计算显微镜实现宽视场三维高分辨率成像
发布时间：2023-08-09 00:00:00 阅读数： 59
图片来源：Pixabay/CC0 公共领域
研究人员报告了对一种计算微型介镜的新升级，这种介镜能以宽视场进行单次三维高分辨率成像。这种简单、低成本的微型仪器可用于各种大规模三维荧光成像和神经记录应用。
波士顿大学的杨前万将在光学成像大会上介绍这项研究。这次混合会议将于 2023 年 8 月 14-17 日在马萨诸塞州波士顿举行。
"自由移动的动物神经记录至关重要，因为大脑功能性相互作用会随着动机和行为的改变而改变。中视镜旨在以细胞分辨率测量小鼠大脑皮层的全部活动，因为动物会做出复杂的、认知要求高的行为。荧光显微镜通常用于研究生物结构和动力学，但大多数显微镜需要在视场、分辨率和系统复杂性之间进行权衡，"杨解释说。
"为了克服显微镜的局限性，波士顿大学的田教授和他的研究小组开发了一种计算微型介观显微镜（CM2）--一种同时具有高空间分辨率和大视野的显微镜。该仪器以计算成像为基础，将成像硬件与计算算法相结合，实现了原本不可能实现的成像功能"。
研究人员最近升级了他们的介观镜，增加了新的微型光学器件，大大提高了光吞吐量和图像对比度。他们还开发了一种新的深度学习模型，大大提高了轴向分辨率和重建速度。由于使用了现成的和三维打印的组件，因此系统既简单又低成本。
硬件升级包括基于自由形态光学的微型LED准直器，使用透明树脂和桌面3D打印机制造。将新的准直器（每个仅重 0.03 克）添加到仪器的四 LED 阵列照明器中后，光效达到了约 80%。这一更新还产生了高度集中、均匀的照明，在直径为 8 毫米的圆形区域内的激发功率高达 75 毫瓦。研究人员采用了一种新的混合发射滤光片，结合了干涉滤光片和吸收滤光片，从而提高了图像对比度。
新的深度学习模型优化了图像形成的计算方面，实现了宽视场的高质量三维成像。该算法将轴向分辨率提高到约25微米，比以前使用的重建方法提高了约8倍，同时还将7毫米视场和0.8毫米深度的容积的重建时间缩短到4秒以内。
Yang补充说："未来的工作重点是解决组织散射这一突出难题。我们设想探索微型结构照明技术和散射融入三维重建框架等有前景的解决方案，以扩大CM2的实用性。
