动态全场光学相干断层扫描（D-FFOCT）技术因其高分辨率、无标记成像的优势，成为术中病理学的新兴工具。该技术通过检测亚细胞物理参数在纳米尺度的动态变化，无需染色即可呈现组织高对比度的微观结构，为快速病理分析提供了可能。然而传统的D-FFOCT成像不稳定，低动态组织难以成像，降低了图像的可解释性，也阻碍了通过机器学习生成正确的虚拟 H&E 病理图像以指导术中快速决策。

       在临床医学中，病理特征是肿瘤分级的金标准，构成治疗决策的基础。在手术过程中，手术策略的选择通常依赖于病理检查结果。因此，在手术中能够及时便捷地获得高质量的病理图像，对于精准识别肿瘤切缘、进行术中决策至关重要。

图 1. IDC肿瘤的APMD-FFOCT图像到虚拟H&E染色图像的转换。（a-c）Ⅲ级、Ⅱ级和Ⅰ级IDC样本的APMD-FFOCT图像；（d-f）从（a-c）转换得到的虚拟H&E染色图像；（g-i）与（a-c）对应的相同样本的标准H&E染色图像

       近期，清华大学物理系薛平课题组和合作者提出主动相位调制D-FFOCT技术（APMD-FFOCT），通过主动相位调制抑制随机环境振动的影响，显著提高了动态图像的稳定性，实现了大面积图像的连续性和一致性。同时，该方法对静态组织如肿瘤相关胶原纤维和钙化组织等成像，也能取得良好的对比度，并且保持了对动态组织如肿瘤细胞等的高灵敏度，大大优于传统D-FFOCT图像，为虚拟H&E染色提供了稳固的物理基础。通过无监督深度学习，APMD-FFOCT图像可以正确转换为虚拟H&E染色图像，实现了1帧/秒的三维虚拟H&E染色成像。而传统病理学组织需切片和染色，耗时长，需要数天得到结果；目前常用的快速冰冻病理仍需要半小时以上，且准确率偏低；因此，只需秒量级即可获得的APMD-FFOCT快速病理图像，将显著提高目前临床的诊断速度。已有的临床应用研究表明，该方法可成功用于快速诊断人的中枢神经系统肿瘤和乳腺肿瘤，有望成为一种无需染色和切片等预处理的快速病理新手段，在临床术中快速诊断发挥重要作用。

       该研究成果以“Fast and label-free 3D virtual H&E histology via active phase modulation assisted dynamic full-field OCT”为题发表在自然合作期刊npj Imaging上。清华大学物理系博士生尹子辰和已毕业的何滨博士为论文的共同第一作者，清华大学物理系薛平教授、清华长庚医院神经外科王贵怀主任、北京大学人民医院乳腺中心王殊主任为本文的共同通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划专项、国家自然科学基金和北京市自然科学基金的支持。

       文章链接：https://www.nature.com/articles/s44303-025-00068-0