Комбинированный спектроскопический метод исследования сильнорассеивающих биологических сред тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.21, кандидат наук Савельева, Татьяна Александровна

• Савельева, Татьяна Александровна
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Савельева, Татьяна Александровна

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы

Цель и задачи

Практическая значимость

Основные положения, выносимые на защиту

Апробация работы

Содержание работы

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ СПЕКТРОСКОПИЧЕСКОГО АНАЛИЗА БИОЛОГИЧЕСКИХ СРЕД ШШО

Введение

Основные факторы, формирующие спектральные зависимости, регистрируемые методами флуоресцентной спектроскопии и спектроскопии диффузного отражения

Влияние биохимических особенностей биологических тканей на их оптические свойства

Влияние многократного рассеяния и геометрии измерений

Влияние структурных особенностей биологических тканей на их оптические свойства

Рассмотрение существующих спектроскопических методов анализа биологических сильнорассеивающих сред

Сопоставление разработанных методов с существующими подходами к решению задачи спектрального анализа биологических сильнорассеивающих сред

Заключение к первой главе

ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Экспериментальная установка

Метод одновременной регистрации спектров диффузного отражения и флуоресценции с использованием оптоволоконного зонда

Метод регистрации спектралъно-разрешенных изображений

Методы моделирования взаимодействия излучения с сильнорассеивающими биологическими средами, содержащими хромофоры и флуорофоры

Взаимодействие электромагнитного излучения с независимыми частш(ами сферической и цилиндрической формы

Распространение электромагнитного излучения в сильнорассеивающих средах

Определение входных параметров математического моделирования взаимодействия света с нервными тканями

Методы декомпозиции спектров

Объекты исследования

Оптические фантомы биологических тканей, имитирующие их рассеивающие, поглощающие свойства и состав флуорофоров

Клинические исследования

Заключение ко второй главе

ГЛАВА 3. СПЕКТРОСКОПИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕРВНЫХ ТКАНЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПТОВОЛОКОННОГО ЗОНДА

Введение

Рассмотрение влияния геометрии измерений и оптических свойств среды на регистрацию диффузно-отраженного и флуоресцентного излучения

Разработка алгоритма разделения поглощающих и рассеивающих свойств

Апробация алгоритма определения концентрации гемоглобина по восстановленному спектру поглощения

Математическая модель формирования компоненты сигнала диффузного отражения, обусловленной рассеянием

Сопоставление результатов математического моделирования и измерения рассеивающих свойств глиом in vivo

Учет рассеивающих свойств при определении концентрации протопорфирина IX

Результаты клинических исследований комбинированного спектроскопического метода

Заключение к третьей главе

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ СПЕКТРАЛЬНО-РАЗРЕШЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ БИОЛОГИЧЕСКИХ ТКАНЕЙ

Введение

Пространственное разрешение системы визуализации

Спектральное разрешение системы визуализации

Разработка алгоритма разделения поглощающих и рассеивающих свойств при анализе спектрально-разрешенных изображений

Апробация метода анализа спектрально-разрешенных изображений в диффузно-отраженном и флуоресцентном свете на оптических фантомах

Вычисление концентрации гемоглобина на основе анализа спектрально-разрешенных изображений в диффузно-отраженном свете

Регистрация и анализ видеофлуоресцентного сигнала

Вычисление распределения степени оксигенации сосудов кожи на основе анализа спектрально-разрешенных изображений в диффузно-отраженном свете

Заключение к четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ С УЧАСТИЕМ АВТОРА

ЛИТЕРАТУРА

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комбинированный спектроскопический метод исследования сильнорассеивающих биологических сред»

ВВЕДЕНИЕ

Работа посвящена исследованию взаимодействия лазерного, флуоресцентного и широкополосного излучения с сильнорассеивающими биологическими средами, содержащими флуоресцентный фотосенсибилизатор протопорфирин IX, и развитию спектроскопических методов анализа биологических сред для осуществления возможности интраоперационного определения концентраций содержащихся в тканях хромофоров и флуорофоров и их распределения в поверхностном слое тканей различных органов или в зоне хирургического вмешательства.

Актуальность работы

Разнообразие светорассеивающих сред и сложность их изучения обуславливают научный интерес к этому объекту. Одним из классических примеров мутных сред являются биологические ткани. Спектроскопический анализ состава сильнорассеивающих сред, в частности биологических тканей, сопряжен с трудностью интерпретации спектральных зависимостей излучения, подвергшегося в среде как поглощению, так и многократному рассеянию.

На настоящий момент при проведении флуоресцентного спектрального анализа in vivo в некоторых случаях его сочетают с измерением спектров диффузного отражения (ДО) [1, 2]. Коррекция спектров флуоресценции с помощью результатов анализа спектров диффузного отражения обеспечивает определение состава флуорофоров в ткани. В ряде случаев спектр диффузного отражения используется для независимого анализа поглощающих и рассеивающих свойств исследуемых сред [3]. Также следует отметить, что последовательное измерение спектров диффузного отражения и флуоресценции чревато возникновением артефактов, обусловленных взаимным смещением источника света, объекта и фотоприемника, и увеличением времени анализа, что может оказаться неприемлемым в клинических условиях. Что касается систем спектрально-разрешенной визуализации, то они, как правило, используют наборы узкополосных фильтров или перестраиваемые фильтры для получения изображений объекта, либо основаны на методе сканирования всего поля изображения поточечно с использованием классической спектроскопической системы с диспергирующим элементом [4]. У обоих подходов основным недостатком также является низкая скорость анализа данных.

В то же время при решении прикладных задач нет необходимости в анализе всего видимого диапазона спектра, либо в получении гиперспектральных изображений с максимально возможным разрешением. Достичь высокой эффективности диагностики биологических сред в каждом конкретном случае можно, тщательно изучив свойства исследуемых тканей, их пигментный состав, метаболические и структурные особенности, и

построив теорию формирования спектроскопических зависимостей с учетом условий регистрации сигнала.

В данной работе предложен метод комбинированного спектроскопического анализа биологических тканей, позволяющий проводить одновременную количественную оценку содержания в тканях основных хромофоров и флуорофоров и концентрации основных рассеивателей.

Метод основан на мультиплексировании видимого диапазона спектра на три канала: канал регистрации спектра диффузного отражения широкополосного, канал регистрации диффузно-отраженного лазерного излучения и канал регистрации спектра флуоресценции. Регистрация спектральных зависимостей в различных режимах происходит одновременно благодаря перекрестной системе фильтров на источниках излучения и приемнике. Выбор спектральных диапазонов регистрации диффузно-отраженного и флуоресцентного излучения обусловлен оптическими свойствами исследуемых тканей. В среднем и коротковолновом диапазонах видимого спектра биологические ткани характеризуются высокими поглощающими свойствами и наилучшим образом подходят для определения хромофорного состава среды. В длинноволновом диапазоне преобладание рассеяния над поглощением позволяет анализировать структурные особенности тканей, а также наблюдать флуоресценцию экзогенных флуорофоров порфиринового ряда. Влияние рассеивающих свойств на регистрацию данных в коротковолновом диапазоне и поглощающих в длинноволновом учитывается с помощью предложенного алгоритма обработки спектральных зависимостей. Интерпретация данных осуществляется с учетом результатов исследования оптических свойств тканей в различных состояниях, которые необходимо дифференцировать, а также с учетом геометрии измерений.

Предложенный метод позволяет осуществлять одновременный анализ основных физиологических критериев, по которым оценивается степень озлокачествления тканей, что обуславливает его актуальность в медицинских приложениях.

Цель и задачи

Целью данной работы являлось создание алгоритмов интерпретации комбинированных спектроскопических сигналов, получаемых с использованием оптоволоконных зондов и матричных фотоприемников, для диагностики состояния биологических тканей в живом организме.

Для чего были решены следующие задачи:

1. Разработка методов регистрации комбинированных спектров диффузного отражения и флуоресценции с применением волоконно-оптических зондов и матричных фотоприемников.

2. Разработка алгоритмов анализа комбинированных спектров, позволяющих проводить

спектроскопический анализ в живом организме в реальном времени.

5

3. Создание программного и аппаратного обеспечения для повышения чувствительности и специфичности интраоперационной диагностики и апробация на физических и биологических моделях, а также в клинических условиях.

Научная новизна представленной работы состоит в разработке оригинального метода регистрации и анализа комбинированных спектров диффузного отражения и флуоресценции. Метод реализован с помощью разделения видимого диапазона на три канала и последующего анализа с экстраполяцией данных, полученных в каждом канале, на соседние диапазоны.

Также разработан метод регистрации и анализа спектрально-разрешенных изображений, основанный на линеаризации зависимости коэффициента экстинкции от отношения оптических свойств исследуемых тканей в физиологическом диапазоне их изменения.

Впервые предложена математическая модель формирования сигнала диффузного рассеяния света нервными тканями, включающая в рассмотрение такие структурные элементы нервных тканей как оболочки миелинизированных волокон.

Практическая значимость

Предложенный метод комбинированной спектроскопии был апробирован в НИИ нейрохирургии им. H.H. Бурденко при проведении интраоперационной навигации во время операций по удалению внутричерепных и интрамедуллярных опухолей. В качестве опухолевого маркера использовался эндогенный протопорфирин IX, индуцированный предварительным введением в организм пациента 5-аминолевулиновой кислоты. Метод показал повышение чувствительности и специфичности диагностики по сравнению как с ординарным спектроскопическим анализом, так и с анализом видеофлуоресцентных изображений с помощью операционного флуоресцентного микроскопа Karl Zeiss Opmi Pentero.

Система анализа мультиспектральных изображений, сопряжённая со стандартной щелевой лампой, была использована в ФГБУ «НИИ глазных болезней» РАМН для косвенной оценки уровня внутриглазного давления по степени оксигенации сосудов глазного дна и при проведении лабораторных исследований по эффективности фотодинамической терапии и приживлению тканей в ИОФ РАН.

Разработанные методы также нашли применение в научных исследованиях, выполняемых совместно с ФГБУ «ГНЦССП им. В.П. Сербского» Минздрава России.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разделение видимого спектра на диапазоны регистрации спектров диффузного отражения и флуоресценции позволяет проводить одновременный анализ содержания основных хромофоров и флуорофоров, а также структурных изменений биологических тканей.

2. Для восстановления информации о содержании в тканях гемоглобина в оксигенированной и дезоксигенированной форме по спектрально-разрешенным изображениям

может быть использовано линейное приближение зависимости коэффициента экстинкции от концентрации поглотителей.

3. Сигнал диффузного отражения, регистрируемый от нервных тканей с помощью оптоволоконного зонда на расстоянии от осветительного волокна, сравнимом по величине с глубиной проникновения, обусловлен тремя основными компонентами - малыми органеллами, клеточными ядрами и миелинизированными нервными волокнами.

4. Комбинированный спектроскопический метод повышает чувствительность и специфичность интраоперационной диагностики по сравнению с методами, использующими в качестве опухолевого маркера только один параметр.

Апробация работы

Материалы диссертации были доложены на ряде научных конференций: II Троицкая конференция «Медицинская физика и инновации в медицине»; Отечественные противоопухолевые препараты 2007, 2008, 2009; Advanced Laser Technologies 2007, 2008, 2009; International symposium on Laser medical application (LMA'2010), Москва; XIV International School for Young Scientists and Students on Optics, Laser Physics & Biophotonics Saratov Fall Meeting SFM'2010, 2011; научно-практическая конференция «Фотодинамическая терапия и флуоресцентная диагностика» 2011, Санкт-Петербург; LPHYS'll, Sarajevo; Laser Florence 2011; SPIE Photonics West, San Francisco, 2012.

По основным результатам работы опубликовано 16 работ в рецензируемых журналах и научных сборниках, а также глава монографии «Современные технологии и клинические исследования в нейрохирургии».

Содержание работы

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Общий объем диссертации - 118 страниц, включая 54 рисунка и список литературы из 151 наименования.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, основные положения, выносимые на защиту, приведена практическая значимость разработанного метода.

В первой главе рассматриваются особенности спектроскопического анализа биологических сред, такие как эффект многократного рассеяния, а также уширение и перекрытие линий в спектрах флуоресценции и поглощения. Проведен анализ достоинств и недостатков существующих систем спектрального анализа биологических сред in vivo и их сопоставление с предложенной методикой.

Вторая глава содержит описание экспериментальной установки, используемых методов моделирования и обработки спектральных данных и объектов исследования.

Третья глава посвящена исследованию влияния геометрии измерений и оптических свойств исследуемых тканей на сигнал комбинированной спектроскопии с использованием оптоволоконно зонда. Представлены результаты численного и физического моделирования, а также результаты клинических исследований.

В четвертой главе рассматриваются основы формирования и интерпретации сигнала, регистрируемого системой спектрально-разрешенной визуализации. Представлены результаты численного моделирования и апробации метода на физических и биологических моделях.

В заключении приведены основные результаты и выводы диссертационной работы.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ СПЕКТРОСКОПИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

БИОЛОГИЧЕСКИХ СРЕД IN VIVO

Введение

В данной главе рассмотрены основные факторы, влияющие на спектральные зависимости, получаемые методами флуоресцентной спектроскопии и спектроскопии диффузного отражения - двух методов, находящих наиболее частое применение в спектроскопии биологических сред. Во втором разделе первой главы приводится обзор существующих спектроскопических методов, так или иначе учитывающих рассмотренные факторы, в третьем - вводятся в рассмотрение особенности метода комбинированной спектроскопии, представленного в данной работе, и проводится сопоставление его с существующими методами.

Основные факторы, формирующие спектральные зависимости, регистрируемые методами флуоресцентной спектроскопии и спектроскопии диффузного отражения Влияние биохимических особенностей биологических тканей на их оптические свойства При исследовании взаимодействия света с биологическими тканями необходимо учитывать сложный состав хромофоров и флуорофоров, приводящих к поглощению света и возбуждению флуоресценции. Эти явления могут быть использованы для характеризации тканей, но могут послужить и факторами, искажающими полезный сигнал. Основными поглотителями в биологических тканях являются вода, жиры и гемопротеины (рис. 1).

1.Е+02

| 1.Е+01

| 1.Е+00

и

I 1.Е-01

I

= 1.Е-02

Ü 1.Е-03 1.Е-04 1.Е-05

-НЬ02 (1%)

----НЬ (1%)

.......Вода

— • Жировая ткань

Рисунок 1. Основные хромофоры в нервной ткани: гемоглобин [5], вода [6], жиры [7].

400

80 0

500 600 700 Длина волны, нм

Характерной особенностью спектральной зависимости показателя преломления воды

является резкий спад его мнимой части, отвечающей за поглощение, на коротковолновой

границе оптического спектра и подъем в области ближнего ИК. Поглощение в области

коротких волн спектра обусловлено электронными, а в области длинных волн - колебательно-

9

вращательными переходами. Наряду с водой биологические ткани содержат такой важный поглотитель, ограничивающий их прозрачность, как жиры. Липиды, составляющие матрикс плазматических мембран, вносят существенный вклад в оптические свойства биологических тканей вообще, а белого вещества головного и спинного мозга в особенности ввиду того, что последние почти на 50% состоят из миелиновых оболочек нервных волокон, являющихся мембранами.

Одной из наиболее многочисленных и функционально значимых групп биологических хромофоров являются гемопротеины. Их строение характеризуется наличием белковой части, которая может различаться как по составу, так и по структуре, и небелковой (простетической), включающей структурно сходные железопорфирины в различных гемопротеинах. К группе гемопротеинов относятся гемоглобин и его производные, миоглобин и ферменты (вся цитохромная система, каталаза и пероксидаза). Основу структуры простетической группы гемосодержащих белков составляет порфириновое кольцо, спектры электронных переходов которого являются одним из предметов настоящей работы.

Порфирины содержат макроцикл, представляющий собой плоскую высокосопряженную систему, в котором четыре пиррольных остатка связаны одноуглеродными мостиками. Делокализация электрона распространяется по всему макроциклу, что способствует его легкому возбуждению в видимом диапазоне спектра.

Структура спектров поглощения различных порфиринов, присутствующих в организме, характеризуется значительным сходством, а отдельные линии могут перекрываться вплоть до полного совпадения их положений. В связи с этим для определения содержания различных порфиринов в тканях требуется анализ спектрального диапазона, включающего равное числу искомых хромофоров число неперекрывающихся, либо отличающихся по относительной интенсивности, линий поглощения.

Гемоглобин является гемопротеином, предназначенным для связывания и транспорта молекулярного кислорода. В свободном состоянии занято пять из шести координационных связей железа в геме. Оксигенация, то есть связывание гема с кислородом, приводит к переходу железа из состояния с высоким в состояние с низким спином, изменению длины связей и втягиванию атома железа в плоскость гемового кольца. Указанные конформационные изменения влияют на электронный спектр поглощения, различия в котором для оксигенированной и свободной форм гемоглобина приведены на рис. 1.

Протопорфирин IX, являющийся метаболическим предшественником гема, не содержит в координационном центре иона железа. Это обуславливает отличия его спектра электронных переходов от спектра гема [8, 9]. В спектре поглощения протопорфирина IX представлено большее число линий С?-полосы поглощения. При этом протопорфирин IX характеризуется

10

достаточно высоким квантовым выходом флуоресценции, в то время как при возбуждении молекулы гема происходит перенос энергии от порфиринового кольца к иону железа с последующей безызлучательной дезактивацией. В связи с этим протопорфирин IX зачастую используется как флуоресцентный маркер метаболических изменений, происходящих в клетках, в которых наблюдается дефицит феррохелатазы, присоединяющей к нему атом железа. Влияние многократного рассеяния и геометрии измерений

За редкими исключениями в приложении к анализу биологических сред в живом организме реализуется геометрия измерений, при которой источник и приемник излучения находятся по одну сторону от исследуемого объекта. Это условие приводит к необходимости учета влияния многократного рассеяния на результирующий сигнал, что в общем случае представляет нетривиальную задачу.

В простейшем случае регистрации спектра поглощения при прохождении света через кювету с образцом для восстановления данных используется закон Бугера-Ламберта-Бэра, описывающий ослабление излучения при распространении через поглощающую среду. Этот метод основан на предположении, что среда не является рассеивающей и, следовательно, известна длина пути излучения, поскольку известна толщина образца, через который прошло излучение. П. Бугер в 1729 г. показал [10], что интенсивность света, последовательно проходящего через равные по толщине слои стекла, уменьшается в геометрической прогрессии и может быть представлена «ординатой логарифмической кривой, осью которой служит толщина образца». Он также ввел понятие удельной прозрачности, которое входит в знаменатель прогрессии и вычисляется как длина отрезка подкасательной, характеризуя материал образца. Современная формулировка закона Бугера-Ламберта-Бэра выглядит следующим образом:

о - сечение поглощения; I - толщина образца; Ы- объемная плотность молекул поглотителя. Переходя к терминологии оптической плотности можно записать:

е - коэффициент молярной экстинкции; / - толщина образца; с - концентрация молекул поглотителя в растворе.

При этом вводится в рассмотрение коэффициент поглощения, равный

и обратная ему величина, равная длине свободного пробега фотона в среде до столкновения с поглотителем:

1/ = Ю"£'г'с

'' п

На = ¿¡а • N = £ • С ■ 1П (10)

При рассмотрении рассеивающих сред аналогичным образом вводятся коэффициент рассеяния и длина свободного пробега до акта столкновения фотона с частицей, приводящего к рассеянию:

В таком случае в приближении однократного рассеяния ослабление света средой определяется согласно закону Бугера-Ламберта-Бэра, в котором вместо коэффициента поглощения использована сумма коэффициентов поглощения и рассеяния, учитывающая изъятие света из изначального потока за счет обоих эффектов.

В лабораторной практике используются методы, основанные как на измерении интенсивности света, рассеянного исследуемой дисперсной системой (суспензия или аэрозоль), так и на измерении прошедшего через рассеивающую среду излучения.

Однако уже при необходимости учета вклада многократного рассеяния в ослабление проходящего через образец излучения информация о длине пути света в образце становится величиной, не определяемой однозначно из постановки эксперимента, поскольку приемником учитываются уже не только баллистические фотоны, но и рассеянные. Для выделения баллистических фотонов на фоне рассеянных вперед используются методы детектирования с высоким временным разрешением [11]. При измерении распространения ЮОфс-импульсов лазерного излуения через биологическую ткань было показано [12], что интенсивность излучения, обусловленного самыми «быстрыми» из рассеянных фотонов в заданном интервале времени Д^ экспоненциально спадает с увеличением толщины образца (г) как 1(Д1:) = Ю-А-ехр(-к^Д^/к), где 10 - интенсивность импульса падающего на образец излучения, к -средняя длина пути излучения в среде, и параметры Ь и А, зависящие от выбранного интервала регистрации Д^ Этот результат показал, что интенсивность «быстрых» рассеянных фотонов спадает значительно медленнее, чем баллистических, с увеличением толщины образца, что позволяет сформулировать требования к подготовке образцов, обеспечивающие наилучшее соотношение двух сигналов. В работе [13] для разделения баллистических и рассеянных фотонов предложено применение дифракционного нелинейного фильтра углового спектра оптических волн для отделения слабого баллистического сигнала от оптического шума, обусловленного рассеянием вперед. Для реализации фильтрации используется отражающая дифракционная решетка и пространственная фильтрация монохроматического дифрагированного излучения с помощью узкой щели в скользящих дифракционных порядках.

Одним из наиболее широко используемых подходов для решения задачи разделения эффектов поглощения и рассеяния является метод двух интегрирующих сфер [14],

Их = ■ I

использование которого позволяет измерить полную интенсивность света, прошедшего через образец и вернувшегося назад. В таком случае доля потерянной энергии используется для определения коэффициента поглощения, а соотношение интенсивностей рассеянного вперед и назад света позволяет определить коэффициент рассеяния. Для реализации последнего расчета используется, как правило, метод удвоения-добавления [15]. Однако измерения подобного рода в большей степени зависят от геометрии образца, чем это имеет место в абсорбционной спектроскопии, поскольку для полного соответствия с теорией он должен быть бесконечно протяженным в плоскости, перпендикулярной оси падения излучения, и настолько тонким, что общая длина свободного пробега, обусловленная наличием в среде как рассеивателей, так и поглотителей, была сравнима с толщиной образца [16]. Отсюда вытекает практическая невозможность его использования в живом организме. Однако этот метод широко используется для определения оптических свойств биологических тканей на срезах in vitro [17].

Как правило, при исследовании биологических тканей в живом организме осветитель и приемник располагаются с одной стороны от образца, и таким образом происходит регистрация излучения, рассеянного тканью назад, то есть диффузного отражения (ДО). Исключение составляет пульсоксиметрия, в которой источник и приемник могут располагаться по разные стороны от исследуемого объема ткани, при этом происходит регистрация прошедшего через ткань излучения. Но и в этом случае невозможно пренебречь эффектом многократного рассеяния.

С учетом неоднородности биологических тканей и вариаций их физиологических характеристик в общем случае задача восстановления их оптических свойств не имеет строгого решения.

Как было показано в работе [18], при измерении спектров ДО на малом расстоянии между осветительным и приёмным волокнами, форма фазовой функции (ФФ) рассеяния оказывает значительное влияние на интенсивность сигнала, наряду с числовой апертурой волокон. В этой работе был проведен анализ вклада в сигнал ДО рассеяния на различных углах отклонения от первоначального направления распространения излучения. Для регистрируемых в точке диффузно-отраженных фотонов анализировалось количество актов рассеяния, произошедших под некоторым углом. Результаты этого анализа показали, что на малом расстоянии между осветительным и приёмным волокном основной вклад в сигнал ДО вносит рассеяние под большими углами (>125°). Этот результат свидетельствует о необходимости учёта светорассеяния клеточными органеллами, размеры которых сравнимы с длиной волны падающего излучения, что приводит к широкоугловому рассеянию. Также из этого следует, что изменение расстояния между осветительным и приёмным волокнами приводит к изменению вклада различных по размеру структурных элементов в результирующий сигнал ДО.

13

Таким образом, при анализе спектральных зависимостей ДО как в точке, так и при обработке спектрально-разрешенных изображений, необходимо учитывать числовые апертуры источника и приемника, расстояние между ними, а также положение относительно поверхности, и использовать максимально приближенные к реальности модели исследуемых тканей на микроуровне, для чего требуется построение теории формирования регистрируемого сигнала, удовлетворяющей условиям измерений.

Для решения этой проблемы используют как аналитические приближения, так и имитационное моделирование распространения света в сильнорассеивающих поглощающих средах, содержащих в специальных случаях флуорофоры [19, 20, 21]. Однако для многих биологических тканей, и, в частности, для белого вещества головного мозга и глиальных опухолей различной степени малигнизации, до сих пор не выяснен вклад различных компонентов ткани в результирующий сигнал. Используя общие положения о влиянии размера, формы и концентрации рассеивателей на результирующий сигнал диффузного отражения [22, 23], необходимо разработать математическую модель его формирования для различных органов и тканей.

Влияние структурных особенностей биологических тканей на их оптические свойства

Как известно, рассеяние света происходит в случае, если показатель преломления структурного элемента отличается от показателя преломления среды, в которой он находится. Разнообразные физические структуры на тканевом и клеточном уровне содержат высокие концентрации липидов, белков или ДНК, отличающихся по показателю преломления от межклеточной и внутриклеточной жидкости. В 1863 г. Гладстон и Дейл [24] предложили эмпирическую формулу, связывающую показатель преломления и плотность вещества в растворе:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Савельева, Татьяна Александровна, 2013 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Bradley R.S., Thorniley M.S. A review of attenuation correction techniques for tissue fluorescence. II J. Я Soc. Interface, 2006, 3, 1-13.

2. Palte G. et al. Fluorescence and reflectance spectroscopy for protoporphyrin IX quantification in tissue-like media. // Proc. ofSPIE, 2011, 7883, 788340.

3. Valdes P.A. et al. Combined fluorescence and reflectance spectroscopy for in vivo quantification of cancer biomarkers in low- and high-grade glioma surgery. // Journal of Biomedical Optics, 2011, 16(11), 116007.

4. Hillman E.M.C. Optical brain imaging in vivo: techniques and applications from animal to man. // Journal of Biomedical Optics, 2007, 12(5): 051402.

5. omlc.ogi.edu/spectra/hemoglobin/summary.html

6. Buiteveld H., Hakvoort J.M.H., Donze M. The optical properties of pure water. // SPIE Proceedings, 1994, 2258, 174-183.

7. van Veen R.L.P., Sterenborg H.J.C.M., Pifferi A., Torricelli A., Cubeddu R. Determination of VIS-NIR absorption coefficients of mammalian fat, with time-and spatially resolved diffuse reflectance and transmission spectroscopy. // OSA Annual BIOMED Topical Meeting, 2004.

8. Гуринович Г.П., Севченко A.H., Соловьев K.H. Спектроскопия порфиринов. // УФН, 1963, №79, 173-234.

9. Карнаухов В.Н. Люминесцентный анализ клеток. // Пущино: Электронное издательство "Аналитическая микроскопия" (Под ред. проф. А.Ю. Буданцева), 2004. - 131 с.

10. Бугер П., Оптический трактат о градации света. // Изд-во Академии наук СССР, 1950.

11. Wang L., Liang X., Galland P., Ho P.P., Alfano R.R. True scattering coefficients of turbid matter measured by early-time gating. // Optics Letters, 1995, 20(8), 913-915.

12. Liu Feng, Yoo K.M., Alfano R.R. Transmitted photon intensity through biological tissues within various time windows. // Optics Letters, 1994, 19(10), 740-742.

13. Vacas-Jacques P., Ryabukho V., Strojnik M., Tuchin V., Paez G. Non-linear grating-based angular filter for ballistic transillumination. // Conference Paper, European Conference on Biomedical Optics (ECBO), Tissue and specimen imaging II (TSIII), Munich, Germany, June 14, 2009.

14. Pickering J.W., Prahl S., van Wieringen N., Beek J.F., van Gemert M.J.C. A double integrating sphere system to measure the optical properties of tissue. // Appl. Opt., 1993, №32, 399-410.

15. Prahl S.A., van Gemert M.J.C., Welch A J. Determining the optical properties of turbid mediaby using the adding-doubling method. II Applied Optics, 1993, 32(4), 559-568.

16. Zhu D., Lu W., Zeng S., Luo Q. Effect of light losses of sample between two integrating spheres on optical properties estimation. // Journal of Biomedical Optics, 2007, 12(6):064004.

17. Beek J.F., Blokland P., Posthumus P., Aalders M., Pickering J.W., Sterenborg H.J., van Gemert M.J. In vitro double-integrating-sphere optical properties of tissues between 630 and 1064 nm. // Phys Med Biol., 1997, 42(11):2255-61.

18. Mourant J.R., Boyer J., Hielscher A.H., Bigio I.J. Influence of the scattering phase function on light transport measurements in turbid media performed with small source-detector separations. // Optics letters, 1996, 21(7).

19. Тучин B.B. Исследование биотканей методами светорассеяния. // УФН, 1997, 167, 517-539.

20. Welch A.J., Gardner С., Richards-Kortum R., Chan E., Criswell G., Pfefer J., Warren S. Propagation of fluorescent light. II Lasers Surg Med., 1997, 21(2): 166-78.

21. Wilson R.H., Mycek M.A. Models of light propagation in human tissue applied to cancer diagnostics. // Technol Cancer Res Treat., 2011, 10(2):121-34.

22. Bashkatov A.N., Genina E.A., Kochubey V.I., Tuchin V.V. Effects of scattering particle concentration on light propagation through turbid media. // Proc. SPIE, 2000, 3917; doi:10.1117/12.382742.

23. Genina E.A., Bashkatov A.N., Kochubey V.I., Tuchin V.V. Experimental study of concentration effects in tissue phantoms, ft Proc. SPIE, 2001,4241; doi:10.1117/12.431532.

24. Gladstone J.H., Dale T.P. (1864) Researches on the refraction, dispersion and sensitiveness of liquids. //Phil. Trans. Royal Soc. London 153, 317-343.

25. Barer, R., S. Joseph. Refractometry of living cells. // Quart. J. Microsc. Sci., 1954, 95:399-423.

26. Beuthan J., Minet O., Helfman J., Herrig M., Miiller G. The spatial variation of the refractive index in biological cells. //Phys. Med. Biol., 1996, 41:369-382.

27. Wang L., Yoshida J., Ogata N. Self-Assembled Supramolecular Films Derived from Marine Deoxyribonucleic Acid (DNA)-Cationic Surfactant Complexes: Large-Scale Preparation and Optical and Thermal Properties. // Chem. Mater., 2001, №13, 1273-1281.

28. Bouzier A.K., Goodwin R., de Gannes F.M., Valeins H., Voisin P., Canioni P., Merle M., Compartmentation of lactate and glucose metabolism in C6 glioma cells. A 13c and 1HNMR study. // J Biol Chem. 1998, 273(42):27162-9.

29. Roslin M. et al. Baseline levels of glucose metabolites, glutamate and glycerol in malignant glioma assessed by stereotactic microdialysis. II Journal of N euro-Oncology, 2003, 61: 151-160.

30. Derr R.L., Ye X., Islas M.U., Desideri S., Saudek C.D., Grossman S.A. Association Between Hyperglycemia and Survival in Patients With Newly Diagnosed Glioblastoma. // Journal of clinical oncology, 2009, 27 (7).

31. Handbook of Chemistry and Physics, 89th ed., D.R. Lide, ed. // CRC Press, 2008.

32. Maier J.S., Walker S.A., Fantini S., Franceschini M.A., Gratton E. Possible correlation between blood glucose concentration and the reduced scattering coefficient of tissues in the near infrared. // Optics letters, 1994, 19 (24).

33. Junqueiram L.C., Carneiro J., Kelley R.O. (1992) Basic Histology. // Appleton and Lange, Norwalk, CT.

34. Lodish H., Baltimore D., Berk A., Zipursky S.L., Matsudaira P., Darnell J. Molecular Cell Biology, 3rd ed. // Scientific American Books, New York, 1995.

35. Stryer, L., Biochemistry, 3rd ed. // W.H. Freeman, New York, 1988, p. 760.

36. Drezek R., Dunn A., Richards-Kortum R. Light scattering from cells: finite-difference timedomain simulations and goniometric measurements, // Appl. Opt., 1999, №38, 3651.

37. Dunn A.K. Modelling of light scattering from inhomogeneous biological cells. // in Optics of Biological Particles, A. G. Hoekstra, V. P. Maltsev, and G. Videen, eds. // Springer, London, 2006, 1929.

38. Борен К., Хафмен Д., Рассеяние и поглощение света малыми частицами. // Мир, Москва, 1986.

39. ван де Хюлст Г., Рассеяние света малыми частицами. // Издательство иностранной литературы, Москва, 1961.

40. Cross D. A., Latimer, P. Angular dependence of scattering from. Escherichia coli cells. // Appl. Opt., 1972, 11, 1225-1228.

41. Beauvoit В., Kitai, Т., and Chance, B. Contribution of the mitochondrial compartment to the optical propertires of the rat liver: a theoretical and practical approach. // Biophys. J., 1994, 67, 2501.

42. Beauvoit В., Chance, B. Time-resolved spectroscopy of mitochondira, cells and tissues under normal and pathological conditions. // Mol. Cell. Biochem., 184, 445, 1998.

43. Schmitt J.M., Kumar G. Turbulent nature of refractive-index variations in biological tissue. // Opt. Lett., 1996,21, 1310.

44. Schmitt J.M., Kumar G. Optical scattering properties of soft tissue: a discrete particle model. // Appl Opt., 1998, 37, 2788.

45. Mourant J.R., Johnson T.M., Freyer J.P. Angular dependent light scattering from multicellular spheroids. // Journal of Biomedical Optics, 2002, 93(7), 93-99.

46. Backman V. Polarized light scattering spectroscopy for quantitative measurement of epithelial structures in situ. II IEEE J. Sel. Topics Quant. Elec., 1999, 5(4): 1019-1026.

47. Cotran R.S., Kumar V., Collins T. (eds) Robbins Pathological Basis of Disease. // WB Saunders. Toronto, 1425 pp.

48. Mourant J.R., Canpolat M., Brocker C., Esponda-Ramos O., Johnson Т., Matanock A., Stetter K., Freyer J.P. Light scattering from cells: the contribution of the nucleus and the effects of proliferative status. // Journal of Biomedical Optics, 2000, 131(5).

49. Drezek R., Dunn A., Richards-Kortum R., Light scattering from cells: finite-difference timedomain simulations and goniometric measurements. // Appl. Opt., 1999, 38, 3651.

50. Drezek R., Dunn A., Richards-Kortum R. A pulsed finite-difference time-domain (FDTD) method for calculating light scattering from biological cells over broad wavelength ranges. // Opt. Express, 2000, 6, 147.

51. Beck T.J., Beyer W., Pongratz Т., Stummer W., Waidelich R., Stepp H., Wagner S., Baumgartner R. Clinical Determination of Tissue Optical Properties in vivo by Spatially Resolved Reflectance Measurements. // Proceedings of SPIE, 2003, 5138.

52. Alerstam E., Andersson-Engels S., Svensson T. Improved accuracy in time-resolved diffuse reflectance spectroscopy. // Opt Express., 2008, 16(14): 10440-54.

53. Swartling J., Dam J.S., Andersson-Engels S. Comparison of spatially and temporally resolved diffuse-reflectance measurement systems for determination of biomedical optical properties. // Appl Opt., 2003, 42(22):4612-20.

54. Стратонников A.A., Меерович Г.А., Рябова A.B., Савельева Т.А., Лощенов В.Б. Использование спектроскопии обратного диффузного отражения света для мониторинга состояния тканей при фотодинамической терапии. // Квант, электроника, 2006, 36 (12), 11031110.

55. Passos D., Hebden J. С., Pinto P. N., Guerra R. Tissue phantom for optical diagnostics based on a suspension of microspheres with a fractal size distribution. // Journal of Biomedical Optics, 2005, 10(6), 064036.

56. Pogue B.W. Review of Neurosurgical Fluorescence Imaging Methodologies / B. W. Pogue, S. Gibbs-Strauss, P. A. Valdes, K. Samkoe, D. W. Roberts, K. D. Paulsen // IEEE J Sel Top Quantum Electron. - 2010. - № 16. - P. 493 - 505.

57. Teng L. Silencing of ferrochelatase enhances 5-aminolevulinic acid-based fluorescence and photodynamic therapy efficacy / L. Teng, M. Nakada, S.-G. Zhao, Y. Endo, N. Furuyama, E. Nambu, I. V. Pyko, Y. Hayashi and J.-I. Hamada // British Journal of Cancer. - 2011. - № 104. - P. 798 - 807.

58. Stummer W. Long-sustaining response in a patient with non-resectable, distant recurrence of glioblastoma multiforme treated by interstitial photodynamic therapy using 5-ALA: case report / Stummer W., Beck Т., Beyer W., Mehrkens J.H., Obermeier A., Etminan N., Stepp H., Tonn J.C., Baumgartner R., Herms J., Kreth F.W. // JNeurooncol. - 2008. - Vol. 87. - p.103-109

59. Roberts D.W. Coregistered fluorescence-enhanced tumor resection of malignant glioma: relationships between 5-aminolevulinic acid-induced protoporphyrin IX fluorescence, magnetic resonance imaging enhancement, and neuropathological parameters. Clinical article / Roberts D.W., Valdes P.A., Harris B.T., Fontaine K.M., Hartov A., Fan X., Ji .S, Lollis S.S., Pogue B.W., Leblond F., Tosteson T.D., Wilson B.C., Paulsen K.D. // JNeurosurg. - 2011 - Vol.114. - p. 595-603.

60. Gibbs-Strauss S.L. Diagnostic detection of diffuse glioma tumors in vive with molecular fluorescent probe-based transmission spectroscopy / Gibbs-Strauss S.L., O'Hara J.A., Srinivasan S., Hoopes P.J., Hasan Т., Pogue B.W // Med. Phys. - 2009. - Vol.36. - P. 974-983

61. Коновалов A.H., Потапов A.A. Нейрохирургия - успехи и задачи. // Вестник Российской Академии Медицинских Наук, 2011, № 2, с. 19-24.

62. Hillman Е.М.С. Optical brain imaging in vivo: techniques and applications from animal to man. // Journal of Biomedical Optics, 2007, 12(5): 051402.

63. http://www.karlstorz.com/cps/rde/xchg/SID-25771F55-lAFCF565/karlstorz-en/hs.xsl/8405.htm

64. http://www.surgicalmicroscopes.com/product/zeiss-pentero-microscope

65. Valdes P.A. et al. Quantitative, spectrally-resolved intraoperative fluorescence imaging. // Scientific Reports 2, Article number: 798, 2012, doi:10.1038/srep00798.

66. Doronina-Amitonova L.V., Fedotov I.V., Efimova O., Chernysheva M., Fedotov A.B., Anokhin K.V., Zheltikov A.M. Multicolor in vivo brain imaging with a microscope-coupled fiber-bundle microprobe. II Applied Physics Letters, 2012, 101:233702-233702.

67. Doronina-Amitonova L.V., Fedotov I.V., Fedotov A.B., Zheltikov A.M. High-resolution wide-field raman imaging through a fiber bundle. // Applied Physics Letters, 2013, 102:161113—1—161113— 3.

68. Steimers A., Gramer M., Ebert В., Füchtemeier M., Royl G., Leithner C., Dreier J.P., Lindauer U., Kohl-Bareis M. Imaging of cortical haemoglobin concentration with RGB reflectometry. // Proc. SPIE, 2009, 7368, Clinical and Biomedical Spectroscopy, 736813; doi:10.1117/12.831583.

69. Loschenov V.B., Konov V.I., Prokhorov A.M. Photodynamic therapy and fluorescence diagnostics. // Laser Phys., 2000, 10, 1188.

70. Рябова A.B., Стратонников А.А., Лощенов В.Б. Лазерно-спектроскопический метод оценки эффективности фотосенсибилизаторов в биологических средах. // Квант, электроника, 2006, 36 (6), 562-568.

71. Brennan К.С., Toga A.W. Intraoperative Optical Imaging. // In: Frostig RD, editor. In Vivo Optical Imaging of Brain Function. 2nd edition. // Boca Raton (FL): CRC Press; 2009. Chapter 13. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK20224/

72. Hill D.K., Keynes R.D. Opacity changes in stimulated nerve. // The Journal of Physiology, 1949, 108, 278-281.

73. Dunn A.K., Devor A., Bolay H., Andermann M.L., Moskowitz M.A., Dale A.M., Boas D.A. Simultaneous imaging of total cerebral hemoglobin concentration, oxygenation, and blood flow during functional activation. // Opt Lett., 2003, 28(l):28-30.

74. Prakash N. et al. Temporal profiles and 2-dimensional oxy-, deoxy-, and total-hemoglobin somatosensory maps in rat versus mouse cortex. I/ Neurolmage, 2007;37:S27-S36.

75. Gebhart S.C., Thompson R.C., Mahadevan-Jansen A. Liquid-crystal tunable filter spectral imaging for brain tumor demarcation. II Appl Opt., 2007, 46(10): 1896-910.

76. Barnett A.R. The Calculation of Spherical Bessel and Coulomb Functions// in Computational Atomic Physics, 1996,pp 181-202.

77. Aden A.L. Electromagnetic scattering from spheres with sizes comparable to the wavelength. // J. Appl. Phys., 1951, 22, 601-606.

78. Priezzhev A.V., Kirillin M.Y., Lopatin V.V, Effect of model parameters on Monte-Carlo simulated light scattering indicatrice of RBC suspension layer at physiological hematocrit. II Proc. SPIE, 2002, 4624; doi:10.1117/12.468322.

79. Gonzalez-Rodriguez P., Kim A. Light propagation in tissues with forward-peaked and large-angle scattering. 11 Appl. Opt., 2008, 47, 2599-2609.

80. Jacques S.L., Pogue B.W. Tutorial on diffuse light transport. // Journal of Biomedical Optics., 2008,13(4):041302. doi: 10.1117/1.2967535.

81. Eason G. et al. The theory of the back-scattering of light by blood. II J. Phys. D: Appl. Phys., 1978, 11, 1463.

82. Farrell T.J., Patterson M.S., Wilson B.C. A diffusion theory model of spatially resolved, steady-state diffuse reflectance for the non-invasive determination of tissue optical properties. // Med. Phys., 1992, № 19, pp. 879-888.

83. Delpy D.T., Cope M., van der Zee P., Arridge S., Wray S., Wyatt J. Estimation of optical path length through tissue from direct time of flight measurements. // Phys. Med. Biol, 1988, 33 1433^42.

84. Tsuchiya Y., Photon path distribution in inhomogeneous turbid media: theoretical analysis and a method of calculation. IIJ Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis., 2002,19(7):1383-9.

85. Hiraoka M., Firbank M., Essenpreis M., Cope M., Arridge S.R., van der Zee P., Delpy D.T., A Monte Carlo investigation of optical pathlength in inhomogeneous tissue and its application to near-infrared spectroscopy. II Phys. Med. Biol, 1993, 38 1859-76.

86. Кандидов В.П., Милиции В.О., Быков A.B., Приезжев A.B. Использование корпускулярного и волнового методов Монте-Карло в оптике дисперсных сред. // Квант, электроника, 2006, 36(11), 1003-1008.

87. Wang L., Jacques S.L., Zheng L. MCML-Monte Carlo modeling of light transport in multi-layered tissues. // Comput. Methods Programs Biomed, 1995, № 47, 131-146.

88. Соболь И.М., Метод Монте-Карло. II Наука, Москва, 1968.

89. http://www.alglib.net/interpolation/leastsquares.php

90. Pogue B.W. Review of Neurosurgical Fluorescence Imaging Methodologies / B. W. Pogue, S. Gibbs-Strauss, P. A. Valdes, K. Samkoe, D. W. Roberts, K. D. Paulsen II IEEE J Sei Top Quantum Electron., 2010, № 16, 493 - 505.

91. Teng L. Silencing of ferrochelatase enhances 5-aminolevulinic acid-based fluorescence and photodynamic therapy efficacy / L. Teng, M. Nakada, S.-G. Zhao, Y. Endo, N. Furuyama, E. Nambu, I.V. Pyko, Y. Hayashi and J.-I. Hamada // British Journal of Cancer, 2011, 104, 798 - 807.

92. Ishihara R., Katayama Y., Watanabe Т., Yoshino A., Fukushima Т., Sakatani K. Quantitative spectroscopic analysis of 5-aminolevulinic acid-induced protoporphyrin IX fluorescence intensity in diffusely infiltrating astrocytomas. // Neurol Med Chir (Tokyo), 2007, 47(2):53-7; discussion 57.

93. Stummer W. Long-sustaining response in a patient with non-resectable, distant recurrence of glioblastoma multiforme treated by interstitial photodynamic therapy using 5-ALA: case report / Stummer W., Beck Т., Beyer W., Mehrkens J.H., Obermeier A., Etminan N., Stepp H., Tonn J.C., Baumgartner R., Herms J., Kreth F.W. // JNeurooncol, 2008, 87, 103-109

94. Roberts D.W. Coregistered fluorescence-enhanced tumor resection of malignant glioma: relationships between 5-aminolevulinic acid-induced protoporphyrin IX fluorescence, magnetic resonance imaging enhancement, and neuropathological parameters. Clinical article / Roberts D.W., Valdes P.A., Harris B.T., Fontaine K.M., Hartov A., Fan X., Ji .S, Lollis S.S., Pogue B.W., Leblond F., Tosteson T.D., Wilson B.C., Paulsen K.D. П J Neurosurg., 2011, 114, 595-603.

95. Gibbs-Strauss S.L. Diagnostic detection of diffuse glioma tumors in vive with molecular fluorescent probe-based transmission spectroscopy / Gibbs-Strauss S.L., O'Hara J.A., Srinivasan S., Hoopes P.J., Hasan Т., Pogue B.W // Med. Phys., 2009, 36, 974-983

96. Potapov A.A., Loshakov V.A., Usachev D. J. et al. Intraoperative multimodal navigation including laser fluorescence spectroscopy in surgery of malignant brain tumors // Materials of 14th European Congress of Neurosurgery, Rome, Italy, October 9-14, 2011.

97. Pogue B.W. et al., Review of Neurosurgical Fluorescence Imaging Methodologies. // IEEE J Sei Top Quantum Electron., 2010, 16(3): 493-505.

98. Valdes P.A. et al., 5-aminolevulinic acid-induced protoporphyrin IX concentration correlates with histopathologic markers of malignancy in human gliomas: the need for quantitative fluorescence-guided resection to identify regions of increasing malignancy. II Neuro Oncol., 2011, 13(8): 846-856.

99. Takano S., Yoshii Y., Kondo S., Suzuki H., Maruno Т., Shirai S. and Nose T. Concentration of vascular endothelial growth factor in the serum and tumor tissue of brain tumor patients. // Cancer Res., 1996, 56,2185-2190.

100. Takahashi J.A., Fukumoto M., Igarashi K., Oda Y., Kikuchi H. and Hatanaka M. Correlation of basic fibroblast growth factor expression levels with the degree of malignancy and vascularity in human gliomas. H J Neurosurg., 1992, 76, 792-798.

101. Scatliff J.H., Radcliffe W.B., Pittman H.H., Park C.H. Vascular structure of glioblastomas. H Am J Roentgenol Radium Ther Nucl Med., 1969, 105(4):795-805.

102. Weidner N. Tumoural vascularity as a prognostic factor in cancer patients: the evidence continues to grow. II J Pathol., 1998, 184(2): 119-22.

103. Evans S.M. et al., Hypoxia Is Important in the Biology and Aggression of Human Glial Brain Tumors. // Clin Cancer Res, 2004, 10; 8177.

104. Wenz F. et al. Age dependency of the regional cerebral blood volume (rCBV) measured with dynamic susceptibility contrast MR imaging (DSC). // Magnetic Resonance Imaging, 1996, 14(2), 157-162.

105. Fuss M. et al., Radiation-induced regional cerebral blood volume (rCBV) changes in normal brain and low-grade astrocytomas: quantification and time and dose-dependent occurrence. // International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics, 2000, 48(1), 53-58.

106. Aronen H.J. et al. Cerebral blood volume maps of gliomas: comparison with tumor grade and histologic findings. // Radiology. 1994,191(1):41-51.

107. Asgari S., Rohrborn H.J., Engelhorn T., Stolke D., Intra-operative characterization of gliomas by near-infrared spectroscopy: possible association with prognosis. // Acta Neurochirurgica, 2003, 145(6):453-59; discussion 459-60.

108. Brat D.J. Mechanisms of tumor progression: angiogenesis, hypoxia, and invasion. II Conf. proceedings of the American Society of Neuroradiology: integration of imaging strategies in neuroradiology, 2004, 1-8.

109. Giese A., Bjerkvig R., Berens M.E., Westphal M. Cost of migration: invasion of malignant gliomas and implications for treatment. IIJ Clin Oncol, 2003, 21(8), 1624-1636.

110. Tonn J.C, Goldbrunner R. Mechanisms of glioma cell invasion. I I Acta Neurochir Suppl, 2003, 88,163-167.

111. Brunberg J. A., Chenevert T. L., McKeever P. E., Ross D. A., Junck L. R., Muraszko K. M., Dauser R., Pipe J. G. and Betley A. T., In vivo MR determination of water diffusion coefficients and diffusion anisotropy: correlation with structural alteration in gliomas of the cerebral hemispheres. // AJNR Am JNeuroradiol, 1995, 16,361-371.

112. Sinha S., Bastin M.E., Whittle I.R., Wardlaw J.M. Diffusion tensor MR imaging of highgrade cerebral gliomas. /I AJNR Am J Neuroradiol, 2002, 23, 520-527.

113. Johansen-Berg H., Behrens T. E.-G., Diffusion MRI: from quantitative measurement to in vivo neuroanatomy. //Ac. Press. Elsevier, China, 75-126, 2009.

114. Brady S.T., Siegel G.J., Alberts R.W., Price D.L. Basic Neurochemistry: Principles of Molecular, Cellular and Medical Neurobiolog, 8th ed. // Ac. Press. Elsevier, China, 185, 2011.

115. LeBihan D., Mangin J.-F., Poupon C., Clark C. A., Pappata S., Molko N. and Chabriat H., Diffusion tensor imaging: concepts and applications. // JMagn Reson Imaging, 2001, 13, 534-546.

116. Stanley Lu, Daniel Ahn, Glyn Johnson, and Soonmee Cha, Peritumoral Diffusion Tensor Imaging of High-Grade Gliomas and Metastatic Brain Tumors. // AJNR Am J Neuroradiol, 2003, 24:937-941.

117. Sinha S., Bastin M.E., Whittle I.R., Wardlaw J.M. Diffusion Tensor MR Imaging of High-Grade Cerebral Gliomas. /1 AJNR Am J Neuroradiol, 2002, 23:520-527.

118. Goebell E. et al. Low-Grade and Anaplastic Gliomas: Differences in Architecture Evaluated with Diffusion-Tensor MR Imaging. // Radiology, 2006, 239(1).

119. Candolfi M., Curtin J.F., Nichols W.S., Muhammad A. G., King G. D , Pluhar G.E., McNiel E. A., Ohlfest J.R., Freese A.B., Moore P.F., Lerner J., Lowenstein P.R., Castro M.G. Intracranial glioblastoma models in preclinical neuro-oncology: neuropathological characterization and tumor progression.H JNeurooncol., 2007, 85(2), 133-148.

120. http://synapses.clm.utexas.edu/atlas/contents.stm

121. Cotter D., Mackay D., Landau S., Kerwin R., Everall I. Reduced glial cell density and neuronal size in the anterior cingulate cortex in major depressive disorder. // Arch. Gen. Psychiatry, 2001, 58, 545-553.

122. Cruz-Sánchez F.F. et al. Prognostic analysis of astrocytic gliomas correlating histological parameters with the proliferating cell nuclear antigen labelling index (PCNA-LI). // Histol&Histopathol, 1997, 12: 43-49.

123. Nafe R., Schlote W. Densitometric Analysis of Tumor Cell Nuclei in lowgrade and high-grade Astrocytomas. // Electronic Journal of Pathology and Histology, 2002, 8(3), 023-02

124. Nafe R. et al., Morphology of proliferating and non-proliferating tumor cell nuclei in glioblastomas correlates with preoperative data from proton-MR-spectroscopy. // Neuropathology, 2004, 24, 172-182.

125. Schiffer D. Brain Tumor Pathology: Current Diagnostic Hotspots and Pitfalls. // Springer, The Netherlands, 2006.

126. Sarkar C., Jain A., Suri V. Current concepts in the pathology and genetics of gliomas. // Indian J Cancer, 2009, 46(2), 108-119.

127. Seet K.T., Nieminen T.A., Zvyagin A.V. Refractometry of melanocyte cell nuclei using optical scatter images recorded by digital fourier microscopy. II Journal of Biomedical Optics, 14(4):044031 -044031-7.

128. Pysh J.J., Khan T. Variations in mitochondrial structure and content of neurons and neuroglia in rat brain: An electron microscopic study. 11 Brain Research, 1972, 36(1), 1-18.

129. Beauvoit B., Evans S. M., Jenkins T. W., Miller E. E. and Chance B. Correlation between the light scattering and the mitochondrial content of normal tissues and transplantable rodent tumor. // Analytical Biochemistry, 1995,226, 167-174.

130. Beauvoit B., Kitai T., Chance B. Contribution of the mitochondrial compartment to the optical propertires of the rat liver: a theoretical and practical approach. // Biophys. J., 67, 2501, 1994.

131. Beauvoit B., Chance B. Time-resolved spectroscopy of mitochondira, cells and tissues under normal and pathological conditions. Mol. Cell. II Biochem., 1998, 184, 445.

132. Schmitt J.M., Kumar G. Turbulent nature of refractive-index variations in biological tissue. // Opt. Lett., 1996,21, 1310.

133. Hackenbrock C.R. Ultrastructural bases for metabolically linked mechanical activity in mitochondria II. Electron Transport-Linked Ultrastructural Transformations in Mitochondria. // J Cell Biol. 1968, 37(2): 345-369.

134. Lang RD, Bronk JR. A study of rapid mitochondrial structural changes in vitro by spray-freeze-etching. IIJ Cell Biol., 1978, 77(l):I34-47.

135. Gabriel A-M. Electron microscopy morphology of the mitochondrial network in gliomas and their vascular microenvironment. // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Bioenergetics, 2011, 1807(6), 602-608.

136. Oudard S., Boitier E., Miccoli L., Rousset S., Dutrillaux B., Poupon M.F. Gliomas are driven by glycolysis: putative roles of hexokinase, oxidative phosphorylation and mitochondrial ultrastructure. // Anticancer Res., 1997, 17(3C), 1903-1911.

137. Kalkman J., Bykov A.V., Faber D.J., van Leeuwen T.G. Multiple and dependent scattering effects in Doppler optical coherence tomography. // Optics Express, 2010, 18 (4), 3883.

138. Martelli F., Zaccanti G. Calibration of scattering and absorption properties of a liquid diffusive medium at NIR wavelengths. CW method. // Optics Express, 2007, 15 (2), 486.

139. Di Ninni P., Martelli F., Zaccanti G. Effect of dependent scattering on the optical properties of Intralipid tissue phantoms. // Biomed. Optics Express, 2011, 2 (8), 2265.

140. Michels R., Foschum F., Kienle A. Optical properties of fat emulsions. H Opt. Express, 2008, 16, 5907-5925.

141. Stratonnikov A.A., Loschenov V.B. Evaluation of blood oxygen saturation in vivo from diffuse reflectance spectra. 11 Journal of Biomedical Optics, 2001, 6(4), l-O.

142. Groenhuis R.A.J., Ferwerda H.A., Ten Bosch J.J. Scattering and absorption of turbid materials determined from reflection measurements. 1: Theory. // Applied Optics, 22(16), 2456-2462, 1983.

143. Schmitt J.M., Zhou G.X., Walker E.C., Wall R.T. Multilayer model of photon diffusion in skin. // J Opt Soc Am A., 1990, 7(ll):2141-53.

144. Patterson M.S., Schwartz E., Wilson B.C. Quantitative Reflectance Spectrophotometry For The Noninvasive Measurement Of Photosensitizer Concentration In Tissue During Photodynamic Therapy. HProc. SPIE, 1989, 1065, 115.

145. Ito U. et al., Temporary focal cerebral ischemia results in swollen astrocytic end-feet that compress microvessels and lead to focal cortical infarction. // Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 2011, 31, 328-338.

146. TangY., Nyengaard J.R., Pakkenberg, Gundersen H.J.G. Age-Induced White Matter Changes in the Human Brain: A Stereological Investigation. I I Neurobiology of Aging, 1997, 18(6), 609-615.

147. Yaroslavsky A.N., Schulze P.C., Yaroslavsky I.V., Schober R., Ulrich F., Schwarzmaier HJ. Optical properties of selected native and coagulated human brain tissues in vitro in the visible and near infrared spectral range. // Phys Med Biol., 2002, 47(12), 2059-73.

148. J. M. Schmitt and G. Kumar, Spectral distortions in nearinfrared spectroscopy of turbid materials. // Appl. Spectrosc., 1996, 50, 1066-1073.

149. Kumar G., Schmitt J.M., Optimal probe geometry for near-infrared spectroscopy of biological tissue. II Appl. Opt., 1997, 36, 2286-2293.

150. Gebhart S.C., Majumder S.K., Mahadevan-Jansen A. Comparison of spectral variation from spectroscopy to spectral imaging. // Applied Optics, 2007, 46(8).

151. Biomedical photonics handbook, ed. Tuan Vo-Dinh I I New York: CRC Press, 2003.