Biophotonics Laboratory

Head of laboratory – prof. Jānis Spīgulis

Main directions of scientific work:

Development of optical methods and devices for medical and technological applications.

early non-invasive skin cancer diagnostics and classification of skin lesions using multispectral diffuse reflectance and autofluorescence imaging techniques combined with artificial neural network analysis;
early detection of sepsis on the knees using multispectral imaging techniques;
contactless photoplethysmography imaging to monitor the time of exposure to anesthesia;
assessment and presentation of oxygen saturation in the skin;
laser beam contrast imaging for microbial growth analysis;
time-resolved diffuse reflectance and in vivo skin autofluorescence using time-dependent single-photon counting;
detection of counterfeit currency by multispectral imaging techniques.

Notikumi

Laboratorijas darbības prezentēšana pasākumā "Eiropas Zinātnieku nakts 2021"

2021. gada 30.aprīlī pasākums "Eiropas Zinātnieku nakts 2021" notika virtuāli tīmekļa vietnē www.zinatniekunakts2021.lv. Šī pasākuma ietvaros LU ASI Biofotonikas laboratorijas vadītājs, profesors Jānis Spīgulis bija sagatavojis prezentāciju ar iekļautiem video materiāliem par darbu laboratorijā un īstenotajiem projektiem. "Eiropas Zinātnieku nakts 2021" pasākuma programmā video tika demonstrēts Dextrum viruālālajā skatuvē plkst. 22:40 Biofotonikas laboratorija - īss ievads par laboratoriju, Ierīce ādas veidojumu diagnostikai, video par dzīvnieku optisko diagnostiku + prezentācija par baktēriju koloniju augšanu - ierakstu skaities šeit.

Prezentācijā bija iekļauti divi video materiāli, kuri tika nofilmēti Biofotonikas laboratorijā :

LU Atomfizikas un spektroskopijas institūta Biofotonikas laboratorijas vadošais pētnieks Mindaugas Tamosiunas iepazīstināja ar spektrālā domēna optiskās koherences tomogrāfiju (SD-OCT), kas ir interferometrijas tehnika (bez-kontakta lāzera mērījumi), kuras pamatā ir atpakaļ atstarotās un izkliedētās gaismas analīze no izgaismota parauga apjoma. Izmantotajā OCT ierīcē ir iekļauts platjoslas gaismas avots ar ātrdarbīgu spektrometru, lai nodrošinātu dziļuma profilus, ko var izmantot trīs dimensiju attēlu rekonstrukcijai. Dziļuma informācija tiek iegūta, izmantojot Fast Fourier transformāciju. Priekšrocība ir tā, ka SD-OCT ļauj veikt mikron izšķirtspējas attēl veidošanu dabīgās vides audos dažu milimetru robežās no virsmas, bez parauga ekstrakcijas vai citas iejaukšanās uz ķermeņa. LU ASI Biofotonikas laboratorijas laborants Mikus Melderis veica SD-OCT demonstrāciju, kuras laikā kā paraugi tika izmantotas vīnoga un zemene, jo tām ir raksturīga struktūra ar relatīvi mazāku izkliedi. Parādītie šķērsgriezuma attēli tiek saukti par B-Scans. 3D OCT attēls tika izveidots, apkopojot vairākus B-scans, kas parādīti kā tilpuma datu kopa. Šī (SD-OCT) laboratorijas paraugu apstrādes tehnika/metode tiek pielietota pētniecības nolūkos FLPP projekta Nr.lzp-2019/1-0254 "Multimodālā attēlošana veterenārās onkoloģijas vajadzībām, kombinējot optisko koherences tomogrāfiju un fotoakustisko mikroskopiju" ietvaros, kur tā tiek pārbaudīta uz veterinārajiem onkoloģiskajiem paraugiem ex vivo no kaķiem un suņiem, ar vienotu diagnozi:

I) Sarkoma;

II) krūts šūnu audzējs;

III) Lipoma;

(+ adjcent ādas audu paraugi atsaucei).

Iegūtie OCT attēli sākumā tiek iepriekš apstrādāti, veidojot masku katram attēlam, ieskaitot kontūru segmentāciju, piesātinājuma līniju noņemšanu, tukšumu aizpildīšanu, maskas apgriešanu un visbeidzot to pārklāšanu ar sākotnējo attēlu. Pēc tam ap attēlu tiek pārvietots 15 x 15 skenēšanas logs, ļaujot aprēķināt vairākus parametrus (vidējo, standarta novirzi, variāciju koeficientu, diapazonu), kas vēlāk tiek izmantoti, lai atklātu atšķirības starp audu tipiem. Lai vizualizētu atšķirības starp attēlu grupām, dati tika analizēti, izmantojot lineāro diferencēto analīzi. Mēs esam pierādījuši, ka SD-OCT neinvazīvās attēlveidošanas metodes var izmantot, lai diagnosticētu ļaundabīgus audus veterinārajiem pacientiem ar augstu precizitāti. Video skaties šeit.

LU Atomfizikas un spektroskopijas institūta Biofotonikas laboratorijas vadošais pētnieks Aleksejs Ļihačovs stāstīja par to kā var ieraudzīt baktēriju aktivitāti jeb baktēriju dalīšanos izmantojot lāzera gaismu un kameru. Spīdinot lāzera gaismu uz virsmas, uz tās veidojās spožie graudi jeb spekli. Ja apgaismota virsma nekustās, vai uz virsmas nekas nekustās, tad graudi ir statiski un nemirgo, bet, ja notiek kaut vai mazāka kustība, graudi sāk mirgot. Mūsu gadījumā lāzera stars tiek izkliedēts uz virsmas – barotnes, kur aug baktērijas. Kad baktērija dalās, notiek mikro kustība, jo no vienas baktērijas atdalās vēl viena. Un šajā gadījumā, lāzera spekls (grauds) sāk mirgot. Ar šo metodi var noteikt baktēriju aktivitāti ātrāk (3-4 reizes) nekā ar parastām metodēm . Šo metodi var izmantot, lai novērtētu, piemēram, baktēriju rezistenci pret antibiotikām. Pievienojot antibiotikas pie baktērijām, var ātri novērtēt vai baktērijas iet bojā vai nē. Šo metodi var atkārtot jebkurš kam ir lāzers un kamera. Var palikt zem lāzera stara paraugu kur ir sagaidāms, ka vairosies baktērijas (gaļa, raugs vai cits produkts) un vērot, kurās vietās notiek graudu mirgošana. Eksperimentu rezultāti tiek apstrādāti ar klasiskiem datu apstrādes algoritmiem un izmantojot mākslīgo intelektu. Šobrīd mākslīgais intelekts jau ir iemācījies veiksmīgi atpazīt baktēriju kolonijas. Pētījums tiek īstenots ar ERAF projekta līg. Nr. 1.1.1.1/19A/147 “Ātra un rentabla, uz mašīnmācīšanos balstīta sistēma mikroorganismu augšanas analīzei” atbalstu un sadarbībā ar RTU un SIA “Laboratorija AUCTORITAS”. Video skaties šeit.