Advanced Photonics|基于深度学习的安德森局域光纤细胞成像

文章链接：

Jian Zhao, Yangyang Sun, Hongbo Zhu, Zheyuan Zhu, Jose Enrique Antonio-Lopez, Rodrigo Amezcua Correa, Shuo Pang, Axel Schulzgen. Deep-learning cell imaging through Anderson localizing optical fiber[J]. Advanced Photonics, 2019, 1(6): 066001

生物活体内的细胞形态和生物组织结构的实时成像技术在生物医学基础研究和临床应用中起着至关重要的作用。对于传统的显微成像技术来说，深入活体器官或者组织内部获取图像信息极其困难。虽然人们已经利用光纤成像系统易于小型化和可任意弯折的特性初步解决了此类成像技术难题，但是传统的光纤成像系统仍然面临诸多瓶颈。这些问题主要集中在以下几点：1. 对宽带光源的兼容性差；2. 成像单元体积巨大、结构复杂；3. 成像质量低、成像速度慢；4. 稳健性差。光纤成像系统性能的局限性主要源于传统光纤的物理特性以及图像重建技术的缺陷。例如广泛应用的多芯光纤和多模光纤都存在很强的模式耦合和较低的模式密度。任何外界的机械扰动或者温度变化都会改变模式的耦合从而严重降低成像质量。而现有的图像处理技术通常需要昂贵复杂的实验装置。这些实验装置通常对环境噪声敏感，难以兼容宽带光源，并且成像质量低、成像速度慢。

近期的研究表明基于玻璃与空气混合随机结构的安德森局域光纤拥有诸多超越商用成像光纤的优势，其有望打破现有光纤成像系统的技术瓶颈并成为下一代新型光纤成像系统的基础。虽然安德森局域光纤也是一类多模系统，但安德森效应产生的局域模式拥有独特的单模特性，其光束质量接近衍射受限下的理想光束质量。相比于传统的多芯光纤和多模光纤，安德森局域光纤对外界的机械或者热力学扰动不敏感，并且由于安德森局域模式不依赖于入射波长变化，因而此类光纤可兼容宽带光源。

最近，由美国中佛罗里达大学光学与光子学研究中心(CREOL) 的Axel Schülzgen教授与美国波士顿大学光子学研究中心的赵建博士带领的研究团队提出了基于深度学习与安德森局域光纤的新一代光纤成像系统。这套被称为DCNN-GALOF的系统结构简单、成本低廉、稳健性极高。DCNN-GALOF光纤成像系统可以在非相关宽带光源下以20 Hz高速实时传输无缺陷细胞图像。此套系统在机械弯折扰动以及温度剧烈变化下仍然可以保持高速高质量的细胞图像传输。其无透镜状态下可以使成像深度延伸至4 mm附近。此类基于光纤的无透镜成像能力可以最大限度地减少对生物活体的侵入式伤害。此外，研究进一步表明，DCNN-GALOF系统无需新的训练过程即可应用于不同种类的细胞图像传输，这将极大增强其在光纤成像领域应用的普适性。

a) DCNN-GALOF 系统成像原理；b) 细胞图像重建对比。

这项新的研究成果代表了目前光纤成像系统的最新进展，极大地提升了光纤成像系统的各种性能参数，其系统性能已接近满足目前生物医学所需的严苛技术要求。未来基于DCNN-GALOF结构的光纤成像系统可进一步应用于探测活体中的各类生物现象。此类成像工具必将有助于回答基础的科学问题以及进一步提升临床诊断的准确性。

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