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基于并行波前校正算法的大視場(chǎng)深穿透光學(xué)顯微成像

更新時(shí)間:2025-03-28點(diǎn)擊次數(shù):168

  現(xiàn)代生物學(xué)中,光學(xué)顯微鏡是一種不可替代的研究方法,被廣泛應(yīng)用于生物組織成像中。但生物組織大多數(shù)都具備折射率各向異性的特點(diǎn),光在組織內(nèi)的傳輸過(guò)程中會(huì)發(fā)生散射和畸變,限制了深層成像能力。借助自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以對(duì)畸變的波前進(jìn)行校正,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)在組織深層的清晰成像。目前普遍采用的自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)單次校正視場(chǎng)范圍有限,無(wú)法滿(mǎn)足在大視場(chǎng)范圍下的快速校正,故影響此技術(shù)在活體生物組織中進(jìn)行實(shí)時(shí)成像的能。


  為此,浙江大學(xué)斯科教授課題組結(jié)合共軛型自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)和相干光自適應(yīng)校正技術(shù),提出了一種并行共軛型自適應(yīng)光學(xué)(Parallel Conjugate Adaptive Optics, PCAO)校正算法。與傳統(tǒng)的CAO (Conjugate Adaptive Optics)方法相比,該算法不增加空間光調(diào)制器的刷新次數(shù),并行提取多路反饋光強(qiáng)信號(hào),即同步記錄多個(gè)導(dǎo)引星的光強(qiáng),從而實(shí)現(xiàn)大視場(chǎng)范圍下的像差校正,完成快速的波前校正;如圖1(b),經(jīng)過(guò)PCAO,校正效果在全區(qū)域的視場(chǎng)范圍下均有效。


  圖1(a)傳統(tǒng)的CAO算法校正后的相位殘差分布(b)PCAO算法校正后的相位殘差分布(μsL=3.35)


  為了證明PCAO算法的可行性,該課題組將PCAO算法應(yīng)用于多層隨機(jī)相位屏和小鼠大腦組織的散射校正,并獲取熒光小球的成像結(jié)果,此時(shí)引導(dǎo)星的數(shù)目設(shè)定為9個(gè)。結(jié)果表明,針對(duì)由5層隨機(jī)相位屏構(gòu)成的薄散射介質(zhì),PCAO算法單次校正的有效視場(chǎng)約為傳統(tǒng)方法的4.7倍,如圖2;對(duì)于120 μm厚的小鼠大腦組織切片樣本,單次校正的有效視場(chǎng)約為傳統(tǒng)方法的4.6倍,如圖3.可以預(yù)料到導(dǎo)引星選取數(shù)量的增加還可有助于校正視場(chǎng)范圍的進(jìn)一步提升,從而大大減少相差計(jì)算和補(bǔ)償?shù)臅r(shí)間,為生物組織深處高速高分辨成像提供一種可行的參考方案。



  圖2 在200 μm ×200 μm的視場(chǎng)內(nèi):(a)未放置散射介質(zhì)時(shí);(b)透過(guò)隨機(jī)相位屏散射后;(c)傳統(tǒng)CAO算法校正后;(d)PCAO算法校正后,對(duì)4 μm熒光小球的成像結(jié)果。每個(gè)圖下側(cè)分別對(duì)應(yīng)放大后83 μm ×83 μm視場(chǎng)內(nèi)的熒光圖像。白色虛線分別圈定校正視場(chǎng)的大致范圍。(e-g)分別對(duì)應(yīng)不同方法校正后沿白色虛線1.2.3處的光強(qiáng)分布曲線。其中(g)圖經(jīng)過(guò)光強(qiáng)歸一化并高斯擬合的處理。CAO表示傳統(tǒng)的單導(dǎo)引星的CAO算法。(散射介質(zhì)μsL=5.38)



  圖3(a)散射介質(zhì)設(shè)置原理圖,總厚度120 μm的大腦切片作為散射介質(zhì)。圖4(b~e) 為在200 μm ′ 200 μm的視場(chǎng)內(nèi):(b)未放置散射介質(zhì)時(shí);(c)透過(guò)小鼠大腦切片散射后;(d)傳統(tǒng)CAO算法校正后;(e)PCAO算法校正后,對(duì)4 μm熒光小球的成像結(jié)果。每個(gè)圖下側(cè)分別對(duì)應(yīng)放大后83 μm ′ 83 μm視場(chǎng)內(nèi)的熒光圖像。白色虛線分別圈定校正視場(chǎng)大致范圍。(f-h)分別對(duì)應(yīng)不同方法校正后沿白色虛線1.2.3處的光強(qiáng)分布曲線。其中(h)圖經(jīng)過(guò)光強(qiáng)歸一化和高斯擬合處理。(散射介質(zhì)μsL=2.65)


  因此,PCAO算法有望應(yīng)用在活體中對(duì)深層組織進(jìn)行實(shí)時(shí)的像差校正,完成大視野內(nèi)清晰的活體生物成像,對(duì)于神經(jīng)科學(xué)研究具有重要的研究意義。



  參考文獻(xiàn): 中國(guó)光學(xué)期刊網(wǎng)



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