© Fraunhofer IPMS
位于埃尔福特的弗劳恩霍夫中心MEOS的显微镜演示
德国每年大约有50万人被诊断出患有癌症。虽然诊断和治疗方法在不断发展，但如今，医生仍然很难在手术过程中短时间内确定肿瘤切除是否成功。一般来说，在手术切除肿瘤后，通常会从伤口边缘提取组织样本，并在实验室进行病理检查，以确保所有肿瘤细胞都已被切除。这个过程最多需要20分钟。我们所期望的是一种能够快速、可靠且直接在手术室现场使用的方法。因此，弗劳恩霍夫IPMS和弗劳恩霍夫IZI的员工在弗劳恩霍夫MEOS中心联合开发了一种用于术中肿瘤诊断的新型共聚焦显微镜。
一般很难对健康组织和肿瘤组织进行区分。肿瘤手术的目的是产生无肿瘤的切除边缘，同时保留周围的健康组织。但是由于今天的技术解决方案不可能实现肿瘤边缘的三维展示，这就更加困难了。虽然在手术过程中进行组织学分析是可行的，但它耗时且不适用于所有组织类型（例如骨骼）。因此，非常需要一种易于应用的光学方法，以在术中快速区分健康组织结构和肿瘤组织。
在弗劳恩霍夫MEOS中心，弗劳恩霍夫IPMS和弗劳恩霍夫IZI的员工联合开发了一种基于MEMS的激光扫描显微镜和肿瘤细胞荧光标记方法。其目的是以最佳方式定位肿瘤边界，以确保在神经外科手术过程中完全保留例如脑细胞和动脉。第一步，必须对肿瘤边缘进行着色。这里使用了一种在细胞培养水平上使用荧光标记抗体对肿瘤细胞进行特异性染色的特殊方法，该方法由弗劳恩霍夫IZI工作人员开发。然后通过共聚焦显微镜拍摄切割面的图像。显微镜的核心部件是弗劳恩霍夫IPMS开发的扫描镜，它可以使光线在X和Y方向上发生偏转，从而实时地生成图像。在200 x 200μm²（960 x 960像素）的图像场大小下，荧光图像的横向分辨率可以达到<1.0μm。对于截面图像，系统配备了一个最大路径长度为2000μm、最小步长为5 nm的Z字形变换器。
2021年，在埃尔福特的弗劳恩霍夫MEOS中心设立了一个显微镜的演示器并成功地进行了测试。组织样本由位于埃尔福特的应用合作伙伴Helios诊所提供。未来的工作将侧重于使用人工智能（AI）自动检测肿瘤切除边缘，用机器人技术为手术人员创建一个辅助系统，以及为转移到临床环境进行系统调整。
一般很难对健康组织和肿瘤组织进行区分。肿瘤手术的目的是产生无肿瘤的切除边缘，同时保留周围的健康组织。但是由于今天的技术解决方案不可能实现肿瘤边缘的三维展示，这就更加困难了。虽然在手术过程中进行组织学分析是可行的，但它耗时且不适用于所有组织类型（例如骨骼）。因此，非常需要一种易于应用的光学方法，以在术中快速区分健康组织结构和肿瘤组织。
在弗劳恩霍夫MEOS中心，弗劳恩霍夫IPMS和弗劳恩霍夫IZI的员工联合开发了一种基于MEMS的激光扫描显微镜和肿瘤细胞荧光标记方法。其目的是以最佳方式定位肿瘤边界，以确保在神经外科手术过程中完全保留例如脑细胞和动脉。第一步，必须对肿瘤边缘进行着色。这里使用了一种在细胞培养水平上使用荧光标记抗体对肿瘤细胞进行特异性染色的特殊方法，该方法由弗劳恩霍夫IZI工作人员开发。然后通过共聚焦显微镜拍摄切割面的图像。显微镜的核心部件是弗劳恩霍夫IPMS开发的扫描镜，它可以使光线在X和Y方向上发生偏转，从而实时地生成图像。在200 x 200μm²（960 x 960像素）的图像场大小下，荧光图像的横向分辨率可以达到<1.0μm。对于截面图像，系统配备了一个最大路径长度为2000μm、最小步长为5 nm的Z字形变换器。
2021年，在埃尔福特的弗劳恩霍夫MEOS中心设立了一个显微镜的演示器并成功地进行了测试。组织样本由位于埃尔福特的应用合作伙伴Helios诊所提供。未来的工作将侧重于使用人工智能（AI）自动检测肿瘤切除边缘，用机器人技术为手术人员创建一个辅助系统，以及为转移到临床环境进行系统调整。