研究人员报告了计算微型介观镜的新升级，可实现具有宽视场的单次、3D高分辨率成像。这种简单、低成本的微型仪器可用于各种大规模3D荧光成像和神经记录应用。

波士顿大学的QianwanYang将在光学成像大会上展示这项研究。混合会议将于2023年8月14日至17日在马萨诸塞州波士顿举行。

“自由移动的动物神经记录至关重要，因为功能性大脑相互作用会随着动机和行为而变化。介观镜旨在以细胞分辨率测量小鼠整个皮层的活动，因为动物从事复杂的、认知要求较高的行为。荧光显微镜通常是用于研究生物结构和动力学，但大多数显微镜需要在视野、分辨率和系统复杂性之间进行权衡，”杨解释道。

“为了克服显微镜的局限性，波士顿大学的田教授和他的团队开发了一种计算微型介观镜(CM2)——一种兼具高空间分辨率和大视场的显微镜。该仪器基于计算成像，它结合了成像硬件和计算算法来实现否则不可能实现的成像能力。”

研究人员最近升级了他们的介观镜，添加了新的微型光学器件，大大提高了光通量和图像对比度。他们还开发了一种新的深度学习模型，可显着提高轴向分辨率和重建速度。由于使用了现成的3D打印组件，最终的系统简单且成本低廉。

硬件升级包括基于自由曲面光学器件并使用透明树脂和桌面3D打印机制造的微型LED准直器。通过将新的准直器(每个仅重0.03克)添加到仪器的四LED阵列照明器中，光效率达到约80%。此次更新还产生了高度受限的均匀照明，在8毫米直径的圆形区域内具有高达75mW的激发功率。研究人员通过采用结合了干涉和吸收滤光片的新型混合发射滤光片来提高图像对比度。

新的深度学习模型优化了图像形成的计算方面，以实现在宽视场中的高质量3D成像。该算法将轴向分辨率提高到约25μm，比之前用于重建的方法提高了约八倍，同时还将视场为7毫米、深度为0.8毫米的体积的重建时间缩短至不到4秒。

Yang补充道：“未来的工作将集中于解决组织散射的突出挑战。我们设想探索有前景的解决方案，例如微型结构照明技术和散射结合的3D重建框架，以扩展CM2的实用性。”

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