在外科神經修復手術中，斷端神經束性質的識別成為良好修復的關鍵。現有的一些神經束識別的方法不太理想。分子超光譜成像技術同時提供生物組織圖像和光譜兩方面的信息，對檢測目標可進行定性、定量和定位的描述。

超光譜成像技術應用于坐骨神經中運動神經和感覺神經的識別與分類，通過多次實驗，得到了一些寶貴的經驗：

（1）神經樣本在運輸過程中需要泡在溶液中，否則神經纖維會萎縮。從而不能采集到正常的神經光譜圖像數據。

（2）空白圖像是作為聯合輻射校正算法的參考樣本，為消除系統光源強度的差異性，可在同光源強度的情況下采集運動神經、感覺神經、混合神經和空白圖像樣本。

（3）目前采集方式選擇非積分可變波段連續采集，大大減少采集時間，但運動神經與感覺神經胞體內核的特征光譜在特定波段的亮度值差異還不是太大，進一步的實驗可考慮采用積分可變波段連續采集模式，盡管增加了采集時間，但增強了光譜的對比度，利于后續數據分析和處理。經測試，80圖像數據采集耗時3分29秒，即單波段耗時約2.6125?，但圖像亮度增加了4~5倍。

通過大量的實驗數據分析，原始的光譜圖像數據經聯合輻射校正預處理和圖像的特征提取之后，單波段圖像和偽彩色圖像上能從形態的角度定性區分運動和感覺神經。通過比較運動和感覺神經胞體，胞體內核和胞體的細胞間質三種情況下的典型光譜曲線，兩類神經胞體內核的特征光譜曲線區分最明顯，透射能量差異較大，因而選擇神經胞體內核的光譜作為特征光譜。但由于兩類神經胞體內核的光譜曲線上走勢非常相似，用目前分類算法還不足以區分。本文提出一種改良的算法，即算法先分類出運動神經和感覺神經，再根據兩類神經透射強度不同，設計合適的域值加以區分。

目前的樣本還是針對染色處理的運動神經和感覺神經樣本，因染色需要時間較長，不利于在臨床上推廣。后續的工作從兩個方面展開：一方面針對不染色處理的運動神經和感覺神經，或者縮短染色時間（比如染色0.5，1，2和4），用現有的方法看是否能有效區分運動神經和感覺神經；另一方面在分類算法上展開研究，針對運動神經和感覺神經的光譜特性，尋找更合適的分類算法。

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