发表机构
Mississippi State University（密西西比州立大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本研究提出基于介观物理学的IPR框架，将光学显微图转化为组织结构异质性定量图谱，用于癌症组织成像以量化纳米至亚微米级结构改变，为癌症诊断提供可扩展的定量计算病理学平台。
AI 中文摘要
我们引入一种基于介观物理学的框架，利用逆参与率（IPR）将常规透射光学显微图转化为组织结构异质性的定量图谱。据我们所知，IPR基光定位分析首次应用于癌症组织成像，通过组织质量密度或折射率的空间波动，量化纳米至亚微米级的结构改变。与传统形态学评估不同，该物理驱动方法可从无标记或常规染色的组织图像中提供客观的结构生物标志物。该方法通过整合介观光学物理与标准光学显微镜，为定量计算病理学及增强癌症诊断建立了可扩展、可重复的平台。
英文摘要
We introduce a mesoscopic physics-based framework that transforms conventional transmission optical micrographs into quantitative maps of tissue structural heterogeneity using the Inverse Participation Ratio (IPR). For the first time, to our knowledge, IPR-based light-localization analysis is applied to cancer tissue imaging to quantify nano- to submicron-scale structural alterations through spatial fluctuations in tissue mass density or refractive index. Unlike conventional morphology-based assessment, this physics-driven approach provides objective structural biomarkers from label-free or routinely stained tissue images. The method establishes a scalable, reproducible platform for quantitative computational pathology and enhanced cancer diagnosis by integrating mesoscopic optical physics with standard optical microscopy.
Comments10 pages, 4 figures
