高光譜成像（hyperspectral imaging，HSI）集圖像信息和光譜信息于一體，能同時反映實驗對象的化學信息、物理信息及其空間分布信息，其*、非損傷、非接觸、大數據、可視化等優勢特點，已日益成為生物檢測、實驗醫學等領域研究檢測的重要*技術手段。作為的高光譜生產廠商Specim的中國區代理，易科泰生態技術公司可以提供全面的高光譜成像技術應用創新方案。

常用高光譜成像儀選型：

可根據需要選配其它技術指標高光譜如MWIR和LWIR等

可選配Thermo-RGB紅外熱成像

應用案例：

案例1：2015年發表的論文“Hyperspectral optical tomography of intrinsic signals in the rat cortex”一文中，研究人員研究了大鼠大腦皮層的高光譜成像，研究者發現有氧血紅蛋白和脫氧血紅蛋白分別在529nm和630nm處有敏感變化。鑒于高光譜技術數據算法的靈活多邊性，作者開發了一種新的高光譜算法DOT，用于方便快捷的判斷血液中結合氧含量。

案例2：2017年發表的“Kleptoplast photosynthesis is nutritionally relevant in the sea slug Elysia viridis”一文中，研究了海蛞蝓的“光合作用”，海蛞蝓以大型藻類為食，并將葉綠體滲入其腎小管細胞中，研究者利用高光譜成像對海蛞蝓體內的葉綠體的豐度、分布和光合作用機制進行了研究，發現黑暗饑餓24天的海蛞蝓體內的葉綠體明顯變少，可見，在極其惡劣的環境中，海蛞蝓體內的葉綠體可進行分解，以滿足其能量需求

案例3：2012年發表的論文“Hyperspectral imaging and spectral-spatial classification for cancer detection”，文中提出高光譜成像是一種用于生物醫學應用的新興技術。本研究提出了一種*的圖像處理和分類方法，用于分析前列腺癌檢測的高光譜圖像數據。開發了小二乘支持向量機（LS-SVM）并對其進行了評估以對高光譜數據進行分類，以增強對癌組織的檢測。該方法用于檢測荷瘤小鼠的前列腺癌。創建空間分辨圖像以突出癌癥的反射特性與正常組織的反射特性的差異。小鼠的初步結果表明，高光譜成像和分類方法能夠可靠地檢測動物模型中的前列腺腫瘤。高光譜成像技術可以為癌癥的光學診斷提供新工具

案例4：2013年發表的“Non-Invasive Measurement of Frog Skin Reflectivity in High Spatial Resolution Using a Dual Hyperspectral Approach”一文中，研究者采用了由兩個推掃式高光譜成像系統組成的雙攝像機設置，其產生400和2500nm之間的反射圖像，分析了三種樹棲青蛙的光譜反射率。3中樹蛙都呈現出肉眼可見的綠色，但物種之間的光譜反射率在700和1100nm之間顯著不同，依次可以區分不同種類。

案例5：Houzhu Dingd等（2015）、Michael S. Chin等（2015）本別以豬和裸鼠作為實驗動物，對燒傷分級和恢復進行了高光譜成像研究。

左圖為根據高光譜成像分析得出的燒傷區域氧飽和分布與血紅蛋白分布，T00、T01、T04、T24分別為燒傷0時、1小時、4小時、24小時后；右圖上圖為裸鼠燒傷皮膚彩色成像，中圖為高光譜成像分析的氧合血紅蛋白成像，下圖為組織切片，高光譜成像可以將燒傷深度進行非損傷、非接觸、高通量分級