Eine duale, modalitätsunabhängige Raman-Bildgebungsmethode zur schnellen virtuellen Färbung von großen Brustkrebsgewebeschnitten

Als eine der häufigsten Krebsarten ist eine akkurate, schnelle und einfache histopathologische Diagnose für Brustkrebs sehr wichtig. Die Raman-Bildgebung ist eine leistungsstarke Technik zur label-freien Analyse der Gewebekomposition und Histopathologie, leidet jedoch unter langsamer Geschwindigkeit bei der Anwendung auf großflächige Gewebeschnitte. In dieser Studie schlagen wir eine duale Raman-Bildgebungsmethode vor, die Raman-Kartierungsdaten mit Mikroskopie-Hellfeldbildern kombiniert, um eine virtuelle Färbung von Brustkrebsgewebeschnitten zu erreichen. Wir validieren unsere Methode an verschiedenen Brustgewebeschnitten mit unterschiedlichen Morphologien und Biomarker-Expressionen und vergleichen sie mit dem Goldstandard der histopathologischen Methoden. Die Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode verschiedene Typen und Komponenten von Geweben effektiv unterscheiden kann und Färbebilder liefert, die mit gefärbten Gewebeschnitten vergleichbar sind. Darüber hinaus kann unsere Methode die Bildgeschwindigkeit im Vergleich zu allgemeinen spontanen Raman-Bildgebungsverfahren um bis zu 65 Mal verbessern. Sie ist einfach, schnell und geeignet für klinische Anwendungen.