本研究由Lingmei Chen, Mubin He, Lu Yang, Lingxi Zhou, Shuhao Qian, Chuncheng Wang, Rushan Jiang, Zhihua Ding, Jun Qian, Zhiyi Liu共同完成,論文標題"Deep structural brain imaging via computational three-photon microscopy"于2025年3月發(fā)表在SPIE期刊《Journal of Biomedical Optics》。
重要發(fā)現(xiàn)
01深層成像的雙重挑戰(zhàn)
腦組織的光散射效應(yīng)隨深度呈指數(shù)級增長,傳統(tǒng)三光子顯微鏡在超過900μm深度時SBR驟降至10以下。
更棘手的是,弱熒光探測會產(chǎn)生復(fù)合噪聲:周期性條紋噪聲(由光電倍增管產(chǎn)生)和隨機光子噪聲(深層信號衰減導(dǎo)致),二者疊加嚴重干擾血管信號識別。
LRDM應(yīng)用于帶有顱窗的小鼠腦血管的性能
02LRDM-3PM技術(shù)原理
噪聲清除雙引擎
低秩去噪器(LR-denoiser):基于矩陣奇異值分解(SVD),特異性剝離條紋噪聲。該算法通過重建圖像X̂ = ΣUⱼσⱼVⱼᵀ,將條紋噪聲的奇異值替換為背景均值,消除周期性干擾。
定制擴散模型:利用三維圖像淺層信息訓(xùn)練U-Net網(wǎng)絡(luò),通過200步擴散過程模擬組織散射效應(yīng),最終消除隨機噪聲。
性能顛覆性突破
在1500μm海馬區(qū)深度實現(xiàn):
SBR > 100(原始圖像SBR<10)
血管分割準確率提升83%
條紋噪聲去除率比傳統(tǒng)小波變換高4倍
創(chuàng)新與亮點
01技術(shù)突破三重革新
免增硬件:不依賴自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng),普通實驗室可復(fù)現(xiàn)
免提功率:維持毫瓦級激光功率,避免光損傷風(fēng)險
自監(jiān)督學(xué)習(xí):僅需淺層圖像訓(xùn)練,攻克生物配對數(shù)據(jù)缺失痛點
02噪聲處理范式變革
首創(chuàng)低秩-擴散聯(lián)合模型:
在極低SBR=2時仍能重建有效信號
重建保真度超越主流算法(PSNR提升8.2dB)
總結(jié)與展望
LRDM-3PM通過計算光學(xué)與AIE探針的跨界融合,首次實現(xiàn)活體腦組織1.5mm深度的微血管高清成像。該技術(shù)創(chuàng)造了SBR>100的深度成像新紀錄,并構(gòu)建了首個三維血管量化分析平臺,為神經(jīng)退行性疾病研究提供了全新觀測維度。
未來研究將聚焦三大方向:
將成像深度延伸至2mm皮層下核團;
開發(fā)動態(tài)血流監(jiān)測功能;
建立阿爾茨海默癥血管病變數(shù)據(jù)庫。
這項技術(shù)突破不僅重新定義深層生物成像疆界,更為精準腦醫(yī)學(xué)開辟了新路徑。
論文信息DOI:10.1117/1.JBO.30.4.046002.