香港大學研究團隊開發新型顯微技術 加速生物影像重建並減少光照暴露

香港大學的研究人員開發出一種新型顯微鏡技術，能夠從顯著較少的測量中重建三維影像，這有望加速生物成像，同時減少對樣本的光照曝露。這種稱為 AIMED 的技術，全名為「編碼深度的任意照明顯微鏡」，結合了光學編碼和計算影像重建。該系統設計用於多光子顯微鏡，這是一種廣泛應用於研究生物組織深層的成像方法。傳統的多光子顯微鏡通常逐層捕捉影像，需要對不同深度進行重複掃描。

雖然這一過程有效，但卻可能速度緩慢，且樣本會暴露在大量光照下，限制了其在觀察快速生物事件或進行長期研究中的實用性。

香港團隊希望通過收集壓縮影像數據並利用稀疏優化算法重建完整的三維體積來克服這些限制。該系統不再單獨掃描每個深度，而是同時激發多個層次，然後計算性地分離信號。為了實現這一目標，研究人員使用了一種空間光調制器，將激光束分割成多個位於不同深度的焦點。每個焦點的強度可以獨立調整，有助於補償組織內部更深層的信號損失。該技術還利用了兩光子和三光子激發的非線性特性，這有助於壓製成像平面之間的幹擾。

這使得在重建過程中能夠更準確地恢復編碼深度信息。

AIMED 技術在小鼠大腦神經元樣本上的應用

研究人員在小鼠大腦神經元樣本上測試了 AIMED，報告指出其能夠解析出如樹突和軸突等細微結構，同時以約 60% 的壓縮比運作。根據團隊的説法，該方法所需的光學功率僅為通常每個成像平面所用的一半到三分之一。在某些測試配置中，重建影像的對比度相比傳統掃描方法有所提升。

研究人員還檢查了稱為樹突棘的微妙神經元特徵。他們報告稱，AIMED 提供的影像質量可與傳統的順序掃描方法相媲美，甚至在某些情況下優於依賴較高光學功率的傳統方法。在壓縮比範圍從 62.5% 到 87.5% 的情況下，重建影像保持約 0.95 的結構相似性指數，以及介於 41 到 42 分貝之間的峯值信噪比，顯示影像真實度的損失最小。該團隊進一步進行了涉及多達 47 個成像平面的模擬研究，這些模擬表明該方法在大規模成像任務中可以將體積成像速度提高約八倍。

AIMED 技術的廣泛應用前景

與許多需要大量硬件升級的加速策略不同，AIMED 設計為相對簡單的附加方法。研究人員表示，該框架可以適應其他成像方法，包括共聚焦顯微鏡、拉曼成像和光聲成像。這項工作對於研究稀疏生物結構，如神經網絡，及在最小化光損傷至關重要的成像應用尤其有用。該研究成果已發表於《先進光子學》期刊。