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[转载]【好文荐读】基于三维连续性和稀疏性反卷积的光声显微镜焦深扩展技术

已有 1229 次阅读 2025-11-6 17:01 |系统分类:论文交流|文章来源:转载

基于三维连续性和稀疏性反卷积的光声显微镜焦深扩展技术

Photoacoustic microscopy depth-of-field extension method and system based on three-dimensional continuity and sparsity deconvolution

Tingting Li, Jialin Li, Lingyu Ma, Cheng Ma, and Mingjian Sun

Journal of Innovative Optical Health SciencesVol. 18, No. 06, 2550025 (2025)

https://doi.org/10.1142/S1793545825500257

导语

光声显微镜(PAM)作为一种新兴的生物医学成像技术,结合了光学成像的高分辨率和超声成像的深度穿透能力,为生物组织的无辐射成像提供了新的可能性。然而,传统的光声显微镜由于高斯光束的发散现象,其焦深(DOF)通常仅限于几十微米,限制了其在三维成像中的应用。近期,哈尔滨工业大学的孙明健教授团队在《Journal of Innovative Optical Health Sciences》上发表了一篇题为“Photoacoustic microscopy depth-of-field extension method and system based on three-dimensional continuity and sparsity deconvolution”的研究论文,提出了一种基于三维连续性和稀疏性反卷积的光声显微镜焦深扩展方法(CSD-PAM),显著提高了光声显微镜的焦深和成像质量。

研究背景

光声显微镜(OR-PAM)作为一种新型无创的成像技术,可以实现从微米到亚微米的横向分辨率。OR-PAM通过高斯光束激发生物组织中的光吸收体产生超声信号,上位机进行重建即可获得具有深度信息的三维图像。然而,由于光的衍射现象,高斯光束在传播过程中迅速发散,导致焦深通常限制于100微米。这导致在焦外区域的信号强度下降,结构信息丢失,限制了其在生物研究中的应用。因此,在不增加系统硬件成本和时间成本的基础上,开发一种有效的方法来扩展系统景深并提高横向分辨率,是当前研究的一个重要方向。

研究方法

研究团队提出了一种基于三维连续性和稀疏性反卷积的光声显微镜焦深扩展方法(CSD-PAM)。该方法基于深度变化的点扩散函数(PSF),在反卷积过程引入连续性和稀疏性约束以克服背景噪声的影响,提高系统景深扩展的稳定性和准确性。CSD-PAM的具体方法的构架如图1所示。

实验结果

实验中,团队使用了钨丝仿体、斑马鱼和裸鼠耳朵作为样本,验证了CSD-PAM能够在更深度处实现精确光声显微成像。在钨丝仿体实验中,CSD-PAM获取的钨丝图像,在不同深度处都能保持与焦点区域一致的信号强度和结构信息,如图2所示。同时它将原始系统的焦深扩展至7.2倍,并将焦外区域的分辨率平均提高至3.5倍,证明其在景深增强方面的有效性,为活体生物组织成像奠定基础。

在斑马鱼和裸鼠耳朵的实验中,CSD-PAM成功克服了由于焦深限制导致的图像模糊和结构信息丢失问题,如图3和图4所示。成年斑马鱼通常具有不规则拓扑结构,CSD-PAM能够展现更丰富的更高分辨率的纹理特征。裸鼠耳部结果的说明,CSD-PAM景深扩展方法得到的光声显微图像具有更丰富的微血管网络结构,在生物组织成像方面具有优势。

主要创新点

1. 三维连续性和稀疏性反卷积:通过引入连续性和稀疏性约束,CSD-PAM能够有效地减少噪声的影响,提高焦深扩展的稳定性和准确性。

2. 深度变化的PSF:基于不同深度的PSF进行反卷积,提高了焦外区域的光声成像质量,避免了传统反卷积方法中由于PSF不匹配导致的图像失真。

3. 加速的Nesterov交替方向乘子法:AN-ADMM能够增强约束优化问题的处理性能,同时加快收敛速度,有效提高了CSD-PAM的效率和稳定性。

应用前景

CSD-PAM技术的出现,为光声显微镜在生物医学成像中的应用带来了新的可能性。它不仅能够扩展系统焦深,还能提升焦外区域的横向分辨率,为三维生物组织精准成像提供了更强大的工具。该技术有望在细胞生物学和病理学等领域中发挥作用,为研究人员提供更清晰和更准确的生物结构和功能信息。

结语

孙明健教授团队的这项研究不仅在技术上取得了创新,更为光声显微镜领域的发展提供了新的思路和方法。CSD-PAM技术的提出,有望推动光声显微镜技术的进步,为生命科学的研究提供更强大的工具,在更多领域发挥重要作用。

通讯作者简介

孙明健,哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院长聘教授、博士生导师,国家重点研发计划首席科学家,哈工大智慧医疗与健康研究中心主任。主要研究领域包括:智能检测处理与控制、光声/超声成像技术及应用、人工智能医学影像分析、医疗机器人影像分析与智能感知、无人系统自主控制及应用等。

更多详情见https://homepage.hit.edu.cn/sunmingjian



https://blog.sciencenet.cn/blog-3534623-1509172.html

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