LRDM-3PM通過(guò)計(jì)算光學(xué)與AIE探針融合實(shí)現(xiàn)活體腦組織1.5mm深度成像
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的計(jì)算式三光子顯微成像技術(shù)（LRDM-3PM）突破深層腦組織成像極限。該技術(shù)通過(guò)聚集誘導(dǎo)發(fā)光納米探針（AIE nanoprobes）與自監(jiān)督低秩擴(kuò)散模型（LRDM）協(xié)同作用，在活體小鼠大腦中實(shí)現(xiàn)了1.5毫米深度的高對(duì)比度血管成像，信噪背景比（SBR）始終高于100。這一成果解決了生物組織散射導(dǎo)致的深層成像模糊難題，首次實(shí)現(xiàn)對(duì)海馬區(qū)血管的無(wú)創(chuàng)三維定量分析。
基于精準(zhǔn)分割建立五維形態(tài)學(xué)參數(shù)：
血管體積密度（VVD）：反映單位體積內(nèi)血管占比，海馬區(qū)顯著高于白質(zhì)
血管厚度指數(shù)（VTI）：海馬區(qū)存在直徑>15μm的異常粗血管
血管復(fù)雜度（VCI）：皮層區(qū)比白質(zhì)區(qū)高32%（p<0.05）
血管骨架密度（VSD）：揭示血管網(wǎng)絡(luò)分布特征
血管表面積指數(shù)（VSI）：量化物質(zhì)交換效率
海馬區(qū)血管首現(xiàn)真容：突破血腦屏障深度成像禁區(qū)
血管導(dǎo)航腦區(qū)定位：支持向量機(jī)通過(guò)血管形態(tài)識(shí)別腦區(qū)（精度85%），白質(zhì)層深度定位誤差<3%
神經(jīng)疾病研究新工具：阿爾茨海默癥相關(guān)血管病變的可量化追蹤
聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。
Chen L, He M, Yang L, Zhou L, Qian S, Wang C, Jiang R, Ding Z, Qian J, Liu Z. Deep structural brain imaging via computational three-photon microscopy. J Biomed Opt. 2025 Apr;30(4):046002.
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(biāo)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(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)三光子顯微鏡在超過(guò)900μm深度時(shí)SBR驟降至10以下。
更棘手的是，弱熒光探測(cè)會(huì)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(jī)光子噪聲（深層信號(hào)衰減導(dǎo)致），二者疊加嚴(yán)重干擾血管信號(hào)識(shí)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(guò)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(kuò)散模型：利用三維圖像淺層信息訓(xùn)練U-Net網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)200步擴(kuò)散過(guò)程模擬組織散射效應(yīng)，最終消除隨機(jī)噪聲。
性能顛覆性突破
在1500μm海馬區(qū)深度實(shí)現(xiàn)：
SBR > 100（原始圖像SBR<10）
血管分割準(zhǔn)確率提升83%
條紋噪聲去除率比傳統(tǒng)小波變換高4倍
基于精準(zhǔn)分割建立五維形態(tài)學(xué)參數(shù)：
血管體積密度（VVD）：反映單位體積內(nèi)血管占比，海馬區(qū)顯著高于白質(zhì)
血管厚度指數(shù)（VTI）：海馬區(qū)存在直徑>15μm的異常粗血管
血管復(fù)雜度（VCI）：皮層區(qū)比白質(zhì)區(qū)高32%（p<0.05）
血管骨架密度（VSD）：揭示血管網(wǎng)絡(luò)分布特征
血管表面積指數(shù)（VSI）：量化物質(zhì)交換效率
創(chuàng)新與亮點(diǎn)
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(shí)驗(yàn)室可復(fù)現(xiàn)
免提功率：維持毫瓦級(jí)激光功率，避免光損傷風(fēng)險(xiǎn)
自監(jiān)督學(xué)習(xí)：僅需淺層圖像訓(xùn)練，攻克生物配對(duì)數(shù)據(jù)缺失痛點(diǎn)
02噪聲處理范式變革
首創(chuàng)低秩-擴(kuò)散聯(lián)合模型：
在極低SBR=2時(shí)仍能重建有效信號(hào)
重建保真度超越主流算法（PSNR提升8.2dB）
海馬區(qū)血管首現(xiàn)真容：突破血腦屏障深度成像禁區(qū)
血管導(dǎo)航腦區(qū)定位：支持向量機(jī)通過(guò)血管形態(tài)識(shí)別腦區(qū)（精度85%），白質(zhì)層深度定位誤差<3%
神經(jīng)疾病研究新工具：阿爾茨海默癥相關(guān)血管病變的可量化追蹤
總結(jié)與展望
LRDM-3PM通過(guò)計(jì)算光學(xué)與AIE探針的跨界融合，首次實(shí)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(jì)錄，并構(gòu)建了首個(gè)三維血管量化分析平臺(tái)，為神經(jīng)退行性疾病研究提供了全新觀測(cè)維度。
未來(lái)研究將聚焦三大方向：
將成像深度延伸至2mm皮層下核團(tuán)；
開發(fā)動(dòng)態(tài)血流監(jiān)測(cè)功能；
建立阿爾茨海默癥血管病變數(shù)據(jù)庫(kù)。
這項(xiàng)技術(shù)突破不僅重新定義深層生物成像疆界，更為精準(zhǔn)腦醫(yī)學(xué)開辟了新路徑。
論文信息聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。
Chen L, He M, Yang L, Zhou L, Qian S, Wang C, Jiang R, Ding Z, Qian J, Liu Z. Deep structural brain imaging via computational three-photon microscopy. J Biomed Opt. 2025 Apr;30(4):046002.
DOI:10.1117/1.JBO.30.4.046002.
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