[發明專利]一種基于紅外光譜成像技術的法醫學肺脂肪栓塞分析方法

有效

• 申請號: 202110318780.4
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113063751B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 黃平;張吉;鄧愷飛;陳憶九;秦志強;張建華;程奇;李正東;劉寧國
• 申請（專利權）人: 司法鑒定科學研究院
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 賈耀淇

本發明提供一種基于紅外光譜成像技術的法醫學肺脂肪栓塞分析方法，包括以下步驟：S1、獲取生物樣本并進行預處理，放入紅外光譜檢測臺；S2、采用紅外光譜檢測臺對生物樣本進行化學信息采集及化學成分分析，得到脂質含量偽彩色圖；S3、構建人工智能神經網絡模型，采用人工智能神經網絡模型對所述偽彩色圖進行處理，得到血管內脂質像素數，并根據所述血管內脂質像素數進行肺組織栓塞分析。本發明根據特征性官能團振動模式定位肺泡壁毛細血管及間質小血管內的脂質成分，通過對這些脂質成分的定性、定量分析，實現法醫學肺脂肪栓塞的死亡原因鑒定。

技術領域

本發明涉及法醫病理學診斷技術領域，特別涉及一種基于紅外光譜成像技術的法醫學肺脂肪栓塞分析方法。

背景技術

肺脂肪栓塞(pulmonary fat embolism，PFE)主要是發生于嚴重外傷特別是長骨骨折、脂肪組織豐富的軟組織挫壓傷后，出現的肺泡壁毛細血管及間質小血管內脂滴栓塞的現象。其主要死亡機制為外傷后脂滴成分進入體循環，經右心達到肺部血管，造成血氣交換功能障礙從而導致人體窒息死亡。在法醫學實踐中，PFE既可作為主要死因，也可作為輔助死因，用于評估外傷在死亡中的參與程度；同時，PFE也可被認為是一種生活反應，提示受害者在遭受外傷時或外傷發生后不久仍處于存活狀態。

PFE的診斷主要依賴于傳統組織病理學方法，包括常規HE染色及相關脂質特殊染色(如蘇丹III、蘇丹IV、蘇丹黑B和油紅-O)。在HE染色中，肺血管內的脂滴成分往往會被有機溶劑所溶解，在形態學上呈現出串珠樣的改變，需要進一步的特殊染色予以印證。然而，相關特殊染色方法存在如下問題：(1)染色過程費時、費力且會產生大量的有毒廢物；(2)染色質量的好壞往往取決于技術人員的熟練程度，不同實驗平臺之間染色效果也存在著較大的差異性，結果可重復性差；(3)在玻片染色和洗滌過程中，由于脂滴與周圍管腔結合松散，容易造成脂滴偏移或擴散至血管外的現象，從而導致假陰性結果的出現；(4)特殊染色切片保存相對困難，會隨著時間推移出現褪色，難以進行溯源回顧性檢查。因此，迫切需要開發一種客觀、環保、可重復的方法來進行PFE的深入診斷和研究。

發明內容

針對以上技術問題，本發明提供一種基于紅外光譜成像技術的法醫學肺脂肪栓塞分析方法，作為一種免標記和非破壞性的光譜檢測技術，FTIR光譜可以顯現出對應樣品中特定化學官能團的特征峰。根據特征性官能團振動模式定位肺泡壁毛細血管及間質小血管內的脂質成分，通過對這些脂質成分的定性、定量分析。實現法醫學肺脂肪栓塞的死亡原因鑒定。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：本發明提供一種基于紅外光譜成像技術的法醫學肺脂肪栓塞分析方法，包括以下步驟：

S1、獲取生物樣本并進行預處理，將處理后的生物樣本放入紅外光譜檢測臺；

S2、采用紅外光譜檢測臺對生物樣本進行化學信息采集及化學成分分析，得到脂質含量偽彩色圖；

S3、構建人工智能神經網絡模型，采用所述人工智能神經網絡模型對所述脂質含量偽彩色圖進行處理，得到血管內脂質像素數，根據所述血管內脂質像素數進行肺脂肪栓塞分析。

優選地，所述步驟S1的過程為：

S1.1、將生物樣本放入4％的多聚甲醛固定液中進行固定24小時，將固定24小時后的樣本進行10％，20％，30％的蔗糖梯度脫水后洗凈并切片；

S1.2、將切片后的生物樣本制作成薄片并放置于氟化鈣或氟化鋇切片上，待組織完全干燥后放入紅外光譜檢測臺。

優選地，所述步驟S2的過程為：

S2.1、調試紅外光譜檢測臺的參數，劃定檢測臺上樣本掃描區域；

S2.2、基于所述樣本掃描區域，采用紅外光譜檢測臺對生物樣本進行大分子物質化學信息采集并進行化學成分分析，得到脂質含量偽彩色圖。