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內(nèi)窺鏡技術(shù)在醫(yī)學前期診斷領域已經(jīng)有著很廣泛的應用。隨著內(nèi)窺鏡技術(shù)的發(fā)展，從用白光對人體內(nèi)部部位的肉眼觀測，已經(jīng)發(fā)展到利用光與生物組織的相互作用，通過各種光學檢測方法（如反射，吸收，熒光，散射等）進行分析，從而起到早期診斷，預防疾病的作用。
拉曼光譜分析是應用較廣泛的一種光學檢測方法。其工作特點是：1，無需樣品制備；2，適合測量含水量較大的活體組織；3，可以實現(xiàn)與生物組織的無接觸檢測。因此與內(nèi)窺鏡診斷裝置結(jié)合后，受到越來越廣泛的關注和應用。
基于拉曼技術(shù)的內(nèi)窺鏡測試系統(tǒng)主要包含有如下幾個部分：
1， 激發(fā)光源。一般針對生物組織拉曼散射的激發(fā)光使用低功率的近紅外波段光源。相較于532nm或是紫外光源，有著更好的穿透性能，同時其對生物組織的損傷也較小，并且產(chǎn)生的自發(fā)熒光也比較小。目前常用的激發(fā)光波段為785nm或是830nm。
2， 內(nèi)窺鏡探頭部件。它的主要功能是利用光纖將激發(fā)光引入，在出口端面激發(fā)生物組織產(chǎn)生拉曼信號，同時再由端面接收信號返回光學檢測系統(tǒng)。因此內(nèi)窺鏡的光纖探頭裝置有著很高要求，需要在收集信號效率，數(shù)值孔徑等方面有著很高的要求！
3， 光譜分析系統(tǒng)。生物組織經(jīng)由內(nèi)窺鏡系統(tǒng)激發(fā)并收集信號后，經(jīng)光纖進入光譜分析系統(tǒng)。因為需要實時對信號進行監(jiān)測監(jiān)控，光譜分析系統(tǒng)一般采用基于光柵和CCD（光電耦合器件）的光譜采集系統(tǒng)。基于CT結(jié)構(gòu)和VPH（Volume Phase Holographic）結(jié)構(gòu)的光譜儀是兩種常見光譜測量系統(tǒng)。
隨著VPH光柵的進一步優(yōu)化和改進，VPH光柵越來越受到關注。其*性主要體現(xiàn)在相較前者，其通光量更大，即接收信號的能力越大。生物組織的拉曼信號一般都較弱，這樣高通光量VPH譜儀在同樣的光學探測器的情況下可以有更好的信噪比。另外探測器一般使用硅基的CCD，根據(jù)在使用785nm或是830nm激光的情況下，可以輕松測量生物組織的拉曼信號，不僅是指紋區(qū)范圍（Fingerprint）(200-2000cm-1),對與高波數(shù)范圍（High Wavenumber）區(qū)域（2600-3500cm-1）也能輕松應對。
目前市面上已有多種VPH光譜儀，并且取得了較好的測量效果，甚至可以實現(xiàn)指紋區(qū)，高波數(shù)區(qū)的同時測量。
北京卓立漢光經(jīng)過多年的研究，推出一款基于體光柵的VPH光譜儀探測裝置。
1，超高的光通量
w 極小的F數(shù)：F/1.8
w 光纖耦合能力：能夠收集NA:0.22光纖
w 導入的光信號
2，超高的光收集效率
高透射VPH光柵保證了高衍射效率，增透鍍膜透鏡確保了*大的通光效率，從而實現(xiàn)了可見或近紅外*大的通光量
3，極低的雜散光
VPH光柵--平滑的衍射效率曲線所造就的極低的雜散光
圖3：衍射效率@785 光柵
4，光譜成像質(zhì)量
與傳統(tǒng)的C-T模式光譜儀相比，在30mm像面上進行了出色的光學像差校正，獲得了圖像質(zhì)量，從而獲得了更好的空間分辨率和光譜分辨率，也保證了近軸多通道采集的最小串擾和拉曼偏移。
圖4：成像模式下的氖燈光譜
測試條件：20芯光纖束 / 100μm芯徑
5，緊湊堅固的設計
所有部件作為一個整體模塊進行預調(diào)校，光路穩(wěn)定，不會受到運輸過程中的碰撞影響
6，高光譜分辨率
圖5：分辨率測試數(shù)據(jù)
一、乙醇溶劑拉曼光譜（Omni-iSpecT785A1 系統(tǒng)，帶高通量探針）
圖5：乙醇拉曼光譜，0.25%濃度，5s曝光時間，300mW激光器
二、人體皮膚拉曼光譜（Omni-iSpecT785A1 系統(tǒng)，高通量探頭）
圖6：皮膚拉曼光譜，20s曝光時間，20mW激光功率
1. Zhi wei Huang, Seng Khoon Teh, Wei Zheng, Opt. Lett. 34, 785 (2009).
2. Mads Sylvest Bergholt, Wei Zheng, Zhiwei Huang，Journal of Biomedical Optics，18，030502（2013）
3. Kan Lin, Wei Zheng, Chwee Ming Lim, Zhiwei Huang, Theranostics，7，3517 （2017）
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