中恢复功能性荧光信号)，这对于神经科学来说可能特别有意义。该方法也适用于训练神经网络，如通过多模光纤成像或通过薄或厚散射介质成像。此外，复杂介质本身已经发现可以看作是神经网络的一种光学实现：连接权重是随机矩阵的系数，非线性是相机检测过程中强度的转换，可以在不成像的情况下直接执行分类任务。这种光传播的数学重构可以开辟非常有趣的光学计算研究途径，特别是在任何使用大规模随机矩阵乘法的计算问题中，包括储备池计算(reservoir computing)、相位复原和计算成像等。(3)基于深度计算光学和成像的推理。计算成像是一个专注于光学和图像处理协同设计的领域，例如增强计算相机的能力。尽管相机被用于执行 ...
同的随机激活荧光团成像，可以实现纳米级的重建分辨率。然而，对样品透明性的要求，使得这些超分辨显微镜技术不可能用于被强散射介质(如生物组织、磨砂玻璃、粗糙墙角等)掩埋的物体。这些介质对光的吸收不强烈，但是扰乱了光路，产生像噪声一样的散斑图样，甚至使得样品低分辨率的可视化都很难实现。许多方法已被证明可以克服散射效应并通过散射介质实现成像或聚焦。z直接的策略是利用弹道光子。然而，强散射介质会减少弹道光子的数量并极大地降低信号强度。某些技术需要导星(guide star)或进入散射介质的另一侧，以在成像之前表征或反转其散射效应，例如波前整形技术或传输矩阵测量。另一种方法依赖于光通过散射介质的记忆效应， ...
的结构处产生荧光。无标记成像是非侵入性的，以特异性为代价简化了样品制备，并避免了造影剂的任何可能的毒副作用。定量相位成像是无标记成像的一种，它依赖样品和周围介质的相位差(表现为折射率差)对透明结构成像。数字全息就是这样一种常用的无标记手段，样品的数字全息图可以在焦平面外采集，然后在后处理中通过数值求解模拟波前传播过程的衍射积分进行数字聚焦。数字全息已在生物学、诊断学和医学、微流控和片上实验室成像(lab on a chip)、三维追踪、细胞力学、即时检验(point of care testing)、环境监测等领域得到了广泛的应用。相衬层析(phase contrast tomography， ...
伸技术背景：荧光成像已广泛应用于医疗实践，随着对光与生物组织相互作用认识的深入以及检测技术成本的下降，荧光成像波长整体上从可见光区域不断红移到近红外（NIR）区域。光在生物介质中传播时的能量损失可归咎于吸收衰减和散射干扰。吸收损耗决定了我们能否捕捉到信号，而散射信号总是降低图像的清晰度。此外，生物组织过度吸收光可能会导致组织损伤。一些生物分子的自发荧光总是与有用信号混合在一起，zui终成为拍摄图像的背景。因此，光吸收和散射对荧光图像采集完全有害的根深蒂固的信念促使大多数研究人员追求具有z小光子吸收和散射的完美窗口用于生物成像。基于第二近红外窗口(NIR-II)的生物荧光成像被普遍公认为具有更小 ...
分配其周围的荧光信号(光子重新分配)，可提高线扫描方向上的空间分辨率。组合从多个视图获取的图像体积进一步提升体积分辨率。举例说明，体积分辨率提升5.3倍：从335nmX285nmX575nm提升到225nmX165nmX280nm。(4)动态三维结构光显微成像。一维结构光使得采集速度下降了15倍(因为每个方向采集5张图，共三个方向)，因此不适合实时超分辨应用。在这里，训练一个残差信道注意力网络(residual channel attention network, RCAN)从衍射极限输入预测一维超分辨图像。当训练数据所用样本的方向是随机的时候，只需要旋转输入图像，然后重新作为训练好的网络输入 ...
盾，这在实时荧光成像中被称为“挫折金字塔(pyramid of frustration)”。在通常需要对多个平面进行轴向扫描的三维(3D)生物体中，情况变得更糟。一次实验的时间窗口只能支持数百个体积采集，以避免总光剂量超过300 J/cm2 从而造成相当大的光损伤。LSM通过仅激发对焦区域以避免不必要的曝光来缓解该问题。带有AO的晶格LSM进一步提高了透明生物体的时空分辨率，但小视野(FOV)和AO校正都限制了其大体积观测时的速度。此外，由于组织不透明和空间限制，很难以亚细胞分辨率在哺乳动物组织中应用LSM。在哺乳动物中以亚细胞分辨率和低光子剂量进行长期、高速成像仍然是一个挑战。在各种体积成像 ...
借助于钙离子荧光指示剂，将神经元中钙离子浓度的变化反映在荧光强度的变化上，从而可以推测神经元的活动（当前钙成像常用的手段是双光子显微成像手段）。准确神经元提取和尖峰推断（spike inference）是进行进一步分析的前提，这需要高信噪比钙成像。然而，由于体内钙瞬变(calcium transients)的低峰值积累和快速动态变化导致荧光光子的缺乏，使得钙成像容易受到噪声污染（即光子散粒噪声和电子噪声）的影响。获得高信噪比钙成像最直接的方法是提高激发光强度，但其导致的光漂白、光毒性和组织加热对样品健康和光敏生物过程不利。更有效的策略包括使用更亮的钙指示剂和更先进的光电检测技术 ，但在光子受限 ...
的深度上解析荧光的能力。技术要点：基于此，美国波士顿大学的Mitchell Clough(一作)和Jerry L. Chen(通讯)提出了一种四区域大视场双光子显微镜(quad-area large FOV two-photon microscope, Quadroscope)，能够在横跨约5mm的总视场上实现四个可独立靶向大脑区域的视场同时视频帧率细胞级分辨率成像。作者展示了其在行为相关时间尺度上测量小鼠感觉运动皮层钙活性的能力。(1)使用两个独立扫描引擎实现跨大视场同时成像，两个扫描引擎使用相似的物镜和相似的光学组件，结合自适应光学实现双区域成像的分辨率增强。(2)引入基于焦平面单元(fo ...
积空间信息的荧光成像技术不同，这种四维成像方案有效地从空间尺度（例如视场 (FOV) 和空间分辨率）上减小了体积采集时间，从而使 LFM 成为生物系统高速体积成像的有效工具之一，并具有低光损伤的特点。新的 LFM 技术已经证明了其能够应用于功能性脑成像，在数十至数百微米的深度保持细胞级空间分辨率，体积采集时间为 10 毫秒级。甚至，该方法zui近已被证明用于观察单细胞标本的结构和动力学，具有接近衍射极限的三维空间分辨率、数微米的成像深度（足以覆盖单个细胞的大部分体积），以及毫秒级的采集时间。对于传统的 LFM，微透镜阵列 (MLA) 放置在宽视场显微镜的原生像平面 (native image ...
术，包括落射荧光和平面照明方法，可以以高空间分辨率对活体样本在三个维度进行成像。然而，它们需要记录大量二维图像来产生三维体积，并且时间分辨率因相机需要采集多帧而受到影响。光场显微镜 (light-field microscopy, LFM) 已成为瞬时体积成像的首选技术。它通过将瞬态三维光场信息记录在单个二维相机帧上，然后通过后处理恢复三维光场分布。由于 LFM 提供仅受相机帧速率限制的高速体积成像，它在各种应用展示了它的能力，例如神经元活动的记录和体模中心脏动力学的可视化。当前不足：尽管LFM体积成像速度快，且取得了不少进展。但是由于其空间分辨率存在分辨率不均匀和分辨率低的缺点，以及重建速度 ...
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