系统提供强大的三维高分辨率成像能力。基于共焦扫描技术和先进重建算法,可对目标区域进行逐层扫描和三维体数据重建。成像深度超过6mm,分辨率高达3μm(横向)和75μm(轴向),支持深度编码显示和任意角度旋转观察。无论是复杂的血管网络、肿瘤内部的异质性结构,还是纳米探针的三维分布,都能清晰呈现,为深度分...
广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统,可应用于多器官联检平台:支持肝-肾-脑代谢同步监测:ICG半衰期量化肝功能,金纳米颗粒滤过率评估肾小球功能,探针透过率分析血脑屏障完整性。在糖尿病模型中系统捕获典型异常:肝代谢延迟(T½=26.3±3.1 min vs 正常16.2±2.4 min)、肾滤过率下降32%、血脑屏障渗漏增加40%。一体化扫描平台实现多器官代谢关联研究,扫描范围覆盖20×20mm,兼容小鼠/大鼠/兔等多物种。糖尿病多器官联检,肝代谢延迟+肾滤过下降+血脑渗漏同步警示。深度穿透高分辨光声多模态小动物活体成像系统仪器

广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统,可应用于血管内易损斑块诊断:脂质核心精细识别。该系统是心血管领域精细诊断的利器。基于脂质在1720nm波长的特征性“指纹”吸收,通过该波段的光声成像可对动脉血管壁内的粥样斑块进行高特异性识别。它能判断脂质核心的位置、大小,结合超声成像评估斑块整体结构(纤维帽厚度、钙化)和力学特性(弹性),从而综合评估斑块的易损性(破裂风险),为预防急性心血管事件(如心肌梗死、脑卒中)提供关键信息(L.Wang,Sci.Adv.2023)。深度穿透高分辨光声多模态小动物活体成像系统仪器NIR-II分子探针追踪,nm激发深部肿瘤信号。

贝尔效应百年突破:将1880年发现的光声效应升级为活体成像利器:激光-超声转换效率>80%,10kHz超高速采集(较初代快1000倍),自适应声学透镜消除波形畸变。实现纳米探针0.1μm级位移追踪与代谢过程毫秒级解析,推动基础研究向临床转化。在脑科学研究中,成功捕获脑脊液流动动态(帧率100fps),为神经退行性疾病研究开辟新路径。组织渗透性定量评估:全球活体渗透性动态模型:静脉注射FDA认证造影剂ICG后,通过1064nm实时监测生成组织富集曲线,计算Ktrans传输常数(精度±0.02 min⁻¹)与Ve细胞外间隙体积。广东省人民医院研究(Photonics Res. 2023)证实,Ktrans>0.15 min⁻¹预测皮瓣坏死风险准确率达91%。该技术为烧伤、糖尿病足等组织修复研究提供量化金标准。
系统采用1064nm双波长激发技术,实现对肝脏微循环与代谢功能的无创动态监测。通过吲哚菁绿(ICG)动力学模型精细量化肝小叶渗透性(误差±5%),同步追踪胆汁酸72小时代谢循环。在南方医科大学合作研究中(Photoacoustics 2022),系统捕获酪氨酸血症模型小鼠的肝代谢异常:肝血窦扩张37%,血流速度下降29%,代谢延迟达42分钟。该技术突破传统活检局限,生成三维代谢热力图,为脂肪肝、肝纤维化研究提供全新量化工具,单次扫描可获取16项代谢参数。肝胆代谢定量模型,ICG清除率动态评估肝小叶功能异常。

广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统,系统比较大的特点之一是支持无损无标记活体成像。无需注射造影剂,即可直接对内源性光吸收物质(如氧合/脱氧血红蛋白HbO2/HbR、黑色素Melanin)进行高灵敏度成像。这不仅保持了样本的自然生理状态,避免了造影剂引入的潜在干扰和毒性,更支持对同一动物个体进行长期、动态、重复观察,获取连续可靠的生理病理变化数据,尤其适用于发育、疾病进程、医治响应等长期研究。肿瘤滋养血管量化,密度弯曲度关联生长时间。深度穿透高分辨光声多模态小动物活体成像系统参数
神经退行性疾病,脑内β淀粉样蛋白沉积区定位。深度穿透高分辨光声多模态小动物活体成像系统仪器
广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统,集成光声(PA)、超声(US)及OCT成像,兼容显微/内窥模式。可应用于脑脊液动态监测:神经退行性疾病研究新窗系统可区分并同时成像脑血管和脑脊液动态。Wang等(OpticsLetters2020)研究展示了其在实时监测脑脊液流动和清理方面的能力。这为研究人员理解脑脊液循环规律、评估其在神经退行性疾病、自身免疫和炎症性疾病中的作用机制提供了强大的在体研究工具,有望助力相关疾病的早期诊断和干预策略开发。深度穿透高分辨光声多模态小动物活体成像系统仪器
系统提供强大的三维高分辨率成像能力。基于共焦扫描技术和先进重建算法,可对目标区域进行逐层扫描和三维体数据重建。成像深度超过6mm,分辨率高达3μm(横向)和75μm(轴向),支持深度编码显示和任意角度旋转观察。无论是复杂的血管网络、肿瘤内部的异质性结构,还是纳米探针的三维分布,都能清晰呈现,为深度分...
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