自适应光学技术在深层动态荧光显微成像中的应用和发展

荧光显微成像技术是开展微观生命科学研究的重要手段和工具,使用该技术可以观察生物体内的精细结构、动态追踪生物体内组织、细胞、细胞核、蛋白、小分子等不同尺度的生命活动过程。其中,研究深层组织高时空分辨率荧光显微成像技术,是当前成像领域一个前沿问题。应用自适应光学技术实时补偿经由不透明散射、非均匀生物组织传播而引入的复杂波前畸变已被证实是实现上述技术的一种有效途径。文中首先归纳了深层动态荧光显微成像的需求和特点,随后分别介绍了自适应光学技术近几年在共聚焦显微成像、随机光学重构显微成像、光激活定位显微成像、受激辐射光淬灭显微成像、双光子/多光子激发显微成像中的相关应用,并对今后的研究问题和发展方向提出展望。     

自适应宽场高分辨率显微成像技术的研究进展北大核心CSCD

光学显微成像技术可以用来观察微小物体的结构细节,但在生物样品的显微成像领域中,像差的存在使得任何显微成像技术的成像质量都无法达到理论预期。为了解决这一问题,自适应光学技术被应用于不同类型的显微成像系统中进行像差的探测和校正。着重总结了自适应宽场高分辨率显微成像技术的研究动态,阐明了数字全息自适应光学技术和非相干数字全息自适应光学技术的特点、优势以及存在的问题。     

大视场双光子显微成像系统研究进展（特邀）

双光子显微成像具备高分辨率、天然层析能力和大穿透深度等特点,在活体动物成像中发挥着重要作用。然而,如何在维持高分辨率的条件下,扩大双光子的成像视场,来满足生物医学中对大规模动态反应的监测需求,一直以来都是光学显微成像领域的难点,也是科研关注的重点。综述了大视场双光子成像技术的研究进展。首先介绍了双光子显微成像系统的产生背景和设计原理,并从光学不变量的角度阐述了实现大视场双光子成像的理论基础。然后重点回顾了现有的几种大视场双光子成像方法,分别包括了扫描中继系统的边缘像差校准、高通量物镜的设计研发和自适应光学方法的使用。基于双光子成像的高时间和空间分辨特性,大视场双光子成像技术将成为一种在脑科学等需介观高分辨成像领域的应用中实现大区域动态监测的强有力的工具。     

自适应光学相干层析在视网膜高分辨成像中的应用

视网膜光学相干层析（OCT）技术利用外部低相干光源照射人眼眼底,并将人眼眼底散射信号进行干涉成像,获得人眼视网膜的断层图像信息,以实现人眼视网膜无创、实时、在体的光学活检。传统光学相干层析在视网膜成像时的轴向分辨率可达3 μm以上,但由于人眼个体差异和不可避免的像差限制了视网膜OCT的横向分辨率,只能达到约15~20 μm。而自适应光学作为一项波前校正的先进技术,可以校正OCT色差以及人眼有限视场和眼球运动导致的像差,将OCT横向分辨率提高到低于2 μm,以实现视网膜细胞及微细血管近衍射极限成像,及时发现患者眼底存在的早期病变。在介绍自适应光学和视网膜光学相干层析的技术特点基础上,对自适应光学在视网膜光学相干层析成像应用的国内外发展现状进行了论述,总结了自适应光学OCT视网膜高分辨成像在宽带光源色差校正、眼球运动伪影减少、自适应光学视场扩大和波前传感与校正系统简化的关键技术和未来发展趋势,以实现大视场、高效率、高灵敏度、高分辨率的高速人眼视网膜成像,为未来自适应光学OCT视网膜成像技术的研究和应用提供参考和借鉴。     

自适应光学在超分辨荧光显微镜中的应用

超分辨荧光显微镜突破了传统荧光显微镜的分辨率限制,使得人们能够在纳米量级分辨率下观察细胞和组织样品,极大地推动了生命科学的发展。在这一技术中,仪器和样品引入的像差均会导致空间分辨率降低,进而导致成像质量恶化。为此,人们引入了自适应光学技术,通过直接或间接的手段探测像差,再通过波前校正元件来校正像差,从而获得高质量的超分辨图像。本文介绍了自适应光学的起源与工作原理,总结了其在超分辨荧光显微镜中的应用,并展望了其未来的发展前景。     

自适应光学高分辨率共聚焦显微成像技术

生物样品折射率的空间变化导致了光学畸变的产生,这种畸变对于共聚焦显微镜观察厚的生物样品和活体体内组织成像是一种严重的限制。自适应光学(AO)技术是通过快速反应的变形镜使镜面发生形变来补偿像差,在共聚焦显微镜中应用自适应光学技术可以校正光学畸变,观察深层组织活动,进行活体成像和实时检测。详细分析了共聚焦显微镜中像差的来源及光学畸变的特点,讨论了目前在共聚焦显微镜中自适应光学校正的方案及研究现状,讨论了共聚焦显微镜中自适应光学的波前传感器、畸变测量和波前校正器,并探讨了目前超高分辨率显微成像技术的发展方向。     

基于自动控制理论的自适应光学控制系统优化

为了满足自适应光学系统实时快速的工作要求,将自动控制理论引入到自适应光学系统中,在不改变系统硬件性能的基础上对系统的控制部分进行了研究。首先,对自适应光学闭环控制系统进行分析,将其模块化并建立相应的数学模型;其次,在自动控制理论基础上设计控制器和相应的控制算法,并分析了控制器的性能;最后,将自动控制理论的控制方法与人眼波前像差校正相结合,使控制算法应用到自适应光学系统波前像差的校正中。结果表明,相对于传统的自适应光学系统控制方法（纯积分控制和比例-积分控制）,Smith预补偿控制使自适应光学控制系统具有较高的闭环带宽和较好的动态、稳态控制性能;在模拟人眼波前像差迭代校正过程中,Smith预补偿控制器校正残余像差的快速性最好;在实际人眼动态像差校正中,Smith预补偿控制校正的残余像差值达到最小,有利于自适应光学控制系统优化。     

利用深度学习扩展双光子成像视场

双光子成像技术已被广泛应用于活体肿瘤成像、神经功能成像以及大脑疾病研究等领域，但双光子成像视场较小（视场直径一般在1 mm以内），限制了其进一步应用。虽然通过特殊的光学设计或者自适应光学技术能够有效增大视场，但复杂的光路设计、高昂的器件成本以及繁琐的操作过程限制了这些技术的推广。提出了一种利用深度学习技术替代自适应光学技术扩展双光子成像视场的新思路，在低成本（无须特殊物镜，无须相位补偿装置）、易操作的前提下实现了大视场双光子成像。设计了一种适用于光学显微系统中扩展双光子成像视场的nBRAnet网络框架，为使该网络框架可以更好地利用特征图信息，在该框架中引入残差模块和空间注意力机制，同时去除了数据归一化处理，以增加图像对比度信息。实验结果表明：所提深度学习方法可以有效地代替自适应光学技术，增强扩展视场中的精细结构特征，并恢复扩展视场的成像分辨率和信噪比，使双光子成像视场直径扩展到3.46 mm，峰值信噪比超过27 dB。深度学习方法具有成本低、操作简单、图像增强效果显著等特点，有望为跨区域脑成像或全脑成像提供一种经济实用的方案。     

远场光斑反演波前相位的深度学习方法

自适应光学系统中,波前传感器的准确性和鲁棒性极大地影响像差探测能力和闭环校正效果。在波前振幅分布不均匀或信标光能量不足的情况下,哈特曼波前传感器由于存在子孔径缺光现象会导致传感精度下降,而基于远场光斑反演波前相位的无波前传感自适应系统实时性难以满足实用需求。基于深度学习复原波前的方法是通过输入远场光强图像直接求取像差,可以作为自适应光学系统的有效补充。文中通过数值模拟,证明了深度残差神经网络能够通过远场光斑直接预测波前相位的Zernike系数。实验验证了输入与重构波前相位之间校正后残差RMS为0.08λ,GPU加速后的平均计算耗时小于2 ms。该方法能较准确地预测入射波前畸变的Zernike系数,具有一定像差校正能力,适合在传统自适应光学技术中,用于测量并校正波前畸变的主要成分,或为优化式自适应光学提供良好的初始波前估计。     

反射型LCOS显示板用于人眼波前像差校正的研究

采用基于硅基板的反射型液晶显示器件(LCOS)进行人眼波前像差校正的研究.理论分析了LCOS显示器件的光学调制特性,在合适的参数条件下,LCOS可工作在偏相位调制状态下.LCOS作为波前校正器和哈特曼传感器结合构成一个自适应闭环校正系统,校正在成像光路中引入的具有人眼波前像差特点的静态波前畸变,实验结果标明LCOS可以有效地校正光学成像系统中的波前畸变,校正后像差的RMS值小于0.1 μm.LCOS器件作为相位校正元件在人眼波前像差校正和视网膜成像系统中具有良好的应用前景.     

基于激光钠导星的星载自适应光学系统

用于对地观测的星载光学系统受空间环境及相机内环境的影响而存在波前畸变问题,从而导致成像质量变差。为获得分辨率达到近衍射极限水平的图像,需要利用自适应光学技术对波前畸变进行自适应光学校正。提出了一种基于星外信标的自适应光学系统实现畸变波前校正的方案,并给出仿真实验,从而为星载自适应光学的进一步研究提供了依据。     

液晶自适应光学在人眼眼底高分辨率成像中的应用

为了获得人眼眼底高分辨率图像,将液晶自适应光学(AO)技术引入到传统检眼镜中,采用基于夏克-哈特曼波前探测器(sHwS)和硅基液晶空间光调制器(LCOS-SLM)的自适应光学系统来校正人眼的高低阶像差,获得了细胞量级的高分辨眼底图像,为眼科疾病及其相关疾病的早期诊断提供了有力工具.采用闭环和开环两种校正模式,都获得了清晰的眼底图片,认为液晶自适应光学系统在活体人眼眼底高分辨率成像上具有巨大潜力.     

涡旋光束的自适应光学波前校正技术研究进展（特邀）

涡旋光束携带了与其螺旋波前结构相关的轨道角动量,由于其在通信系统不增加带宽情形下可极大增加系统容量和频谱效率,引起了广泛关注。然而,自由空间中的湍流将导致涡旋光束的螺旋波前发生畸变,产生模间串扰,降低接收功率,从而削弱链路性能。自适应光学波前校正技术是克服干扰的有效手段之一。综述了涡旋光束的自适应光学波前校正技术的发展,阐述了Shack-Hartmann、随机并行梯度下降、Gerchberg-Saxton三种算法的校正原理,分析了深度学习在波前校正技术中的应用,并介绍了笔者课题组对水下湍流环境中波前校正技术的研究工作。     

流场测速中基于深度卷积神经网络的光学畸变校正技术

基于光学成像的流场测量技术,如粒子图像测速技术（PIV）,易受到因流体中折射率的不均匀性或晃动的介质边界引起的光学畸变而带来的影响。这些畸变会使得示踪粒子在图像上的位置分布产生误差且严重影响图像清晰度,从而增大流场速度测量的误差。为了提高光学流场速度测量的测量精度,自适应光学系统可以应用于其中去校正光学畸变。基于图像流场测量中的光学像差具有频率高,动态范围大,空间分辨率高等特点,对于这一应用场景,基于波前校正器件的自适应光学系统受到了器件本身性能的影响。基于深度学习的自适应光学技术在流场测量中的应用,建立了一种基于深度神经网络的无波前校正器件自适应光学校正技术,以深度神经网络代替传统的波前校正器件,用于粒子图像测速技术中的光学畸变校正。为了生成神经网络所需要的训练和测试数据集,搭建了可以实现波前测量的粒子图像测速实验平台,分析并建立了光学畸变在粒子图像上的图像退化模型。最后,以校正后PIV图像的校正效果和流场速度测量结果作为评价标准,对所建立神经网络的畸变校正性能进行了分析。     

利用波前调制技术提升光透明样品的双光子成像分辨率

组织光透明技术结合双光子显微成像(TPM)技术能够有效提升生物样品的显微成像深度,然而现有的光透明剂与常用显微物镜的浸润介质折射率并不匹配,会引入球差从而降低深层组织成像的荧光强度和分辨率。针对该问题分析了球差对TPM荧光强度和分辨率的影响,建立了由物镜特性(数值孔径和浸润介质)、聚焦深度和物体折射率等参数构成的球差补偿模型,进而指导空间光调制器进行球差补偿。对荧光小球仿体样品和光透明脑组织样品的双光子成像结果显示,该球差补偿方法能显著提升样品信号量和系统纵向分辨率。另外,该方法在校正过程中无需多次成像,操作简单且耗时短,对光透明剂和显微物镜无特殊要求,具有较强的通用性。     

视网膜图像的解卷积方法研究

基于自适应光学的激光共焦扫描检眼镜(AOSLO)能够利用自适应光学校正眼底像差,从而对活体视网膜实现高分辨率成像。但是由于波前探测误差、变形境自由度和行程等硬件上的限制,眼底像差不可能完全被校正,并且信号探测器光电倍增管(PMT)存在较大的噪声,因此可以用解卷积的方法进一步提高图像质量。本文改进了增量维纳滤波算法,将迭代步长减为原来的1/5,使迭代不会偏离初始值太远,而增量维纳滤波迭代初始值是由系统中的波前传感器得到相对准确的值。采用上述方法对AOSLO采集到的视网膜细胞层和血管层图像做解卷积,并复原了整个系统的点扩散函数(PSF)。由图像功率谱表明,增量维纳滤波算法能有效去除图像噪声,增加图像对比度。     

提高眼底自适应光学成像系统的普适性设计

自适应光学技术被广泛应用于人眼像差的校正，从而实现眼底细胞和微血管进行高分辨率成像。传统自适应光学系统受夏克哈特曼波前探测器的动态范围限制，只对部分人群适用，无法对高屈光不正人群进行眼底高分辨率成像。为了提高眼底自适应光学成像系统普适性，本文设计了一种基于音圈变形镜高分辨率眼底自适应光学成像系统：引入Badal调焦系统，能够对人眼屈光度在-8～8 D的眼底进行高分辨率成像；用轴锥透镜组代替传统的环形光阑，控制正、负轴锥透镜间距可以调节环形光内径，以适应不同人眼的角膜，同时避免角膜反射的杂光；通过视标引导实现大视场成像。仿真结果表明，照明子系统在眼底视网膜照度分布均匀；在设定的公差范围内，至少有90%的MTF值在25 lp/mm达到0.21（对应视网膜上4μm）。在实验室搭建了相应的光路，对大畸变的模拟人眼进行了成像，获得了较好的成像效果。     

基于深度神经网络的大气湍流压缩波前探测

压缩感知技术用于光学波前测量时，常规的斜率恢复方法精度较低，难以测量大气湍流引起的复杂波前，本文利用深度神经网络进行斜率恢复，提高斜率恢复精度，从而提高压缩波前探测方法测量大气湍流波前的精度。传统的压缩波前探测方法在稀疏化过程中忽略相对较小的斜率值，导致波前测量误差的增加。为了快速测量大气湍流引起的复杂波前，本文提出了一种深度神经网络，可以高精度地恢复斜率，从而提高了波前重构的精度。在压缩比为0.1～0.9情况下，基于深度神经网络的压缩波前探测算法（DNNCWS）的波前重构误差PV优于0.014μm，算法的运行时间为4.4 ms。在暗弱星等情况下，残差波前的峰谷值（PV）优于0.011μm。模拟结果表明，DNNCWS具有良好的抗噪声性能。深度神经网络DNNCWS提高了压缩波前的探测精度，可以用于测量大气湍流引起的复杂像差，还可用于其他自适应光学应用，如激光通信和视网膜成像。     

非相干数字全息自适应光学波前校正特性研究

非相干数字全息自适应光学是一种新型的自适应波前探测和校正的技术。它利用全息图可以完整记录光波场的特性进行波前探测,结合适当的数值再现算法对光波前像差进行校正。基于菲涅耳非相干相关数字全息术(FINCH),从理论上阐明了非相干数字全息自适应的基本原理,并给出了数值仿真结果。采用改进的迈克耳孙干涉仪光路配置,分别记录待观测物体与引导星的全息图,利用引导星全息图的复共轭对待测物光波进行波前校正,从实验上定量地研究了引导星尺寸、选取位置对波前校正效果的影响,在系统各光学元件给定的情形下,明确了引导星选择的空间和系统等晕区范围,实现了良好的波前校正效果。     

波前编码技术:新兴的“光学-数字”一体化成像技术

波前编码技术是一种即可以提高系统成像质量又可以降低系统种类的“光学-数字“一体化的系统级成像技术,可以很好地控制离焦以及由离焦引起的像散、Petzval场曲、色差,还有由装调、温度漂移等引入的类似离焦的像差,在大视场、大焦深的条件下获得接近衍射极限的像质。介绍了波前编码技术的发展过程、理论基础、各国研究进展、应用前景等方面,并提出了目前存在的问题。