405Nm-940Nmマルチスペクトルイメージングの目的とは？今すぐ3D肌分析を解き明かす

MSIシステムに405nmから940nmまでの複数の波長帯を統合する主な目的は、包括的で深度分解能のある皮膚組織のイメージングを実現することです。 異なる波長の浸透能力の違いを利用することで、システムは表層構造と深部真皮層を同時に可視化し、皮膚の三次元分析を構築できます。

コアの要点 光は波長によって皮膚との相互作用が異なります。短い波長は表面で止まりますが、長い波長はより深く浸透します。特定のバンド（405、525、660、940nm）を組み合わせることで、MSIシステムは光学的に組織を効果的に「スライス」し、メラニンとヘモグロビンの空間分布をマッピングして、病変の厚さと体積を正確に計算します。

光学浸透の物理学

波長依存性の深度

この統合を推進する基本原理は、光の浸透深度が波長に直接関係しているということです。

短い波長はエネルギーが高いですが、生体組織によってより速く散乱・吸収されます。逆に、長い波長は散乱が少なく、センサーに戻る前に組織の奥深くまで浸透できます。

層ごとの可視化

この違いにより、LEDリングライトは非侵襲的な深度計として機能します。

例えば、525nmの緑色光は短い波長であり、主に表層組織と表皮からのデータを取得します。対照的に、940nmの赤外線は上層を迂回して深部真皮からの情報を取得します。

405nmと660nmの役割

システムは、405nmの光を特に使用して自家蛍光をトリガーおよびキャプチャし、表面レベルの生物学的活動を明らかにします。

660nm（赤色光）のような中間波長は、表面と深部真皮の間のギャップを埋め、皮膚構造の連続的なプロファイルを確保します。

3D生物学的マップの作成

発色団の追跡

これらの特定のバンドを使用する最終的な目標は、発色団、特にメラニンとヘモグロビンの分布をマッピングすることです。

これらの化合物は特定のシグネチャで光を吸収します。各波長帯で返される光の量を分析することにより、システムはこれらの発色団の濃度と位置を決定します。

病変の厚さの評価

システムは表面（405/525nm）から深部真皮（940nm）までのデータを取得するため、2D写真を超えています。

病変の三次元空間分布を再構築します。この機能は、皮膚疾患の重症度と進行を評価する重要な指標である病変の厚さを評価するために不可欠です。

トレードオフの理解

特定の発色団への依存

この方法は、コントラストと深度データを生成するために、メラニンとヘモグロビンの存在に大きく依存しています。

病変または皮膚の異常にこれらの特定の発色団が有意な量含まれていない場合、派生した「厚さ」と3D構造は、色素沈着の強い病変と比較して、精度が低いか、定義が難しい場合があります。

解像度対深度

浸透深度と表面の特徴の解像度の間には、本質的な光学的なトレードオフがあります。

940nmの光は深部組織に到達しますが、525nmの光の鮮明な表面レベルのイメージングと比較して、解像度が低い詳細しか提供されないことがよくあります。構造的な深度と表面の鮮明さのバランスをとるには、複合画像が必要です。

目標に合わせた適切な選択

医療イメージングのためにMSIシステムを構成または使用する際は、特定の臨床目標を考慮してください。

表面のトポロジーと生物学的活動が主な焦点の場合：405nm（自家蛍光）と525nmバンドの分析を優先して、表面の異常を検査してください。
腫瘍浸潤または病変の体積を決定することが主な焦点の場合：940nmバンドからのデータに大きく依存して、深部真皮を可視化し、組織の垂直方向の厚さを評価してください。

これらの複数のスペクトルビューを統合することにより、標準的な視覚検査を体積医療評価に変換します。

概要表：

波長	スペクトル	浸透深度	主な臨床的焦点
405 nm	バイオレット/UV	表層	自家蛍光と表面の生物学的活動
525 nm	グリーン	表皮	表層組織と表皮の異常
660 nm	レッド	中真皮	中間構造とヘモグロビンのマッピング
940 nm	赤外線	深部真皮	病変の厚さ、体積、深部真皮への浸潤

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参考文献

Noémi Nóra Varga, Norbert Kiss. Optically Guided High-Frequency Ultrasound Shows Superior Efficacy for Preoperative Estimation of Breslow Thickness in Comparison with Multispectral Imaging: A Single-Center Prospective Validation Study. DOI: 10.3390/cancers16010157

この記事は、以下の技術情報にも基づいています Belislaser ナレッジベース .