光学分辨率光声显微成像(optical-resolution photoacoustic microscopy,OR-PAM)是基于光声效应的一种成像手段,兼具光学成像高分辨率和超声成像深度的优势,利用血红蛋白内源性对比,OR-PAM系统可以在有机体内对微血管形态和功能进行高分辨率成像,其成像分辨率可以达到微米/亚微米级,能对单根毛细血管进行成像。因此,OR-PAM正成为研究生理和病理相关组织微循环的有力工具。但OR-PAM对较深层或非常细小的血管,由于光的散射和组织光吸收少等原因,导致成像信噪比不高,某些微弱信号区域的信号模糊,血管成像不连续。因此,需要通过图像后处理技术对这些血管图像进行增强,提高图像的精确性和质量,为后续的血管提取和分析奠定基础。在传统成像技术领域,如:X射线成像、光学相干断层扫描技术(OCT)、核磁共振成像、CT成像等,许多科研人员开展了对血管图像的处理和分析工作。最近,针对OR-PAM的光声微血管图像,也有相关人员开展研究。然而,这些研究工作都是在普通血管上进行的,没有对更为精细的肿瘤微血管进行分析的案例。为了对OR-PAM系统获得的复杂肿瘤微血管图像进行高精度的分析,需要更加有效的血管图像的预处理和分割方法。因此,针对OR-PAM系统微血管图像特征,本文提出了一套基于高频强调滤波、多尺度Hessian矩阵和梯度场均衡化的有效的微血管分割算法,实现了活体光声微血管图像的增强和分割。该算法在健康小鼠体内的OR-PAM系统成像上已被证实,确证了其能够准确细分和量化血管,包括毛细血管级微血管的OR-PAM系统成像。另外,为了客观地评估OR-PAM系统成像中肿瘤微血管的生长和发展状况,我们引入了多项参数评估:血管的管径、血管的密度、血管的弯曲度以及血管网的分形维数,这四个参数用来描述和评估血管形态已经被广泛地接受。为了验证本文提出的方法,我们对小鼠耳部的正常微血管和同一小鼠耳部的黑色素瘤在不同时间点进行活体OR-PAM成像,获取了正常微血管和黑色素瘤微血管及周边组织的血管脉络光声图像。然后对相关微血管图像进行处理,并用四个参数的测量值进行量化和比对。实验结果表明,我们的方法可以有效增强光声微血管图像,高精度提取普通和肿瘤微血管,并从多个角度对微血管进行了定量评估,诠释了黑色素瘤微血管的生长、侵袭和转移的过程和状态,为临床医务工作者对肿瘤疾病的判断、诊断、治疗和监测提供了客观的病理参考。