寸的差異會導致其光吸收能力的差異，并表現在其產生的光聲信號中。該信號被高靈敏超聲探測器接收，在位置r和時間t處的聲壓信號p（r，t）服從波動方程［6］：

式中，c是介質中的聲速；βp是熱膨脹系數；cp是流體的比熱容，H（r，t）是熱源函數。光聲信號的波動方程將吸收熱量、聲速以及壓力波進行了關聯。對光聲信號進行不同變換進而實現對時域光聲信號的譜分析。

現階段對時域光聲信號譜分析技術的研究主要集中于光聲光譜分析、光聲頻域譜分析和“光-頻”聯合譜分析。

1） 光聲光譜分析反映了不同波長激發下生物組織的光吸收能力，即以光波長為橫坐標，光聲信號強度為縱坐標。光聲光譜的強度與特定波長下組織中各生色團對應的吸光能力成正比，因此，光聲光譜分析是一種功能信息檢測手段。在生物醫學檢測領域，由于病變組織生化特性發生改變，其組織中生色團含量異于正常組織，如腫瘤組織區域血紅蛋白濃度較高，此時，光聲光譜分析可用于辨別正常和異常組織的特征吸收譜。

2） 光聲頻域譜分析包括頻譜、功率譜分析，反映了生物組織在特定波長下與吸收體（生色團）尺寸相關的頻率成分信息，即以頻率為橫坐標，各頻率成分強度為縱坐標。從頻域上來說，較大尺寸的光吸收體對應著較窄的頻域譜帶寬，而小尺寸的吸收體對應著更寬的帶寬；光吸收體吸收光的能力越強，其對應的頻域成分強度也就越強。受超聲頻域譜參數的啟發，對光聲頻譜或功率譜進行線性擬合，其斜率、截距和中頻帶擬合已被證實能夠反映被檢測組織區域的結構與功能信息。其中，光聲功率譜參數斜率一般表示高頻分量相對于低頻分量的大小，斜率值越大表示高頻分量的幅度越大，這取決于吸收體的結構尺寸；截距和中頻擬合分別表示信號功率譜的零頻率和平均幅度，取決于吸收體的光學吸收系數［7］。目前，深度／機器學習及統計學的方法常用于對頻域譜參數進行分析，通過比較參數差異從而區分正常和異常組織［8-9］。

3） “光-頻”聯合譜分析，指將各激發波長下的光聲頻域譜按波長順序排列，即光聲信號譜在聲頻域和光波長兩個維度展開?！肮?頻”聯合譜因其可以同時監測生物組織中多種分子成分的相對含量及相應結構的不均勻性或混合度，也被稱為物理化學譜［9］。結合以上光聲信號譜提供的不同結構或功能信息，在生物醫學領域的研究中，可根據待測組織樣本的特性選擇一種或多種譜進行分析，完成對生理、病理信息的在體、離體監測，進而實現對疾病的早期篩查和診斷。

時域光聲信號譜分析技術有效地結合了光學模態高對比度以及超聲模態在深層組織中具有高分辨率的雙重優勢，能夠提供生物組織結構和功能層面的信息。相較于傳統光譜檢測，時域光聲信號譜分析技術在獲取光學吸收結構信息的同時，不易受限于被測對象的形狀和形態，因而對生物體的組織、體液和呼出氣體的檢測都適用，普適性極強；再者，該技術不易受組織對光散射的影響，能夠對深層組織、體液進行分析，通過利用光聲信號中各測量值及其頻譜分量與組織深度的對應關系，可有效地屏蔽上層組織的影響，直接提取深層組織的信息；此外，該技術檢測靈敏度高［10］，在生化成分檢測尤其是血糖、血氧檢測中優勢明顯。

與光聲成像相比，利用傳統光聲成像得到的組織體光能吸收密度，并結合光子輸運模型，定量光聲成像可定量地重建深層組織光學吸收系數分布［11-12］，進一步結合多波長測量、成像以及光譜解混重建算法，獲得與組織生理病理相關的成像區域內各生色團濃度分布情況，但二者均需引入圖像重建操作。時域光聲信號譜分析技術強調對測量得到的組織激發出的光聲信號直接分析，從而得到吸收體結構和吸收光譜響應等定量信息，其無需經過圖像重建，因此操作簡單。同時，該技術還具有無損檢測、樣品用量少、便于在體長期監測等優勢。因此，時域光聲信號譜分析技術作為一種極具價值的早期疾病診斷工具，在生理、病理學研究以及診斷方面存在巨大潛力。目前，該技術已在皮膚鱗癌、骨質疏松、血糖檢測和氨氣-腎功能檢測等領域取得一定成果［9，13-15］。

為實現上述應用，基于時域光聲信號譜分析技術的檢測系統正不斷得到完善。目前，市面上該系統的實現原理相近，但系統結構各異，定型機較少，其設備結構主要分為三部分：激發光源、光聲池和光聲信號放大與記錄系統［16］。激發光源一般可分為普通光源和激光光源兩類。近年來隨著激光器快速發展，激光光源在光聲實驗中被廣泛應用。常采用的激光器可分為脈沖激光器和連續激光器（見圖1）［17］：脈沖激光器因其產生的脈沖激光峰值功率較大，在對生物體進行檢測時，可在允許輻射范圍內穿透更厚組織，如納秒級的調Q 脈沖激光器；采用連續激光器作為光聲信號激發源時，一般需對激發光強進行調制，相較于脈沖激光器，其最主要的優勢是價格便宜。為保證光聲效應的熱膨脹過程是近似的絕熱過程，調制周期的時長應當遠小于組織通過熱傳導散熱的時間，即使脈沖激光器的一個脈沖信號等同于連續波激光器的一個調制周期信號［18］。兩類激光器都有其各自的優勢，在不同應用場景下的選擇不同，如在組織、體液方面的研究多采用脈沖激光器，而在氣體方面的研究多采用連續調制激光器。本文介紹的部分基于連續調制激光器的應用僅采用其幅值信息。光聲池被用于盛放樣本和安置傳感器，需達到最大化樣本聲信號和最小化噪聲及干擾信號［19］，目前常見的光聲池分為開放式和封閉式兩種。開放式光聲池不必頻繁拆卸和重新組裝，使用方便；封閉式光聲池則為了避免開口引起的聲輻射損失［20］，增強信號強度。光聲信號放大與記錄系統通過傳感器接收樣品產生的聲信號，再通過前置放大電路進行處理以提高信噪比。由于各類型的傳感器適用性不同，在光聲實驗中需要根據具體檢測任務、樣本類型和所用激發光源的情況選擇不同性能參數的聲信號檢測器［21］。

圖1 脈沖激光與連續激光光聲檢測原理圖［17］Fig.1 Principle diagrams of pulsed laser and continuous laser photoacoustic detection［17］

基于上述對時域光聲信號譜分析技術原理、方法、優勢及系統的分析，文中以該技術在生物組織檢測、體液檢測及呼出氣體檢測三個維度中的應用為主線，圍繞各研究采用的改進實驗系統或不同的信號處理方法，綜述了該技術在生物醫學領域的研究進展與發展方向。

1 在生物組織中的應用研究

生物組織組分與結構的差異會引起其光吸收能力的變化（見圖2）［22］。病變組織與正常組織相比，其多種分子成分（如黑色素、血紅蛋白、脂質、膠原等）的相對含量及組織相應結構會發生一定的變化。而光聲光譜的強度與特定波長下組織中相應成分的光吸收能力成正比，且光聲頻域譜中不同頻率成分的相對能量反映組織的不均勻性或混亂度，高頻成分越多，組織結構越不均勻或混亂［9］?；诖?，通過測定組織病變前后的時域光聲信號譜變化，有效提取其理化特征改變，為疾病診斷提供有價值的信息。近年來，時域光聲信號譜分析技術已廣泛應用于人和動物皮膚、肌肉、臟器等軟組織和骨骼、牙齒等硬組織的研究［9，15，23-24］。

圖2 生物組織中不同分子在不同波長下的光吸收系數［22］Fig.2 Optical absorption coefficient of some molecules in biological tissue［22］

在對生物軟組織時域光聲信號譜分析技術的研究中，王學鼎等［25］在國際上較早開發了針對單波長光聲信號的光聲量化組織顯微結構的方法，即“光聲頻域譜分析”?；诖?，王學鼎等［26］在532 和1 200 nm 兩個波長下對小鼠模型進行體外和原位實驗，驗證了功率譜參數與小鼠肝組織微結構之間的關系。體外實驗發現，在1 200 nm 處，脂肪肝和正常肝的功率譜斜率之間存在多達5 個標準差的差異，而在532 nm 處，差異大約為2 個標準差；原位實驗發現，脂肪肝比正常肝在1 200 nm 處具有更高的功率譜參數，包括斜率、截距和中頻帶擬合，而在532 nm 處，與正常肝臟相比，脂肪肝的斜率值較高，截距和中頻帶擬合值較低。實驗表明光聲頻域譜分析在肝組織微結構鑒定領域應用的可行性。近年來，王學鼎等［27］把研究拓展到多波長光聲信號分析中，將光聲信號在光波長和聲頻域兩個維度展開，定義了光聲物理化學譜。通過對脂肪肝和纖維化肝的動物模型進行光聲物理化學譜分析并與病理結果對照，可明顯區分正常肝、脂肪肝和纖維化肝等3 種模型。文龍等［9］對皮膚鱗狀細胞癌（cutaneous squamous cell carcinoma， cSCC）組織和正常組織進行了多光譜光聲物理化學譜分析驗證（見圖3），發現在1 370 nm 膠原的特征波長下，人體cSCC 的光聲聲功率譜擬合斜率高于正常組織（P＝0.001），而截距低于正常組織（P＝0.007），這與cSCC 侵犯真皮膠原，致使腫瘤內膠原排列紊亂、含量減少有關；在1 400 nm 脂質特征波長下，其斜率高于正常組織（P＜0.001），截距低于正常組織（P＝0.011），這與對應的尼羅紅脂質染色顯示結果一致。實驗說明皮膚鱗狀細胞癌離體組織的光聲物理化學譜中各組分特征吸收波長下聲功率譜特征參數變化能反映的腫瘤組分及含量變化與病理結果相符，這為皮膚鱗狀細胞癌的臨床無創診斷提供了一種新思路。光聲物理化學譜分析在生物醫學領域存在著巨大應用潛力，其對生物樣本組織微結構檢測的可行性和有效性已被大量證實［28］，利用深度學習手段進行良惡性判別正成為當今熱點。目前，基于機器學習的前列腺癌識別方法已被驗證，程茜等［29］通過引入有監督線性判別分析（LDA）和二次判別分析（QDA）算法，對光聲物理化學譜進行降維和參數特征提取，實現對前列腺癌的診斷，其中，LDA 準確率為76.3%，QDA 準確率可達81.7%?，F階段，活體在體研究也成為該領域的主流方向。

圖3 人體正常皮膚及cSCC 光聲物理化學譜［9］Fig.3 Photoacoustic physio-chemical spectra of human normal skin and cSCC［9］

周篪聲等［23］利用自主設計的雙光束光聲光譜裝置，在380 ～780 nm 的光譜范圍內測量了人體4個部位（胃、子宮、肺和乳腺）的癌變組織與正常組織的光聲光譜，通過吸收光譜的幅值信息，發現這4種癌變組織在630 nm 附近都有吸收峰出現，而正常組織均無此峰，這為癌癥診斷治療提供了重要信息。為了減少生物組織內光散射和聲衰減的影響并獲得深層組織光聲信號，程茜等［30］提出了一種間質性光聲光譜分析方法，即通過將光纖擴散器和小孔徑針狀水聽器結合，利用細針式光聲探頭在深層組織中進行光聲光譜信號采集及分析，并利用自主研制的探針式樣機定量檢測了脂質浸潤的肝細胞濃度（見圖4）。結果發現，在1 220 nm處，脂肪肝樣本產生的光聲信號具有更大總光譜強度，且正常肝和脂肪肝樣本的功率譜斜率具有顯著差異（P＜1×10-7）（見圖5）。這種細針探頭促進的“活體活組織檢查”方法可以與常規組織離體活檢實現大幅度互補，具有較大的醫學應用前景。脂肪細胞的大小與肥胖人群的代謝性疾病直接相關，馬翔等［31］通過全連接層的深度神經網絡擬合功率譜與脂肪細胞平均大小的關系，結果發現，與傳統分析手段相比，該方法的平均相對誤差改善了12.84%，驗證了深度學習分析光聲頻域譜的有效性，這為生物組織的定量和非侵入性評估提供一種新的方法。

圖4 探針式樣機檢測示意圖［30］。（a）探針式樣機模型；（b）小鼠離體組織中正常和脂肪肝組織的間質光聲信號測量Fig.4 Schematic diagram of probe-type prototype detection［30］. （a）Probe-type prototype model； （b）Measurements of interstitial photoacoustic signals in normal and fatty liver tissues of mouse in vitro

圖5 探針式樣機定量檢測結果分析［30］。（a）正常肝臟和脂肪肝組織產生光聲信號的功率譜；（b）1 200 nm 下12 個正常和脂肪肝組織樣本的總光譜強度大??；（c）1 200 nm 下12 個正常和脂肪肝組織樣本的功率譜斜率大小Fig.5 Analysis of the quantitative detection results of the probe-type prototype［30］. （a） The power spectrum of photoacoustic signals produced by normal liver and fatty liver tissues； （b）The total spectral intensity of 12 normal and 12 fatty liver tissue samples at 1 200 nm； （c）Slope size of 12 normal and 12 fatty liver tissue samples at 1 200 nm

在對生物硬組織時域光聲信號譜分析技術的研究中，封婷等［15］利用光聲在測量鈣化和非鈣化組織中都有足夠穿透力的特性，分別對來自骨質疏松、骨質增強和正常骨質的骨樣本光聲功率譜進行線性擬合得其功率譜參數斜率。結果發現，在685 nm波長下，與其它兩組相比，骨質疏松組的骨樣本具有更大的斜率，即骨小梁厚度更薄的骨樣本具有更高的斜率（見圖6）。這為描述骨小梁的微結構以及區分疏松骨質與正常骨質提供了重要依據。同時，該研究還提出了一種結合全連接多層深度神經網絡的光聲光譜分析方法，用以半量化不同程度骨質疏松癥的骨礦物質密度值，具有潛在的臨床篩查價值［32］。此外，封婷等［33］還通過分析在680 ～950 nm光譜范圍內骨骼中所有光吸收成分的光聲光譜，來定量評估各種化學成分的相對含量，這種基于光聲光譜分析的骨評估方法，在骨質疏松癥和其他骨骼疾病的診斷和臨床治療中有顯著意義。袁振等［34］應用成像引導的光聲光譜技術對人手指骨關節炎疾病進行研究，發現與正常關節相比，患骨關節炎的手指氧飽和度下降，但含水量增多，這為關節炎的早期診斷提供了新途徑。除了對骨質研究，李江華等［24］還應用光學相干層析成像技術對齲齒進行研究，首次將該技術用于齲齒的早期診斷，對得到的牙釉質在光學、力學和聲學方面的信息，判斷牙齒的病變情況，證實該技術用于齲齒早期診斷的可行性。

圖6 大鼠股骨樣本的光聲功率譜分析結果［15］。（a）用系統響應校正后的三組不同樣本（OVX 骨質疏松組，SHAM 正常對照組，OVX＋ZOL 骨質增強組）的光聲信號功率譜；（b）三組不同骨質的量化光聲譜參數“斜率”Fig.6 PASA of rat femur bone specimens［15］. （a）Examples of power spectral density （PSD） of the RF PA signal of three groups （OVX， Sham， OVX＋ZOL） after calibration by removing the system response； （b） The quantified spectral parameter slope of the three groups of bones

2 在生物體液中的應用研究

生物體液包括細胞內液和細胞外液，對保持生物體內環境穩定、維持血壓、控制免疫等方面具有重要作用，其中細胞外液包括血液和組織間液，如細胞間液、尿液、胃液等。生物體液對光學信號具有強散射性，難以直接用傳統吸收光譜進行分析，而時域光聲信號譜分析能夠大幅度避免體液對光散射的影響，能夠得到體液中各成分物質的吸收特性和熱學特性等信息，可以方便了解人體代謝過程的變化，用于疾病檢測。

血液成分非常復雜，主要包括血細胞（紅細胞、白細胞）、其他有形成分和血漿。封婷等［35］首次采用一種全光學的光聲光譜分析系統（見圖7），對健康紅細胞和老化紅細胞進行區分，該系統使用聚苯乙烯微環諧振器［36］作為超聲波檢測器，將寬帶的光聲信號測試范圍從組織水平擴展到細胞水平，實現對微米級的血細胞靈敏和準確的檢測。該實驗首先對不同尺寸的微球進行信號分析，通過線性回歸，繪制出平均功率譜密度曲線并對其進行統計學分析，證明了從3～45 μm 的物體尺寸的功率譜曲線下降速率存在顯著性差異，并以此為基礎，分別對離體的新鮮和老化血細胞進行分析，通過在2 ～123 MHz 范圍內進行功率譜的線性回歸擬合，獲得了兩組量化的譜參數斜率（見圖8）。結果顯示，由于形態不同，相比新鮮紅細胞樣品，老化紅細胞樣品的斜率降低有顯著性差異（P＜0.05）。該實驗表明光聲功率譜分析方法用于辨別不同形態紅細胞具有可行性，說明光聲功率譜分析可提供成像方法不能獲得的定量判別信息，可用于臨床中細胞形態的快速分析，如診斷某些能改變紅細胞形態特征，由此損害其功能的疾病，或判斷血細胞是否感染或接觸有毒化學物質造成形態改變。同時，該研究提出了對其他具有特征生色團的細胞成分也可以用光聲光譜技術在適當的光波長下激發、檢測，進而發現定量信息并用于診斷的可能，如黑色素瘤細胞的檢測。郭萍等［37］利用光聲光譜技術對不同類型白血病患者血液和正常人血液進行檢測，得到被檢測對象的光吸收譜，發現在350、423、552、586 nm 波長附近，正常人全血的光聲光譜有4 個特征吸收峰，急性粒細胞白血病患者全血的光聲光譜圖也有相同的4個特征吸收峰，但吸收強度比正常人全血的光聲光譜明顯減弱，而急性單核細胞白血病患者、慢性粒細胞白血病急性變期患者全血的光聲光譜則只在423 nm 處出現吸收峰，其他峰基本消失，且后者光譜強度也明顯減弱。因此，利用全血光聲光譜圖分析、診斷并區分不同類型白血病具有很好可行性和的臨床參考價值，有望作為白血病早期篩查的一種有效手段。但由于白血病患者類型復雜多變，其光聲光譜圖的分類也會隨之有多種變化，因此還需要不斷完善對白血病患者的血液成分分析。

圖7 全光學光聲光譜分析系統［35］Fig.7 All-optical photoacoustic spectroscopy system［35］

圖8 離體人類血液標本的光聲光譜分析［35］。（a）模擬兩組血樣的光聲光譜參數斜率；（b）實驗中兩組樣本的光譜參數斜率Fig.8 PASA of human blood samples in vitro［35］.（a）Slopes of photoacoustic spectral parameters of the two groups of blood samples in the simulation；（b）The slope of spectral parameters of the two groups of samples in the experiment

在血糖檢測方面，糖尿病作為繼心腦血管疾病和惡性腫瘤之后危及人類生存質量的第三大殺手，目前醫學手段還無法對其徹底根治，因此日常地、及時地、無創地血糖檢測在社會上有極大需求［38］。光聲光譜檢測法作為一種無創、無感染的檢測手段已成為血糖檢測領域的熱點。1993年，Mackenzie等［39］最先把光聲光譜技術用于離體血糖檢測的研究，得出光聲信號的峰值與葡萄糖濃度可近似為一種線性關系。至今，在體血糖濃度光聲光譜檢測仍面臨許多難題：血糖在血液中含量很低；光聲信號本身容易受到激勵光源和液體溫度變化影響等?；诠饴暪庾V技術的血糖檢測需要找到一種穩定性好、可靠性高的檢測和分析方法來滿足現代醫學的需求。文獻［40-41］首次報道了以量子級聯激光器為中紅外輻射源的光聲光譜裝置進行血糖檢測的結果，其實驗發現在健康個體和糖尿病患者的口服葡萄糖耐量測試期間，指腹的光聲測量結果與酶血液測試的結果高度一致（見圖9），驗證了光聲光譜法進行無創血糖檢測的可行性。呂鵬飛等［14］提出通過溫度誤差補償和差動型光聲池結合的方法進行無創血糖檢測，抑制了溫度的干擾，最終得到了光聲信號強度隨葡萄糖濃度增加而增大的線性測量結果，為光聲光譜進行體外無創血糖檢測問題提供一種新思路。改善激光器的性能、尋找合適的分析方法是利用光聲光譜技術進行體外血糖檢測的發展方向。

圖9 血糖光聲光譜檢測［41］。（a）光聲裝置示意圖；（b）對志愿者拇指上的光聲檢測無創測量得到的皮膚血糖濃度曲線與參考血糖濃度曲線；（c）無創測量的一致誤差網格Fig.9 Photoacoustic Spectrogram of Blood Glucose［41］. （ a ） Schematic drawing of the photoacoustic setup； （ b ） Skin blood glucose concentration curve obtained by non-invasive measurement of photoacoustic detection on volunteers' thumbs and reference blood glucose concentration curve； （ c） Consensus error grid representation of the non-invasive measurements

此外，光聲信號的譜分析技術也在人體尿液的檢測中得以應用。尿液中的某些蛋白質、酮、腈、膽紅素或激素的異常存在可作為一些特定情況的警告信號，具有臨床意義［42］。目前，尿液分析已用于各種醫學診斷，包括尿路感染、腎功能、糖尿病、妊娠和水化測試；同時，尿液檢測還可應用于泌尿系統癌癥的檢測［43］。孫洪偉等［44-45］利用物質光吸收能力的差異，對90 余例病例進行光聲光譜檢測來分析正常人和腫瘤患者的尿液差異，從吸收光譜中發現了腫瘤物質的特征峰并研究了特征峰和腫瘤惡性程度的關系。在此基礎上，對正常人、癌癥患者、患有癌癥并隨后發炎的患者進行研究，并在240 ～420 nm 處獲得特征光吸收峰。將這些結果與臨床診斷結果進行比較，發現這與隨后經手術證實的泌尿系統癌癥的診斷是一致的，證明了光聲光譜技術應用在泌尿系統癌癥檢測中的可行性。目前與尿液相關的光聲光譜檢測的主流還是在分析泌尿系統的相關疾病，如前列腺癌［46］，對臨床病狀診斷有重要意義。

3 在生物呼出氣體檢測中的應用研究

人體呼出氣體成分復雜，除了水、二氧化碳、氧氣等容易檢測的物質，還有豐富的微量氣體可以反應人體的生理和病理信息［47］。由于對呼出氣體檢的測屬于非侵入方法，易于頻繁采樣，且不易危害對被檢測人員。隨著氣體檢測技術不斷發展，呼出氣體與機體生理和病理狀態的關系已廣受關注。目前，對于氣體含量的光聲信號譜分析更多是關注信號幅度信息而非相位信息。由于不同氣體有其特定的吸收光譜，并且受激發后產生的光聲信號幅度與其濃度有比例關系，因此通過光聲信號譜分析技術不僅可以檢測某種氣體的存在，還可以進一步對其濃度做定量分析。

腎臟是維持機體蛋白質代謝穩定的重要器官，基于此，臨床上以蛋白質代謝的終產物血尿素氨作為評估腎功能的主要指標之一［48］。研究發現，呼出氣體中的氨氣與人體內血尿素氨有一定的線性關系，借助光聲信號譜檢測呼出氣體的氨氣含量，可以對比患者血尿素氨的濃度變化，可用于判斷腎透析治療效果。目前，氣體光聲光譜靈敏性很高，可以檢測到濃度為萬億分之一量級（part per trillion，ppt）的特定氣體［49］，可用于研究呼出氨氣的變化與腎透析效果間的關系。梁麗榮等［13］以健康志愿者呼出氨氣的濃度為標準，對比腎病患者透析前0.5 h、透析中1.5 h、透析中2.5 h 以及透析結束時呼出氨氣的變化（見圖10），發現患者透析治療結束后，呼出氨氣濃度有明顯下降?？紤]到不同患者之間存在較大個體差異，進一步研究不同程度腎衰竭患者在接受透析前后呼出氨氣的濃度變化（見圖11），發現各患者呼出氨氣濃度均有明顯變化，但下降快慢不同。上述研究為光聲信號譜分析技術檢測氨氣濃度用于腎透析效果評估以及腎病早期篩查提供了新思路。

圖10 患者呼出氨氣濃度隨透析時間的變化［13］Fig.10 Breath ammonia concentrations varying with dialysis time［13］

圖11 8 名患者呼出氨氣濃度隨透析時間的變化［13］Fig.11 Breath ammonia concentrations varying with dialysis time for 8 subjects［13］

放射療法是癌癥治療的重要方法之一，其作用機理是X 射線與水相互作用，促進細胞產生大量自由基，破壞細胞部分遺傳物質從而殺死腫瘤細胞［50］。但自由基的存在會引起細胞中多不飽和脂肪酸的氧化降解，最終產生乙烯。乙烯具有高揮發性，可迅速擴散入血液而不被降解，最終經肺部呼出。Popa 等［49］研究了腫瘤患者呼出乙烯氣體含量與X 射線治療效果的關系。實驗基于光聲信號譜對呼出乙烯氣體的敏感性，檢測了年齡在32 ～77 歲之間的癌癥患者放射治療前后呼出的乙烯濃度，從圖12 可以看出患者在接受放射治療前后乙烯濃度水平從18 ppbV 升到約23 ppbV，而健康受試者乙烯濃度水平只有12 ppbV 左右。這表明細胞膜脂質發生過氧化，放射治療已經發揮作用。因此，通過光聲光譜檢測乙烯濃度，使實時監測放射療效成為可能。

圖12 健康志愿者和乳腺癌患者接受X 光治療前后的乙烯水平［49］Fig.12 The level of ethylene for a healthy volunteer and for a patient with mammary cancer before and after X-ray treatment［49］

基于光聲光譜技術的呼出氣體檢測方法具備無損、連續監測和快速響應的優點，根據氣體標記物與體內代謝活動之間的關系，可以對疾病治療效果進行實時監測，有利于精準治療。接下來研究中還需要找到其他合適的氣體標記物并結合光聲光譜，在疾病的早期篩查和治療中發揮更大的作用。

4 總結與展望

時域光聲信號譜分析技術作為一種新型的檢測手段，主要包括光聲光譜分析、光聲頻域譜分析以及“光-頻”聯合譜分析，用于檢測由于生物體不同生色團光吸收能力的差異而反映出的組織結構和生物功能信息。該技術以其強普適性、高靈敏度、無創檢測且操作便捷等優勢，在生物醫學檢測領域擁有廣闊的應用前景。在保持生物試樣的自然狀態下，時域光聲信號譜分析技術可安全無損地對生物體特定區域目標進行檢測，不需引入圖像重建算法且可專注于實現定量分析，用于對生物組織的形態結構、生理特性、代謝功能及病理特征等進行研究，進而識別正常和異常信號，用作疾?。ㄈ绨┌Y、糖尿?。┑脑缙诤Y查和臨床診斷，尤其為無創檢測提供了高靈敏度的有效工具。

目前，生物組織、體液及呼出氣體的時域光聲信號譜分析技術應用的可靠性已被廣泛證實，該技術在皮膚鱗癌、骨質疏松、血糖檢測和氨氣-腎功能檢測等領域的應用也成果顯著，但該技術的研究和應用尚處于發展階段，其裝置器件成本是其發展瓶頸，，如檢測靈敏度和精度依賴于光聲池中各種器件的性能；大部分光源采用脈沖激光器，體積較為龐大且昂貴。目前，利用光聲頻域譜各參數判別正常和異常信號的界限還未形成規范，光聲物化譜也只是反映了結構的不均勻性，還不能顯示生物組織結構的具體特征，表明該技術的臨床應用尚待深入探索。隨著實驗系統的發展迭代和譜分析方法的創新，該技術的測量精度和準確度會不斷提高，如光源技術的更新，利用LED 產生納秒脈沖激發可實現系統小型化并降低成本［51］；檢測探頭性能的改良可實現靈敏度的提高及帶寬范圍的拓展，如基于全光學方法的非接觸式光聲探測；深度學習等信號分析手段的發展可優化信號降噪和信號分析分類的能力；多模態檢測相互結合可提高臨床診斷的準確率，如光聲／超聲雙模態檢測；選擇靶向性強、光聲信號轉換效率高的光聲分子探針可拓展應用范圍。時域光聲信號譜分析技術快速發展和不斷完善，有助于帶來生物醫學檢測和臨床應用的新突破。