基于压缩感知的荧光显微成像创新技术与应用

"基于压缩感知的荧光显微多光谱成像是当前光学成像领域的一个创新研究方向，它将压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论与荧光显微技术相结合，旨在提高成像效率和分辨率。在传统光学成像中，根据Nyquist-Shannon定理，为了获取清晰的图像，通常需要对样本进行密集的采样，这可能导致成像速度慢和设备复杂。然而，压缩感知理论指出，即使采样率远低于传统要求，只要满足一定的条件，仍然可以通过信号重建技术恢复出完整的图像。 该研究团队设计并构建了一种新型的显微成像系统，利用液晶光阀实现对待测图像的非均匀随机投影，这样在单点探测下，能够高效地收集荧光信号。通过应用CS信号重构理论，即使在较少的采样次数下，也能复原出高分辨率的样品图像。这种成像方式显著简化了系统结构，无需复杂的机械扫描过程，提高了成像的实时性和稳定性。 相比于传统的多光谱成像技术，如通过更换滤光片或光栅扫描，基于压缩感知的方法仅需使用一次光谱仪的测量，然后对不同波段的信号进行计算，即可得到多光谱图像。这种方法大大节省了时间和资源，尤其适合于对快速变化或活体样本的成像需求。 然而，荧光显微成像过程中常常面临荧光衰减的问题，这可能影响图像的质量。研究者在实验中注意到这一挑战，并通过强度归一化预处理来解决。他们发现，通过校正因荧光衰减引起的信号变化，可以有效地消除其对图像重构的负面影响，从而提升最终图像的信噪比和一致性。 基于压缩感知的荧光显微多光谱成像技术具有潜在的应用价值，特别是在生物学、医学成像等领域，它有望推动光学成像技术的发展，为科学研究和临床应用提供更快速、高效和精确的解决方案。"