复用通过背景荧光的积累降低了信噪比(SNR)，并加剧了大脑发热。虽然随机存取多光子显微镜允许在三个维度上快速光学访问神经元目标，但该方法在记录行为动物(behaving animals)时受到运动伪影的挑战。随机存取多光子(random-access multiphoton, RAMP)显微镜以不连续的三维栅格扫描中的一系列不相交的感兴趣点 (POI) 为目标，从而截断空间采样以在时域中加速采样。三维RAMP显微镜已使用声光偏转器(acousto-optic deflector, AOD) 实现，它通过扫描光束的倾斜和离焦相位调制来控制激发焦点的三维位置。然而，RAMP记录仅限于体外操作和麻醉 ...
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 ...
、双光子激发荧光(two-photon excited fluorescence,TPEF)的多模非线性显微镜，可以实现离体生物样本的分子组成和形态信息的高灵敏和高特异性无创无标记检测(区分恶性组织和良性0组织)。当前不足：完成多模非线性显微镜有以下挑战：(1) 光纤耦合的高功率超快激光源(具有风冷、坚固、紧凑、便携特性)；(2) 在长距离上的使用光纤进行超短脉冲激光传输和信号采集，要求具有低损耗；(3) 置于内窥镜头端部成像用的超紧凑、快速、精确的扫描仪；(4) 高性能小型化高数值孔径的内窥显微物镜，在双波段进行校正(因为相干拉曼成像使用两个光谱不一样的激光束)。文章创新点：基于此，GRIN ...
到光子计数的荧光指示剂在体成像(电压和钙)，其散粒噪声在像素级测量中占主导地位。同样地，电子电路中存在的热噪声和散粒噪声会影响fMRI中体内电生理记录和血氧水平依赖性(BOLD)反应中动作电位的检测，从而影响真实生物信号的测量。手动设计滤波器去噪使用场景有限。当时空上接近的数据点有相同的潜在信号，但是被噪声独立影响时，中值或高斯滤波(在时域或傅里叶域)可以用于增强单次试验动态，代价是空间和/或时间分辨率。尽管滤波的方法被广泛使用，当数据之间的关系横跨多个维度(如时间和空间)或者本质上是非线性的时候，手动设计非常好的去噪滤波器将会非常困难。基于学习的方法需要ground truth或者不适合神经 ...
a，将线粒体荧光图像的 3D 或 2D 时间堆栈作为输入。b，原始 (OG) 堆栈（左），显示了白色十字准线的正交 z 投影。该堆栈通过漫反射背景 (DB) 减法算法运行，以消除相邻线粒体之间的噪声。显示了具有高 DB (i) 的核周区域和具有低 DB (ii) 的层周区域的示例。c，参数探索方案通过高斯滤波器标准差和绝对阈值的组合进行迭代，并分析所得时间堆栈的连接组件在整个堆栈中的数量和大小的可变性。这会在参数下产生特定的z小值（白点）。d，高斯滤波器（右）以及强度和面积阈值应用于堆栈以产生二值掩膜（左）。e，二进制掩膜与原始堆栈相乘以产生用于跟踪的zui终堆栈。比例尺，全图为 ...
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 ...
可以减少离焦荧光，从而产生更锐利的三维图像。另外，还可以将分布式点扩散函数(PSF)有意设计到成像系统中，从而获得如单帧高光谱成像、单帧三维成像这样的能力。在这种情况里，采用多路复用的光学器件通过将物空间中的每一点映射到成像传感器上的分布式模式以将二维和三维信息编码，然后利用解卷积算法从模糊或编码的测量来重建编码的清晰图像或体积。现有的解卷积算法应用场景有限。现今已有多种解卷积算法。经典的有Wiener滤波(属于closed-form方法)、Richardson-Lucy和快速迭代收敛阈值算法(属于迭代优化方法)等。但是现有的解卷积方法往往需要精心挑选的先验信息(如total variatio ...
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 ...
。基因编码的荧光指示剂和光学成像使对活体动物神经元结构和功能的选择性标记和观察成为可能，这改变了神经回路的研究。此类技术需要将光聚焦到脑组织内。由于折射率不均匀引起的随机光散射，单细胞分辨率的功能成像探测深度通常在1 毫米的量级。即使对于厘米级的小鼠大脑，这种穿透深度也将大脑区域的光学成像限制在了浅表层，因此除非采用侵入式手段，否则大部分大脑仍然无法进行高分辨率光学成像。尽管功能磁共振成像和基于超声的方法等宏观和介观成像模式可以对深层大脑结构进行成像，但它们缺乏对理解神经回路至关重要的单细胞分辨率和灵敏度。因此，目前选择在脑部插入微型光学探头的方式实现细胞级分辨率深层脑成像。目前已经开发了几种 ...
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