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Google|谷歌地球、谷歌地圖和谷歌天空之后，也許有一天我們會有一個谷歌身體搜索的工具！( 三 )

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地圖集項目進行中
HiP-CT拍攝的人類大腦視頻給人留下了該技術能力的印象（圖1） 。 它從常規開始 ， 穿過整個器官的橫截面 。 在這里 ， 大腦看起來像是臨床CT掃描 ， 盡管是正常分辨率的50倍 。 各種裂片清晰可見 ， 一些外部血管也是如此 。 然后 ， “相機”放大到大腦后部 ， 小腦 ， 完美地從大到小過渡 。
在5微米分辨率下 ， 可以看到白色和灰質的最小特征；在2.5微米分辨率下 ， 可以識別最小的血管 。 甚至可以看到金字塔形狀的細胞 ， 稱為浦肯野神經元 ， 它們主要負責人類的運動功能 。 最后 ， 視圖退縮 ， 重建形態僅描繪血管 。 現在 ， 大腦“血管”令人難以置信的密度和復雜性變得顯而易見 。 作為輸送和接收氧氣、葡萄糖和新陳代謝廢物的系統 ， 它讓我們每個人都活著和思考 。
HiP-CT視頻看起來像你在科幻大片中看到的尖端CGI ， 但它是完全真實的 。 此外 ， 隨著所有原始數據的收集和后處理 ， 科學家可以隨意探索大腦的不同部分 。 事實上 ， 圖像中純粹豐富的信息是如此之多 ， 以至于解釋它本身就是一個主要問題 。 該團隊負責分工 ， Tafforeau負責重建圖像 ， UCL團隊試圖理解它們 。
UCL計算分析團隊的生物物理學家Claire Walsh承認：這有點勢不可擋 ， 一個例子是肺泡的大小 ， 過去一直用它來表示肺部疾病的嚴重性 。 以前 ， 肺泡被認為是大致球形的 ， 就像葡萄藤上的葡萄一樣 。 但新技術顯示它們更不規則 。
因此 ， 研究人員不得不在醫學合作者的投入下定義新的參數 ， 以捕捉新信息的潛力 。 在疫情早期加入UCL團隊的胸部放射學家Joseph Jacob強調了挑戰的規模 。 “當他第一次看到這些圖像時 ， 就明確了這是他想做的工作 ， 但標記它的復雜性 ， 顯然只有通過計算機科學才能做到這一點” 。
幸運的是 ， Jacob知道X射線數據的圖像處理有多重要 ， 他開發了將數百張CT圖像拼接在一起以詳細查看肺部的算法 。 他認為現在的獎勵非常值得付出努力 。 他的這項新技術將向我們展示我們從未知道的存在的東西 ， 鑒于醫學是一門非常“以器官為中心”的學科 ， 這可能至關重要 。 如果你能想象整個軀干 ， 你就能了解疾病是如何影響其他器官的；這將是一個更全面的方法 。

（圖片來源：ESRF/HiP-CT：C L Walsh、P Taf foreau、W L Wagner等人）
使用分層相位對比層析成像（HiP-CT）拍攝的人體大腦視頻的劇照顯示了該技術在您放大和縮小時可以做什么 。 a整個器官的橫截面顯示裂片和一些外部血管 。 b大腦后部小腦的更接近圖像 。 c以5微米的分辨率 ， 可以看到白色和灰質 。 d在2.5微米分辨率下 ， 您可以看到最小的血管 。 e當視圖退縮時 ， 重建僅描繪血管 ， 揭示了大腦“血管”的全部復雜性 。 f向后放大又出來了 ， 血管就位了 。 有關視頻 ， 請參閱bit.ly/3LEoxXp 。
前面的路
就目前情況來看 ， 地圖集中的幾乎所有器官都出現在ESRF長期服務的BM05光束線上 。 然而 ， 2021年12月 ， 該團隊在BM18上獲得了第一批HiP-CT圖像——這是一種新的ESRF光束線 ， 旨在最大限度地發揮EBS對大型物體顯微層圖像的好處 。 雖然光束線要到2022年底才能完全運行 ， 但它最終將能夠成像軀干 ， 甚至整個人體 。
想象一下 ， 有一天能夠在虛擬現實中探索所有年齡、背景、健康狀況和疾病的人體 。 正如Lee所指出的 ， 新疾病造成的損害可以很容易地與現有疾病進行比較 ， 以表明已知的治療方法 。 人們可以看到自己內心可能正在發生什么樣的過程 。 醫務人員可以純粹地好奇心 ， 而不必求助于手術刀 。

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