共焦激发探测高分辨光声多模态小动物活体成像系统适用模型

广州光影细胞科技有限公司(GCell)依托多学科研发团队，专注于为生命科学研究提供先进的影像技术解决方案。公司致力于构建包括活细胞扫描、玻片扫描、多模态动物成像（光声超声为关键）及智能行为分析在内的四大研究平台，以先进的智能研究工具支持科学家探索生命奥秘，助力生命科学领域的创新突破。生殖道成像：妇科研究潜力。彩页图片展示了系统对大鼠子宫内膜血管的无标记内窥成像能力。这表明多模态内窥系统可深入自然腔道（如阴道、子宫），对生殖道（输卵管、宫颈、阴道）的血管结构和潜在病变（如内膜异位、血管生成）进行高分辨探查，为妇科疾病的研究和早期诊断提供了新的技术手段。​​消化道早癌筛查​​，结直肠黏膜下血管分层成像。共焦激发探测高分辨光声多模态小动物活体成像系统适用模型

广州光影细胞科技高分辨光声多模态小动物活体成像系统，光源高度定制：满足多元实验需求系统具备强大的光源定制能力，可根据客户的具体研究需求，灵活配置相应单波长、多波长或可调谐波长光源（如OPO）。标准配置如GAni型号提供532nm；GAni-Plus提供532nm&1064nm或532nm&560nm，支持血红蛋白和NIR-II探针成像；GAni-OPO则提供532nm、1064nm及可调谐波段（如770-840nm或700-900nm），覆盖可见光到NIR-I/NIR-II，满足从内源性物质到各类外源性探针的多样化成像需求。 高灵敏度高分辨光声多模态小动物活体成像系统光声显微​​肝胆代谢定量模型​​，ICG清除率动态评估肝小叶功能异常。

广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统，可应用于临床转化里程碑：国内较早获Ⅲ类医疗器械证的光声成像系统，诊断性能经多中心验证：消化道早癌检出率94.3%（传统内镜78.2%），血管斑块脂质核心识别特异性92.6%。单部位扫描时间＜3分钟，2024年完成首例人用试验，早癌诊断符合率98.1%。系统兼容临床导管（直径1.0/2.5mm），支持消化道/血管/呼吸道自然腔道成像，推动技术从实验室走向临床。系统实现近红外二区成像性能跨越式突破：穿透深度达6mm（较传统提升100%），信噪比35dB（提升94%），分辨率3μm（提升94%）。华南师范大学团队（Nano Lett. 2021）基于AgBr@PLGA纳米晶实现百细胞级肿瘤检出，探针富集度定量误差＜8%。支持770-900nm波长可调谐激发，满足NIR-I/NIR-II区分子探针的高灵敏度检测需求。

广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统，可应用于脑血管血流动力学精测：揭示酒精等影响系统可精确监测脑血管血流动力学参数。Sun等研究（J.Biophotonics2023）利用该系统实时监测酒精暴露对小鼠脑部血管结构和血流动态的影响，清晰揭示了酒精诱导的微血管病变及其双相效应。这种对血管直径、血流速度、血容量等参数的定量监测能力，对于理解物质（如药物）对脑循环的影响，以及相关并发症的研究至关重要。​​国产成本降低​​，国产自研打破美国技术垄断。

产品型号解析：GAni系列满足不同需求。光影细胞提供GAni系列不同型号以满足多元研究需求：·GAni:基础型，波长532nm，专注脑、皮肤的血管成像。关键模态3DPAI&US。·GAni-Plus:增强型，波长532nm&1064nm(或532nm&560nm)，支持血管、色素及NIR-II分子影像。穿透深度提升至6mm。GAni-OPO:高级型，波长532nm,OPO(770-840nm或700-900nm),1064nm，多方面覆盖可见至NIR-I/NIR-II，适用于普遍的血管、色素、分子影像（NIR-I,NIR-II）研究，深度6mm。所有型号均标配30MHz探头，提供优异分辨率（US:横向≤60μm,轴向≤75μm;PAI:横向≤3μm,轴向≤75μm），成像范围灵活（3x3mm至20x20mm），并具备强大的多模态融合及定量分析功能。​​类风湿关节炎诊断​​，新生血管密度+滑膜厚度量化。双波长同步成像高分辨光声多模态小动物活体成像系统应用领域

​​针灸机制解析​​，刺激点血液微循环监测。共焦激发探测高分辨光声多模态小动物活体成像系统适用模型

广州光影细胞科技有限公司的高分辨光声多模态小动物活体成像系统，可应用于系统"光声-超声-OCT"三模态协同成像架构，突破传统影像局限。光声成像利用纳秒脉冲激光激发组织内光吸收物质（血红蛋白/黑色素/纳米探针），通过超声探测器接收热膨胀信号，实现分子级光学对比度；超声成像同步获取组织解剖结构与力学特性；OCT模块（内窥型号）则提供微米级表层显微结构。三模态数据实时融合，在单次扫描中同步输出血管网络、组织层次及分子分布信息，为复杂生物过程提供全景式解析。共焦激发探测高分辨光声多模态小动物活体成像系统适用模型