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西安光機所在計算光學顯微成像研究方面取得新進展

MEMS ? 來源:MEMS ? 2023-01-30 11:23 ? 次閱讀
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使用光學顯微鏡進行病理切片檢查是癌癥診斷的“金標準”。傳統(tǒng)的數(shù)字病理學常常使用高倍物鏡和掃描拼接的方法來獲得大視場、高分辨率圖像,高精密電動位移臺、高倍物鏡、脈沖光源等組件價格昂貴,提高了儀器設備的成本,大量的機械運動也會減緩成像的時間效率。同時,高倍物鏡帶來的景深狹小和機械掃描拼接帶來的偽影、重影、失敗問題等也降低了成像的質量。傅里葉疊層顯微術(Fourier ptychographic microscopy, FPM)發(fā)明于2013年,使用低倍物鏡獲得天然的大視場,通過多角度掃描方式采集一組低分辨率圖像,在頻域中迭代重構高分辨率的結果,無需機械掃描就能獲得高分辨率、大視場圖像,有效地解決了傳統(tǒng)掃描成像的質量問題,突破了傳統(tǒng)顯微成像中分辨率與視場之間的矛盾關系,使得在數(shù)字病理學中實現(xiàn)高通量成像成為可能。

全彩色FPM成像對于分析標記的組織切片至關重要。傳統(tǒng)掃描拼接依托彩色相機速度很快,盡管FPM技術在單通道下有高通量優(yōu)勢,但是彩色化下使用傳統(tǒng)的RGB序列照明合成則會縮小3倍通量,因此如何在保持精度的同時提高彩色化效率,保持高通量的優(yōu)勢,突破精度與效率的矛盾關系是主要的科學問題。2021年潘安、馬彩文、姚保利團隊提出了一種稱為顏色遷移傅里葉疊層顯微術(CFPM)的方法,以幾乎無精度損失的情況下將效率提高了3倍,相關工作以封面文章形式發(fā)表于 Science China Physics, Mechanics & Astronomy [Sci. China-Phys. Mech. 64(11), 114211 (2021)]。

由于缺乏對顏色傳遞過程中空域信息約束,該方法無法恢復多色染料染色的復雜樣品,且極大依賴GPU的并行計算。因此,團隊提出了一種改進的FPM全彩色成像算法,稱為顏色遷移濾波傅里葉疊層顯微術(CFFPM)。該方法將交疊分塊、三邊濾波與全彩色FPM遷移學習模型相結合,前者降低了解空間的搜尋范圍,后者引入了空域的先驗信息,有效地匹配了最合適的顏色傳遞像素和濾除了雜色,進一步通過迭代在兩個色彩空間的顏色精煉,從而徹底克服了CFPM的重要缺陷。實驗對比了26個樣本的統(tǒng)計結果,精度方面,CFPM和CFFPM與RGB序列照明方法相比均方誤差分別高4.76%和1.26%;視覺效果方面,CFFPM能夠有效分辨多色染料染色的復雜樣本,結果與RGB序列照明方法難以分出差別;時間效率方面,與RGB序列照明方法相比,CFPM和CFFPM都具有更高的效率,與在CPU上運行的CFPM相比,CFFPM方法的運行時間從幾小時減少到幾分鐘;臨床應用方面,顏色精度對于病理判斷至關重要,同時,簡單地加快成像速度會導致彩色成像的精度損失。CFFPM在兩者之間做到了較好的取舍,在快速成像的同時保持了高精度彩色成像的優(yōu)勢,使得結果能夠被病理學家可用可接受,特別是對時間敏感的術中病理,具有重要的應用前景。此外,CFFPM無需GPU加速,由于其低成本硬件要求,可廣泛推廣到實際應用中,為計算光學成像在數(shù)字病理學中的臨床應用提供了新思路。

此項工作將先驗的空域信息和顏色空間迭代精煉思想引入到了快速全彩色FPM研究中,對于促進FPM在數(shù)字病理學中的發(fā)展具有重要意義。相關成果以“Rapid full-color Fourier ptychographic microscopy via spatially filtered color transfer”為題,2022年9月30日在線發(fā)表于 Photonics Research (光學1區(qū)Top期刊, IF=7.254@2021)。論文的第一作者為西安光機所碩士生陳久潤,共同通訊作者為潘安副研究員和馬彩文研究員。美國康涅狄格大學鄭國安教授在實驗設計和論文潤色等方面提供了重要幫助。

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論文首頁

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CFFPM方法示意圖

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CFFPM參數(shù)設置

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靜息孢子囊染色實驗結果

潘安、馬彩文、姚保利團隊在計算光學顯微成像方面開展了長期系列創(chuàng)新型研究工作,積累了大量研究成果。課題組密切關注本學科國內外的發(fā)展動態(tài),近年來已派出了多名研究生前往世界知名科研院所聯(lián)合培養(yǎng)或短期交流,建立了良好的國際合作關系。本項目前期所開展的基礎性研究得到了國家自然科學基金重大科研儀器研制項目、面上項目、青年項目等項目的支持,為本論文實現(xiàn)關鍵技術攻關及預期研究目標奠定了良好的基礎。

論文信息:
https://doi.org/10.1364/PRJ.473038

審核編輯 :李倩

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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