成像专题 | 非相干多尺度散射模型助力计算光学层析（Nature Communications）

基于非相干多尺度散射模型实现计算光学层析

Computational optical sectioning with an incoherent multiscale scattering model for light-field microscopy

本期导读

近年来，以光场显微镜为代表的一系列计算成像技术，因其低光毒性、快速三维成像能力等优势备受注目，在活体显微成像领域取得了突破性的成果[1]。与传统显微成像技术不同，光场成像技术可在单次拍摄下获取样本的高维信息，为长时活体观测奠定了基础。然而，在复杂的活体成像环境下，高强度背景光、无序散射光以及系统像差等多种因素会带来干扰，传统的成像模型很难准确求解成像逆问题，极大限制了光场显微成像技术在活体观测中的应用。鉴于此，来自清华大学的研究团队提出了一种基于非相干散射理论的多尺度量化模型（QLFM）。通过挖掘光场数据的高维特性和准确的物理建模，可实现计算光学层析能力。该研究显著减少了背景荧光与散射光子的影响，同时也提升了单光子成像在复杂活体环境下的穿透深度。相关研究成果于近期发表于顶级期刊《Nature Communications》。

技术路线

复杂的活体成像环境下的成像逆问的求解一直是个难题，QLFM 提出了一种多尺度精确量化模型，可在完备空间下剥离信号光、背景光以及散射光分量，实现了光学计算层析，显著提升了成像穿透深度，进而显著提升活体散射组织的穿透深度与图像的信背比（signal-to-background ratio，SBR）。

图1. 所提出的 QLFM 概念与原理示意（来源 https://doi.org/10.1038/s41467-021-26730-w.）

该研究观测了斑马鱼脑、果蝇脑、果蝇卵、小鼠脑等多种活体生物样本，并在多种成像环境下成功解析了高 SBR 的三维动态信息。此外，由于不需要额外硬件支撑，该方法广泛适用于各种相空间成像系统。在传统的光场成像模型中，大量的背景光极易将目标荧光信号淹没，极大制约了成像深度。QLFM 首先提供了一种多尺度的完备空间模型，利用光场不同角分量下点扩散函数（PSF）的不同特征，分离出大尺度范围内的背景光分量，并将其在成像反问题求解过程中剔除。另外，为了提升计算效率，QLFM 提供了一个基于非均一分辨率的多尺度采样机制，极大地节约了计算成本，将重建速度提升了两个数量级，为长时间活体三维观测提供了基础。

图3.  斑马鱼心脏成像实验中 QLFM 与传统模型的结果对比（来源 https://doi.org/10.1038/s41467-021-26730-w.）

除了背景光，杂乱无序的散射光也是需要考虑的因素。在传统成像模式下，由于散射光与信号光深度杂糅，不能通过常规的光学层析将散射光剔除。但在光场成像模式下，相空间分量准确描述了目标的高维光场分布，这为解析散射光提供了可能。基于此，QLFM 还提出了一种相空间下非相干散射传播模型，对目标体中的散射光进行逐层建模，并将此模型融合到相空间成像逆问题求解算法中，通过反复优化迭代，最终获得分离的散射光和信号光分量。值得注意的是，系统畸变造成高维 PSF 畸变也是导致成像质量下降的一个重要因素。QLFM 通过反复迭代拟合使仿真 PSF 的强度分布收敛到与实采 PSF 一致，又保证了更高的信噪比。使用矫正后的 PSF 进行逆问题求解可以显著缓解近焦面的伪影，在整个成像范围内都提升分辨率。

图3. 鼠脑钙信号成像实验中 QLFM 与传统模型的结果对比（来源 https://doi.org/10.1038/s41467-021-26730-w.）

简单总结，该研究工作作为计算成像的典型成功应用，借助精确数学建模获得不错的光学计算层析能力，削弱了背景光的干扰，剔除了活体样本中散射光的影响并消除由系统像差引入的畸变，由此从高维光场信号中准确求解复杂成像逆问题，显著提升了光场显微系统的实用性以及在活体环境下的定量荧光观测能力。

参考文献：

• Wu, J. et al. Iterative tomography with digital adaptive optics permits hour-long intravital observation of 3Dsubcellular dynamics at millisecond scale. Cell  184,3318-3332.e17 (2021).

论文信息：

• Zhang, Y. et al. Computational optical sectioning with an incoherent multiscale scattering model for light-field microscopy. Nat. Commun. 12, 6391 (2021).

技术详见：

https://doi.org/10.1038/s41467-021-26730-w.

*该技术分享所涉及文字及图片源于作者论文和网络公开素材,不做任何商业用途。

回顾与预告

上期回顾：成像专题 | 光学-算法联合设计，移变彩色编码衍射光谱成像系统 (Optica)欢迎点击查阅

下期预告：我们将不定期推荐学术领域具有代表性的计算显示和计算成像研究工作，同时穿插一些新型光学设计和VR/AR光机实现科普等的资讯分享，欢迎订阅关注，欢迎来稿交流。
Contact: [e-mail]
INTELLIGENTOPTICSSHARING (I.O.S.) 运营以该领域的研究学者为主，非盈利非广告，希望能够结交共同兴趣方向的读者们，建立光学和计算机交叉学科领域内一个资讯分享交流的平台。如果喜欢，请点击“在看”和“点赞”，将有助于微信公众号平台对信息的定向统计和及时推送，小编团队在此不胜感激，谢谢！！


END