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散斑结构照明内窥镜

2024-02-02 分享

  超分辨率成像在过去的几十年里一直是成像界的一个热门话题,尤其是在显微镜学领域。尽管显微成像领域已经取得了一些瞩目的成就,但内窥镜成像仍然存在很大技术差距。在宽视场(FOV)和大景深(DOF)下进行图像获取和处理是获得超分辨率图像时需要克服的技术瓶颈。在显微镜学中,结构照明显微镜(SIM) 是一种能够获得宽视场、高时间分辨率和低光毒性的方法。标准SIM大约可将空间分辨率提高到光学系统衍射极限的两倍。因为SIM旨在实现非常高的空间分辨率,所以DOF通常非常小,这意味着SIM需要高水平的焦距控制,限制了显微镜的实际应用。相比之下,在内窥镜成像中,由于内窥镜成像的性质以及成像和探索的样本,需要非常宽的FOV和非常大的DOF。因此,探索在宽视场和大景深的内窥镜图像中实现超分辨率引起了人们的极大兴趣。 

  美国加州大学圣地亚哥分校的刘照伟教授研究团队提出并演示了一种散斑结构照明内窥镜(SSIE)的新方法,用于在内窥镜检查过程中实现超分辨率成像。他们在标准白光内窥镜(WLE)中引入了两根光纤,以提供高分辨率散斑来照亮物体。随机散斑图案是由两根光纤发出的激光之间相互干涉产生的。WLE相机采集了许多具有标准分辨率的图像,然后进行图像重建以产生单个超分辨率图像。该研究通过对光学光源的改造获得宽视场、大景深,以及超分辨率,即多模光纤在一定方向上携带来自激光的随机照明图案,不仅覆盖了宽视场和大景深,而且在照明光束之间产生了大角度干涉,从而实现了超分辨率成像。该研究对平面和非平面表面进行了检验,以证明SSIE的目标是在大景深范围内进行成像。此外,也从理论角度进行了探讨,视场和自由度可以扩展到WLE允许的最大值。而且,SSIE不需要像SIM那样严格控制照明模式、校准协议或聚焦光学器件,从而大大简化了实验装置。刘照伟教授研究团队演示了在宽视场和大景深下,系统分辨率比标准WLE系统极限提高24.5倍。结果表明,SSIE在宽视场和大景深的内镜成像中提供了一种独特的超分辨率成像途径,可以有利于临床内窥镜的应用。此外,这种成像技术也可以应用于生物医学、医疗和基于相机的系统的其他需要宽视场和大景深的高分辨率图像领域。  

  

  1 SSIE示意图  

  该项工作的意义主要在于在宽视场和大景深的最佳成像参数下提高图像分辨率。相比之下,现有的高分辨率内窥镜在图像检查和采集中的视场和景深都非常有限。高分辨率总是伴随着视场或景深方面的妥协,因为它们通常呈负相关。因此,在该项研究中,要解决的主要瓶颈是在内窥镜图像中同时实现宽视场和大景深的超分辨率成像。此外,该研究中的系统不依赖于样品的任何特定属性,即任何样品都可以用于成像,这进一步扩大了其潜在的影响,可使内窥镜成像使用场所如诊所、健康中心等受益。无论是基于成像还是设备的角度来看,图像数据的采集和处理都无需昂贵的设备或严格的成像控制,这使得散斑结构照明内窥镜系统相较于其他内窥镜系统,更容易转化并应用于更广泛的成像领域。比如可将该方法应用于非相干成像模式的类似成像领域(通常是利用荧光染料对所研究的样品进行染色的方法)。总而言之,散斑结构内窥镜成像方法受限制较小,在任何使用相机的成像系统中,通过该方法都能够在最佳成像参数下实现超分辨率,特别适合用于需要大景深的成像系统,例如内窥镜、基于深度成像的相机系统、显微镜等。该成果以“Speckle structured illumination endoscopy with enhanced resolution at wide field of view and depth of field”为题作为封面文章发表在Opto-Electronic Advances(光电进展)第7期。  

      

  研究团队简介  

  美国加州大学圣地亚哥分校刘照伟教授团队致力于纳米光子学、纳米结构材料和等离子体学领域的跨学科研究,以及它们在光电子学和生物科学中的潜在应用。研究课题超越了传统学科的界限,是基础科学探索、工程设计与优化、器件制造与表征以及各种应用的结合。研究课题包括:超分辨率高速显微镜、生物光子学、计算成像和光谱学、等离子体和超材料、极端非线性和集成光学、纳米级光源和量子传感等。  

  https://www.zhaowei.us  

      

  相关论文  

  Abraham E, Zhou JX, Liu ZW. Speckle structured illumination endoscopy with enhanced resolution at wide field of view and depth of fieldOpto-Electron Adv 6, 220163 (2023).  

  DOI: 10.29026/oea.2023.220163  

      

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