生物軟組織力學性能原位測試技術研究進展

生物軟組織（如血管、皮膚、角膜、韌帶、心肌等）具有非線性彈性、粘彈性、各向異性和生長重塑等複雜力學特性，其力學性能的準確表征對於(yu) 理解生理病理機製、開發組織工程材料以及指導臨(lin) 床診療具有重要意義(yi) 。原位測試技術能夠在接近生理狀態的環境下獲取組織在體(ti) 或離體(ti) 但保持天然構型的力學響應，避免了傳(chuan) 統離體(ti) 測試中因組織結構破壞、水分喪(sang) 失、預加載荷改變等因素帶來的誤差。本文係統綜述了生物軟組織力學性能原位測試技術的發展現狀，重點介紹了基於(yu) 光學相幹彈性成像、磁共振彈性成像、超聲彈性成像、數字圖像相關(guan) 以及微尺度力學探針等原位測試方法的原理、特點及應用範圍，分析了各類方法在空間分辨率、時間分辨率、穿透深度、應力/應變測量精度等方麵的技術瓶頸，並探討了多模態融合、活體(ti) 動態測試及本構模型反演等未來發展方向。

生物軟組織是一類由細胞外基質（主要為(wei) 膠原纖維、彈性纖維和蛋白聚糖）和嵌入其中的功能細胞組成的複合材料。它們(men) 在不同生理條件下承受著複雜的力學載荷，如血管壁受脈動血壓作用、心肌經曆周期性收縮舒張、皮膚承受拉伸和剪切、角膜維持特定曲率以保障光學功能。組織的力學性能（如彈性模量、剪切模量、泊鬆比、粘性係數、鬆弛時間等）不僅(jin) 決(jue) 定了其宏觀形變行為(wei) ，還通過力學轉導機製調控細胞增殖、分化、凋亡及基質重塑等生物學過程。

傳(chuan) 統力學測試方法，如單軸拉伸、壓縮、壓痕、扭轉等，通常需要將組織從(cong) 體(ti) 內(nei) 取出並進行標準化試樣製備。然而，離體(ti) 過程會(hui) 引發一係列問題：組織失去血液灌注和生理溫度、肌肉主動張力消失、細胞外基質因切割而斷裂、水分蒸發導致滲透壓改變等。這些變化使得離體(ti) 測試結果難以真實反映組織的在體(ti) 力學行為(wei) 。以血管為(wei) 例，離體(ti) 血管平滑肌失去自主張力，其周向應力-應變曲線與(yu) 在體(ti) 狀態存在顯著差異。

原位測試(in-situ testing)是指在接近原生環境（包括解剖位置、邊界約束、血液/體(ti) 液灌注、溫度、濕度及生理載荷）下對組織力學性能進行直接測量的技術體(ti) 係。根據測試對象是否存活，可分為(wei) 活體(ti) 原位測試和離體(ti) 但保持天然構型的測試；根據加載與(yu) 測量的耦合方式，可分為(wei) 外部激勵-內(nei) 部成像耦合型和微探針直接接觸型。近年來，隨著高分辨率醫學影像、先進光學技術、微機電係統以及計算力學反演方法的快速發展，生物軟組織原位力學測試已從(cong) 定性評估走向定量表征，成為(wei) 生物力學領域的前沿熱點。

本文旨在係統梳理當前主流的生物軟組織原位力學測試技術，分析其原理、優(you) 勢、局限及典型應用，並展望未來發展方向，以期為(wei) 相關(guan) 領域的研究人員提供參考。

---

2 主要原位測試技術原理與(yu) 進展

2.1 光學相幹彈性成像（OCE）

光學相幹斷層掃描（OCT）基於(yu) 低相幹幹涉原理，可實現對生物組織表層（深度1–2 mm）微米級分辨率的斷層成像。光學相幹彈性成像（Optical Coherence Elastography, OCE）在此基礎之上引入力學激勵（聲輻射力、噴氣脈衝(chong) 、壓電振動或主動壓頭）並追蹤組織內(nei) 散射粒子的位移場，進而通過彈性波速或應變反演局部彈性模量。

OCE的核心優(you) 勢在於(yu) 超高空間分辨率（數微米至十餘(yu) 微米），使其能夠分辨角膜各層（上皮層、前彈力層、基質層、後彈力層、內(nei) 皮層）以及動脈壁中的內(nei) 膜-中膜-外膜結構。在角膜原位測試中，OCE結合非接觸噴氣激勵已成為(wei) 評估圓錐角膜、屈光術後角膜生物力學性能變化的有效工具。近年來，相位敏感OCE（PhS-OCE）通過對相鄰A-scan間相位差的精確計算，可檢測亞(ya) 納米級的組織位移，顯著提高了應變測量的靈敏度。

然而，OCE的穿透深度受限於(yu) OCT係統（約1–2 mm），主要適用於(yu) 眼組織、皮膚、淺表血管及軟骨等表層軟組織。此外，定量反演彈性模量需已知密度和泊鬆比，且不同激勵方式對應的波速-模量解析模型（Rayleigh波、Lamb波、剪切波）存在模型依賴性誤差。

2.2 磁共振彈性成像（MRE）

磁共振彈性成像（Magnetic Resonance Elastography, MRE）將外部機械振動（通常20–200 Hz）與(yu) 相位對比MRI序列相結合，通過測量組織內(nei) 剪切波的傳(chuan) 播波長來重建剪切模量分布。其穿透深度不受限（與(yu) 常規MRI一致），能夠實現全器官尺度的三維力學性能製圖。

MRE在肝纖維化分期中的臨(lin) 床應用最為(wei) 成熟。肝纖維化早期，肝髒剪切模量從(cong) 健康狀態的約2 kPa逐漸升高至晚期肝硬化時的6–8 kPa甚至更高，MRE可無創地在體(ti) 評估纖維化程度，已取代部分肝穿刺活檢。此外，MRE也用於(yu) 腦組織（評估老年癡呆、多發性硬化中的微觀結構變化）、骨骼肌（測量主動/被動收縮狀態下的各向異性模量）以及心肌（需心電門控解決(jue) 運動偽(wei) 影）。

MRE的主要局限性包括：空間分辨率相對較低（典型體(ti) 素尺寸1–2 mm），難以分辨毫米級以下的微結構；設備成本高、檢查時間長（約15–30分鍾）；振動頻率較低，對於(yu) 高模量組織（如骨、鈣化組織）波長過長導致無法有效成像；反演算法假設各向同性線彈性，不適用於(yu) 大變形或強各向異性軟組織。

2.3 超聲彈性成像（USE）

超聲彈性成像（Ultrasound Elastography, USE）通過超聲探頭施加準靜態壓縮（應變彈性成像）或追蹤剪切波傳(chuan) 播（剪切波彈性成像）來獲得組織硬度信息。相比MRE，USE具有實時成像（數十幀/秒）、設備便攜、成本較低等優(you) 點，在臨(lin) 床得到廣泛應用。

剪切波彈性成像（SWE）通過聲輻射力在組織局部產(chan) 生剪切波，然後以超高幀率超聲成像（>2000幀/秒）捕捉波前傳(chuan) 播過程，計算剪切波速度並轉換為(wei) 楊氏模量。該技術已在甲狀腺結節、乳腺腫瘤、前列腺癌及肌骨係統疾病診斷中展現出重要價(jia) 值。對於(yu) 心血管係統，基於(yu) 血管內(nei) 超聲（IVUS）的彈性成像可原位評估動脈粥樣硬化斑塊的局部應變分布，識別易損斑塊。

USE的穿透深度優(you) 於(yu) OCE（可達數厘米至十餘(yu) 厘米），但低於(yu) MRE；空間分辨率受超聲波波長限製（數百微米量級），介於(yu) OCE和MRE之間。主要挑戰包括：操作者依賴性（尤其是手持探頭時的壓力影響）；肥胖患者或含氣髒器（如肺、腸道）成像質量下降；聲輻射力激勵存在安全性閾值（熱指數和機械指數需控製）。

2.4 數字圖像相關(guan) （DIC）結合力學加載

數字圖像相關(guan) （Digital Image Correlation, DIC）是一種光學全場應變測量技術，通過在組織表麵噴塗散斑或利用天然紋理，追蹤變形前後圖像子區的相關(guan) 性獲得位移和應變場。在生物軟組織原位測試中，DIC通常與(yu) 局部壓痕、負壓吸引或可控拉伸加載裝置結合使用。

例如，在角膜原位生物力學測試中，通過可控氣路施加負壓使角膜產(chan) 生向前凸起變形，同步DIC相機記錄表麵三維形貌和全場應變分布，結合有限元逆分析可反演角膜各區域的非線性彈性參數。皮膚和肌腱的DIC原位測試則常采用微型夾具施加局部拉伸或扭轉。DIC技術可直接獲得全場應變，無需掃描，時間分辨率高（可達千赫茲(zi) 級），且易於(yu) 與(yu) 多種加載裝置集成。

該方法的局限性在於(yu) ：需要可見光通路，不適用於(yu) 深層組織；表麵散斑可能幹擾生理狀態（如影響角膜光學透明度）；DIC僅(jin) 測量表麵應變，無法獲得內(nei) 部三維應變場；離體(ti) 應用場景居多，真正的活體(ti) 原位測試受限於(yu) 運動偽(wei) 影和視線遮擋。

2.5 微尺度力學探針（MIP）與(yu) 顯微壓痕

對於(yu) 毫米級乃至微米尺度的生物軟組織（如胚胎組織、細胞層片、微小血管或神經束），宏觀彈性成像方法分辨率不足。微尺度力學探針（Micro-scale Indentation Probe, MIP）基於(yu) 原子力顯微鏡（AFM）或定製MEMS力傳(chuan) 感器，以微米級壓頭對組織表麵進行局部壓入測試，同時結合光學或電子顯微成像定位。

該技術可在原位（如培養(yang) 皿中的活體(ti) 組織塊或微小動物模型）獲得局部的力-位移曲線，通過赫茲(zi) 接觸模型提取彈性模量。例如，對非洲爪蟾胚胎神經管閉合過程的原位壓痕測試揭示了組織硬度在形態發生過程中的時空變化規律；對離體(ti) 但保持血供的微血管進行探針測試可區分內(nei) 皮層與(yu) 基底膜的力學貢獻。

MIP的優(you) 勢在於(yu) 高的力（pN–μN級）和位移（nm級）分辨率，可直接測量微小軟組織。但其穿透深度極小（僅(jin) 壓頭接觸區域），且模型假設各向同性半無限體(ti) ，對於(yu) 薄膜狀或纖維狀組織需謹慎解釋結果。同時，點測量模式難以獲得全場分布信息。

2.6 多模態與(yu) 混合原位測試係統

單一技術難以同時滿足高分辨率、深穿透、全場測量及多力學參數獲取的需求。近年來，多模態原位測試係統成為(wei) 重要發展方向。典型組合包括：

- OCE與(yu) 超聲SWE結合：淺表層用OCE獲得微米級分辨率的彈性分布，深層用SWE補充毫米級彈性信息。

- MRI與(yu) DIC協同：MRI提供全器官三維變形場，DIC提供表麵高精度應變作為(wei) 邊界約束條件。

- 顯微壓痕與(yu) OCT集成：OCT實時監測壓痕過程內(nei) 部結構變化，使力學測量與(yu) 微觀結構變形相關(guan) 聯。

- MRE與(yu) 有限元逆問題求解：利用MRE測量的位移場作為(wei) 輸入，通過求解非線性逆問題獲得各向異性、粘彈性本構參數。

這些混合係統對硬件集成、時序同步以及多物理場耦合計算提出了更高要求，但為(wei) 全麵刻畫軟組織力學行為(wei) 提供了更有力的工具。

---

3 關(guan) 鍵技術瓶頸

盡管原位測試技術已取得顯著進展，但在實際應用中仍麵臨(lin) 若幹共性挑戰：

(1) 本構模型的複雜性

生物軟組織表現出非線性、粘彈性、各向異性、主動收縮（如肌肉、血管平滑肌）以及生長-重塑耦合等複雜行為(wei) 。大多數彈性成像方法仍基於(yu) 線彈性假設或簡化模型（如各向同性、小變形、無頻率依賴），導致反演參數偏離生理實際。例如，MRE測得的剪切模量隨振動頻率升高而增加（即“頻散"現象），但常規MRE僅(jin) 用一個(ge) 固定頻率的模量值描述，丟(diu) 失了粘性信息。

(2) 邊界條件的不確定性

在體(ti) 組織受到周圍骨骼、韌帶、其他器官以及體(ti) 腔壓力的複雜約束。原位測試中，測量結果對邊界條件的敏感性高。以心肌MRE為(wei) 例，心髒被胸腔、肺和膈肌包圍，呼吸和心跳帶來的動態邊界變化難以精確建模，使得絕對模量值在個(ge) 體(ti) 間存在較大離散。

(3) 活體(ti) 動態測試的挑戰

生理運動（心跳、呼吸、血流脈動、肌肉顫動）產(chan) 生的時間依賴性變形會(hui) 與(yu) 外加力學激勵疊加，造成位移場解耦困難。心電門控、呼吸門控以及圖像後處理運動校正技術雖能部分緩解，但會(hui) 降低時間分辨率並增加掃描時長。對於(yu) 非周期性運動（如腸蠕動、膀胱充盈），現有技術尚難以有效處理。

(4) 標準化與(yu) 驗證缺失

不同實驗室、不同廠商的設備在激勵方式、成像參數、反演算法上存在顯著差異，導致模量值無法直接對比。目前尚缺乏適用於(yu) 軟組織原位測試的標準化仿體(ti) （phantom）和驗證協議。例如，同一組織用OCE和MRE測得的模量差異可達數倍，這種差異既源於(yu) 組織的頻率依賴性，也源於(yu) 不同反演模型的係統誤差。

---

4 未來發展方向

(1) 本構模型驅動的多參數反演

從(cong) 單一模量走向多參數本構表征是必然趨勢。結合粘彈性模型（如標準線性固體(ti) 、冪律鬆弛）、超彈性模型（如Ogden、Holzapfel-Gasser-Ogden）的各向異性擴展，以及非線性逆問題求解算法（如基於(yu) 貝葉斯推斷或物理信息神經網絡PINNs），有望從(cong) 原位位移場中同時反演非線性係數、各向異性比和鬆弛時間譜。

(2) 高通量、動態四維原位測試

“四維"即在三維空間的基礎上增加時間維。利用快速成像技術（如壓縮感知加速MRE、超快超聲平麵波）實現對軟組織力學性能的毫秒級動態采集，捕捉載荷作用下的瞬時響應、應力鬆弛及蠕變全過程。這對於(yu) 研究衝(chong) 擊損傷(shang) 、步態周期中肌腱韌帶的動態行為(wei) 以及心肌快速收縮期力學變化尤為(wei) 關(guan) 鍵。

(3) 力學-生理-代謝多模態原位耦合

組織的力學性能與(yu) 生理功能（如血流灌注、氧合水平、溫度、pH值）及代謝活動密切相關(guan) 。將力學測試與(yu) 功能性近紅外光譜（fNIRS）、拉曼光譜、熒光成像或多參數傳(chuan) 感陣列集成，可在同一測試過程中建立力學性能與(yu) 生理生化狀態的關(guan) 聯，為(wei) 疾病機製研究和療效評估提供全景式信息。

(4) 微型化、可植入式原位傳(chuan) 感

對於(yu) 長期、連續的活體(ti) 原位力學監測（如術後組織愈合過程、移植物重塑動態），傳(chuan) 統成像式方法難以實現高頻次、長時程測量。基於(yu) 柔性電子、無線傳(chuan) 輸和微納加工技術的可植入式應變/壓力傳(chuan) 感器正快速發展。將微型力學傳(chuan) 感單元貼附於(yu) 組織表麵或縫合於(yu) 關(guan) 鍵部位，可在清醒自由活動動物模型中連續數月記錄局部力學環境變化。

(5) 機器學習(xi) 加速反演與(yu) 自動化分析

深度學習(xi) 可用於(yu) ：從(cong) 噪聲位移場中快速重建彈性模量分布（替代迭代逆問題求解）；將不同模態（OCT、MRI、超聲）測得的模量映射到統一的本構參數空間；自動分割組織邊界、識別運動偽(wei) 影以及預測測量不確定度。發展可泛化的大規模訓練數據集是這一方向的瓶頸所在。

---

5 結語

生物軟組織力學性能的原位測試正從(cong) 離體(ti) 、靜態、單參數、低分辨率向活體(ti) 、動態、多參數、多模態融合的方向深刻轉變。光學相幹彈性成像、磁共振彈性成像、超聲彈性成像、數字圖像相關(guan) 以及微尺度探針等技術各有其優(you) 勢應用場景，亦存在穿透深度、分辨率、模型假設及標準化等方麵的局限。未來突破的關(guan) 鍵在於(yu) ：發展能夠描述軟組織複雜本構行為(wei) 的物理模型，構建高時空分辨的多模態原位測試係統，建立標準化驗證體(ti) 係，以及借助機器學習(xi) 實現高效精準的參數反演。這些進步將深化我們(men) 對組織發育、衰老、損傷(shang) 修複及疾病進展中力學作用機製的理解，並為(wei) 個(ge) 性化診療、組織工程構建和手術方案優(you) 化提供堅實的力學依據。