微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用進(jìn)展一、微弱信號(hào)增強(qiáng) 31.超靈敏探測器技術(shù) 4 7 2.信噪比優(yōu)化算法 2.1噪聲抑制方法 2.2模式識(shí)別與解卷積算法 3.波前控制與復(fù)雜系統(tǒng) 3.1自適應(yīng)光學(xué)技術(shù) 3.2波前設(shè)計(jì)與研究 二、生物組織 1.生物樣本準(zhǔn)備與處理 1.1樣本固定與切片 1.2生物標(biāo)記物選擇 2.組織微結(jié)構(gòu)特點(diǎn) 2.1表層與深層對(duì)比 2.2細(xì)胞與細(xì)胞外基質(zhì)差異 3.生物熒光與光激發(fā)的特性 3.1內(nèi)源性熒光與散射而不合 3.2各個(gè)波段的譜傳感選項(xiàng) 三、非線性光譜 1.1四階與更高諧波的生成與檢測 1.2微觀結(jié)構(gòu)與第三量階關(guān)聯(lián) 2.非線性散射分析 2.1聲子相干性 2.2超快光散射事件 3.光譜成像與數(shù)據(jù)處理的融合 3.1積分和非積分光譜分析 3.2多組態(tài)數(shù)據(jù)集成 四、成像應(yīng)用 1.1透明層腫瘤檢測 2.光聲成像與多模態(tài)聯(lián)合 2.1活體顯微成像技術(shù) 2.2分子層次診斷 3.切片與滑移掃描成像 3.1多層切片光學(xué)相干成像技術(shù) 3.2滑移切片的圖像新一代 五、研究進(jìn)展 1.1納米平臺(tái)與生物標(biāo)簽兼容性 1.2增強(qiáng)納米顆粒用于選擇性檢測 2.更多子帶途徑的非線性光譜解析 2.1遞歸算法與自適應(yīng)濾波器 2.2卷積與殘差學(xué)習(xí)中的優(yōu)化 3.最新的信號(hào)處理技術(shù) 3.1非線性弱信號(hào)恢復(fù)的機(jī)器學(xué)習(xí) 3.2基于多成分系統(tǒng)的譜識(shí)別 一、微弱信號(hào)增強(qiáng)微弱信號(hào)，從而提高信噪比。此外還可以通過數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)，如傅里葉變換和小波變換，進(jìn)一步優(yōu)化信號(hào)的提取和增強(qiáng)過程。4.自適應(yīng)濾波：通過實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器的參數(shù)，以適應(yīng)不斷變化的成像條件，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱信號(hào)的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)。這種方法不僅提高了信號(hào)的可重復(fù)性，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。5.機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以從大量的成像數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱信號(hào)的高效增強(qiáng)。這些算法能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，并預(yù)測未知信號(hào)的存在。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用進(jìn)展為研究人員提供了更高精度和更高分辨率的成像能力。通過綜合運(yùn)用上述多種技術(shù)手段，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱信號(hào)的有效增強(qiáng)，從而推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。在生物組織非線性光譜成像領(lǐng)域，成像信號(hào)通常極其微弱，且易受到背景噪聲、散射效應(yīng)以及生理環(huán)境變化的顯著干擾。因此研發(fā)和應(yīng)用高靈敏度探測器技術(shù)是提升成像質(zhì)量、拓寬應(yīng)用范圍的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。超靈敏探測器旨在最大限度地提高探測效率，同時(shí)抑制噪聲，從而能夠可靠地捕獲生物組織特有的非線性光譜信號(hào)，例如雙光子熒光(TPF)、光聲(PA)或受激拉曼散射(SRS)信號(hào)。近年來，多種先進(jìn)的探測器和探測策略不斷創(chuàng)新，有效推動(dòng)了該領(lǐng)域的發(fā)展。(1)核心探測技術(shù)進(jìn)展當(dāng)前，用于生物組織非線性光譜成像的超靈敏探測器技術(shù)主要包括以下幾類：●高性能雪崩光電二極管(APD)與硅光電倍增管(SiPM):APDs以其高內(nèi)部增益和快速的響應(yīng)速度而著稱，適合探測諸如TPF等單光子事件。通過優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和采用特殊半導(dǎo)體材料(如InGaAs),其探測效率(Detectivity,D)和Responsivity(響應(yīng)度)得到顯著提升。SiPM作為APD的一種升級(jí)版，引入了年來，研究人員致力于通過減小像素尺寸、優(yōu)化增 的性能。探測器(如BPDs)直接探測非線性信號(hào)的光頻成分(如二倍頻光),理論上可以 (CorrelationDetection)和差分探測(DifferentialDetection)技術(shù)被引夠有效抑制背景噪聲，提高信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)。這些技術(shù)常與上述高靈敏度探測器(如SPAD)結(jié)合使用，構(gòu)成先進(jìn)的探測系統(tǒng)。(2)表格：典型探測器性能比較為更直觀地展示不同探測技術(shù)的特點(diǎn)，現(xiàn)將部分常用探測器的關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行比較，如【表】所示?！颉颈怼?典型探測器性能比較技術(shù)(典型)D(典型范圍)(典型范圍)(A/W)(典型范圍)增益主要優(yōu)點(diǎn)點(diǎn)能高相對(duì)簡單，響應(yīng)快外區(qū)域性能下降增益，快速，小型化性，溫時(shí)間限制高高分辨率，低噪聲，成本高，技術(shù)工作波段(典型)D(典型范圍)(典型范圍)(A/W)(典型范圍)增益主要優(yōu)點(diǎn)點(diǎn)多通道耗器高有效濾除基波噪聲體，可能子效率觀結(jié)構(gòu)(如細(xì)胞、亞細(xì)胞分子團(tuán)的分布與狀態(tài))的影響。此外非線性信號(hào)(如雙光子激發(fā)熒光、二次諧波產(chǎn)生、相干反斯托克斯拉曼散射等)的形成與激發(fā)光場的強(qiáng)度密切相直接引入顯著的系統(tǒng)誤差，降低成像質(zhì)量和參數(shù)估計(jì)的可信度。現(xiàn)代非線性光譜成像系統(tǒng)通常采用高靈敏度探測器，如光電倍增管(PMTs)、雪崩光電二極管(APDs)或高動(dòng)態(tài)范圍光電探測器陣列。為了提升光子量化的準(zhǔn)確性，研究者們進(jìn)行了大量探索。這其中包括采用更優(yōu)化的光電探測電路設(shè)計(jì)、提升數(shù)模轉(zhuǎn)換器(ADC)的信噪比和分辨率、運(yùn)用先進(jìn)的信號(hào)處理算法來抑制噪聲干擾等。除了上述直接針對(duì)硬件和信號(hào)處理的優(yōu)化外，精確量化光子還依賴于對(duì)成像物理過程和生物組織特性的深刻理解。例如，通過建立精細(xì)的波長-深度依賴模型，并結(jié)合精確的光子測量結(jié)果，可以反演出生物組織內(nèi)部的吸收系數(shù)、散射系數(shù)、以及與特定分子(如NADH、線粒體、血紅素)相關(guān)的熒光或拉曼信號(hào)強(qiáng)度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)病理狀態(tài)的定量評(píng)估。精確量化光子是生物組織非線性光譜成像技術(shù)中的核心環(huán)節(jié)，其精度直接關(guān)系到成像分辨率、對(duì)比度以及最終生物醫(yī)學(xué)信息的可靠性。未來，隨著高性能探測器件、先進(jìn)算法以及深層次生物光子學(xué)機(jī)理研究的不斷深入，光子量化技術(shù)將在生物組織非線性光譜成像中扮演更加關(guān)鍵的角色，為實(shí)現(xiàn)高精度、高保真的活體組織光學(xué)成像提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。1.2能效優(yōu)化在微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)中，能效優(yōu)化是其至關(guān)重要的組成部分。生物組織的非線性光譜成像通常涉及到發(fā)送高能量的激光脈沖到生物組織并進(jìn)行檢測，因此提高能效被認(rèn)為是減少實(shí)驗(yàn)成本、降低設(shè)備損耗以及提高成像效率的關(guān)鍵途徑之一。在非線性光譜成像中，常見的能效優(yōu)化策略主要包括減少能量損耗、提高系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理方法。例如，采用高反射率的光纖作為導(dǎo)光元件，可以減少過程中光信號(hào)的散射和衰減。同時(shí)提高探測器的靈敏度與量子效率，能夠顯著提升信號(hào)搜集效率。此外通過應(yīng)用自適應(yīng)算法和技術(shù)，如模自適應(yīng)、波導(dǎo)輔助等，可以在保持高靈敏度檢測的同時(shí)，降低系統(tǒng)的運(yùn)行功率。這不僅提高了效率，還有助于減少儀器發(fā)熱的風(fēng)險(xiǎn)。能在效率和內(nèi)容像質(zhì)量之間權(quán)衡，對(duì)于長時(shí)間或較大范圍的非線性光譜成像尤為重要。未來，應(yīng)繼續(xù)探索更先進(jìn)的能效優(yōu)化措施，諸如基于人工智能的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)和新型低能耗探測器的發(fā)展，以增強(qiáng)整體成像效能。參照文獻(xiàn)：生物組織非線性光譜成像由于信號(hào)源于生物體內(nèi)部復(fù)雜的物理和化學(xué)過程，且組織對(duì)光的散射和吸收效應(yīng)顯著,導(dǎo)致探測器接收到的原始信號(hào)通常非常微弱。信號(hào)中不可避免地混雜著來自多種來源的噪聲，如探測器自身的熱噪聲、散粒噪聲，環(huán)境光以及系統(tǒng)噪聲等，這些噪聲的存在嚴(yán)重制約了成像質(zhì)量和診斷精度。為了提取與生物學(xué)相關(guān)的重要信息，有效提升內(nèi)容像的信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)是至關(guān)重要的一步。信噪比優(yōu)化算法的目標(biāo)在于抑制噪聲成分，同時(shí)盡可能保留或增強(qiáng)有效信號(hào)，是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量非線性光譜內(nèi)容像獲取和定量分析的基礎(chǔ)。在信噪比優(yōu)化方面，研究者們發(fā)展了多種算法，大致可歸納為傳統(tǒng)處理方法、基于統(tǒng)計(jì)模型的方法以及先進(jìn)信號(hào)處理技術(shù)三大類。(1)傳統(tǒng)處理方法這類方法主要依賴于信號(hào)處理的經(jīng)典理論，操作相對(duì)直接且計(jì)算效率較高。主要包●非線性濾波：針對(duì)非線性光譜信號(hào)中噪聲和信號(hào)通常具有不同統(tǒng)計(jì)特性的特點(diǎn)，采用特定的非線性濾波算子，如中值濾波、非線性整流濾波(Non-linearRectifiedFilter,NLF)、指數(shù)濾波等，可以有效抑制脈沖噪聲或特定類型的強(qiáng)噪聲，同時(shí)對(duì)信號(hào)的平滑影響較小。這些方法原理簡單，易于實(shí)現(xiàn)，在初步降噪處理中具有一定的應(yīng)用價(jià)值?！窕瘮?shù)展開與增強(qiáng)：通過將探測到的非線性光譜數(shù)據(jù)(通常是強(qiáng)度數(shù)據(jù)，如差分強(qiáng)度成像DPSI或頻率調(diào)制光譜如OWFS)表示為一系列基函數(shù)的線性組合，選擇性地增強(qiáng)(壓縮)某些基函數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)，從而達(dá)到降噪的目的。例如，在DPSI成像中，可以通過分析光譜數(shù)據(jù)的歸一化差分強(qiáng)度光譜(NormalizedDifferenceBands,NDBs)的統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)代表體reiseffect的基函數(shù)系數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)，而對(duì)噪聲貢獻(xiàn)較大的系數(shù)則予以抑制。其核心思想可以表示為：是調(diào)整權(quán)重，通常根據(jù)系數(shù)(c;)的方差、迭代收斂速度或其他統(tǒng)計(jì)量來計(jì)算，旨在保留高斯分布的(c;)而抑制非高斯分布的(c?)。(2)基于統(tǒng)計(jì)模型的方法這類方法通常假設(shè)噪聲和信號(hào)的分布遵循一定的統(tǒng)計(jì)模型(如高斯噪聲、泊松噪聲),然后利用這些模型進(jìn)行信號(hào)估計(jì)和降噪。常見的有：●低秩矩陣近似(Low-RankMatrixApproximation):在某些成像模型中(如相干反斯托克斯散斑成像CoherentAnti-StokesRamanScattering,CASORS),成像矩陣可能具有低秩特性。低秩矩陣近似方法旨在將原始測量矩陣分解為一個(gè)低秩分量和一個(gè)噪聲分量，通過分離噪聲分量來恢復(fù)更接近真實(shí)情況的信號(hào)矩陣。例如，在處理OWFS測量時(shí)，可以將時(shí)間序列的強(qiáng)度數(shù)據(jù)視為一個(gè)矩陣，應(yīng)用低秩分解算法(如SVD、NMF)來突出體reisegeneffect,抑制噪聲。(3)先進(jìn)信號(hào)處理技術(shù)●深度學(xué)習(xí)(DeepLearning,DL):利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和特征提取能力，可督(如自編碼器Autoencoders)、自監(jiān)督或有監(jiān)督的的訓(xùn)練方式，深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性。噪聲的存在不僅降低了信號(hào)噪聲比(Signal-to-NoiseRatio,SNR),還可(1)傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)或統(tǒng)計(jì)濾波，來抑制噪聲。其中傅里葉變換域?yàn)V波(FourierTransFiltering)和自適應(yīng)濾波(AdaptiveFiltering)是兩類比較常見的傳統(tǒng)技術(shù)。1.1傅里葉變換域?yàn)V波該方法首先將信號(hào)在頻域進(jìn)行變換(通常采用快速傅里葉變換FFT),然后在頻域中對(duì)噪聲主導(dǎo)的頻率分量進(jìn)行抑制(例如，通過限帶濾波器去除高頻噪聲，或通過零填充并進(jìn)行低通濾波來提高信噪比),最后再通過逆傅里葉變換(InverseFFT)恢復(fù)到時(shí)濾波后的頻域信號(hào)：Xfit(f)=X(f)×Hf)(Hf)為濾波器傳遞函數(shù))局限與改進(jìn)：傅里葉變換域?yàn)V波的準(zhǔn)確性依賴于對(duì)噪聲頻譜特性的準(zhǔn)確估計(jì)，且LinearNode,ADALINE)和LMS(LeastMeanSquares,最小均方)算法)[注：此處近一個(gè)無噪聲的參考信號(hào)。對(duì)于非線性光譜成像，可以考慮將一個(gè)傳感器(如參考探測器)的信號(hào)作為參考輸入，另一個(gè)傳感器的信號(hào)(包含目標(biāo)信號(hào)和噪聲信號(hào))作為輸出(2)基于模型的方法 (如白噪聲、粉紅噪聲等)的混合信號(hào)分解，使得分離出的某些分量接近純凈的目標(biāo)信2.2小波變換分析(WaveletTransformAnalysis)使得它非常適合分析生物組織中可能存在的短暫瞬態(tài)事件(對(duì)應(yīng)于非線性響應(yīng)的快速變化)和不同頻率成分。基于小波變換的噪聲抑制方法，如小波閾值去噪(WaveletThresholdDenoising)[2],通過在不同尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，識(shí)別并壓縮或去除噪聲主導(dǎo)的小波系數(shù)(通常幅度較小或與信號(hào)趨勢(shì)不一致),再進(jìn)行重構(gòu)。這種方法能夠構(gòu)目標(biāo)信號(hào)，同時(shí)將測量信號(hào)與估計(jì)信號(hào)之間的差異(誤差項(xiàng))限定為滿足特定約束(通常是為了保持一定的熵，即無信息性約束)的最低均方誤差(MSE)函數(shù)[3]。一般形其中y是測量信號(hào)(包含信號(hào)和噪聲),A是系統(tǒng)的線性(或非線性)響應(yīng)矩陣，X優(yōu)勢(shì)與前景：基于模型的方法，特別是最大熵懲罰等先進(jìn)方法，提供了一種系統(tǒng)y=xh+n其中y是觀測到的信號(hào)，x是原始信號(hào)，h是卷積核(系統(tǒng)函數(shù)),n是噪聲。解卷算法名稱原理簡介優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)迭代陷利用已知波長或頻率響應(yīng)的陷波特征，通過迭代過程去除卷積效應(yīng)函數(shù)的準(zhǔn)確性要求較高最小二測信號(hào)之間的差異來估計(jì)原始信號(hào)簡單易行，計(jì)算效率高對(duì)噪聲敏感，可能陷最大似通過最大化觀測信號(hào)的似然函具有良好的統(tǒng)計(jì)特計(jì)算復(fù)雜度較高，需算法名稱原理簡介優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)然估計(jì)數(shù)來估計(jì)原始信號(hào)性要對(duì)噪聲分布進(jìn)行假設(shè)正則化通過引入正則化項(xiàng)來穩(wěn)定解線性方程組，例如T正則化可以處理病態(tài)矩陣需要選擇合適的正則化參數(shù)深度學(xué)習(xí)方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)卷積核和去卷積過程可以自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的卷積模式和噪聲特征需要大量的訓(xùn)練數(shù)高相干光源(例如激光)的成像系統(tǒng)，提供了深度穿透和微弱信號(hào)增強(qiáng)的雙重優(yōu)勢(shì)。在這通過波前控制，靜脈內(nèi)的熒光信號(hào)可以被放大約兩倍除此之外，利用射頻(RF)預(yù)處理與RLC電路產(chǎn)生的諧振頻率來營養(yǎng)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)處理方式也被應(yīng)用于波形設(shè)計(jì)和重要性改進(jìn)。在一項(xiàng)研究中，運(yùn)用波形設(shè)計(jì)與低相干光源像是的天線矩陣傳遞器的RF相位控制技術(shù)，顯著增強(qiáng)了生物組織中的非線性光譜信號(hào)。波前控制和復(fù)雜系統(tǒng)在生物組織非線性光譜成像領(lǐng)域的應(yīng)用不斷開拓出新的可能性。技術(shù)的進(jìn)步在多種程度上提升了信號(hào)增強(qiáng)的效應(yīng)，同時(shí)擴(kuò)展了生物組織成像能力的邊界。未來，隨著更多創(chuàng)新技術(shù)如量子時(shí)代的來臨，科幻電影中的納米級(jí)生物成像也許不再是遙不可及的夢(mèng)想。這些進(jìn)展不僅彰顯了科學(xué)的力量，也表現(xiàn)出科研人員不懈探索的態(tài)度，深化了我們對(duì)生命本質(zhì)的理解與認(rèn)知。自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)(AdaptiveOptics,A0)是一種通過實(shí)時(shí)矯正光學(xué)系統(tǒng)像差，來提升成像分辨率的先進(jìn)方法。在生物組織非線性光譜成像中，由于組織的高度散射和像差，傳統(tǒng)成像技術(shù)難以獲取高質(zhì)量內(nèi)容像。自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)通過補(bǔ)償這些像差，可以有效提高內(nèi)容像的清晰度和對(duì)比度，進(jìn)而增強(qiáng)微弱信號(hào)。(1)基本原理自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的核心是一個(gè)反饋回路，該回路由波前傳感器(WavefrontSensor,WFS)、校正器(Wavefrontcorrector)和控制單元(Controller)三個(gè)主要部分組成。其工作流程如下：1.波前傳感器測量波前像差：波前傳感器捕捉穿過生物組織的光束波前信息，并將其轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的像差數(shù)據(jù)。2.控制單元計(jì)算矯正信號(hào)：控制單元根據(jù)波前傳感器傳來的像差數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)計(jì)算矯3.校正器矯正波前：校正器(通常是一組變形鏡)根據(jù)控制單元發(fā)出的矯正信號(hào)，調(diào)整自身形狀，對(duì)入射光束進(jìn)行實(shí)時(shí)波前矯正。通過上述步驟，自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)可以有效地補(bǔ)償生物組織引起的像差，從而提高成像分辨率。(2)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中具有廣泛的應(yīng)用前景，主要表現(xiàn)在以●提高成像分辨率：通過矯正像差，自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以顯著提高成像分辨率，使研究人員能夠觀察組織內(nèi)部更精細(xì)的結(jié)構(gòu)和特征。●增強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度：自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以改善成像質(zhì)量，從而增強(qiáng)微弱信號(hào)，提高信噪比，使研究人員能夠更清晰地觀察到組織內(nèi)部的生理和病理變化。●擴(kuò)展成像深度：通過結(jié)合非線性光譜技術(shù)，如雙光子熒光成像(Two-photonFluorescence,TPF)或受激拉曼散射成像(StimulatedRamanScattering,SRS),自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更深層的組織成像，同時(shí)保持較高的分辨率。(3)典型應(yīng)用案例自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的典型應(yīng)用案例包括：●腦部疾病研究：自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以用于腦部組織的非線性光譜成像，幫助研究人員研究腦部疾病的病理機(jī)制，例如阿爾茨海默病和帕金森病?！衲[瘤學(xué)研究：自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以用于腫瘤組織的非線性光譜成像，幫助研究人員研究腫瘤的生長和轉(zhuǎn)移機(jī)制，以及評(píng)估腫瘤的治療效果。●皮膚病學(xué)研究：自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以用于皮膚組織的非線性光譜成像，幫助研究人員研究皮膚疾病的病理機(jī)制，例如黑色素瘤和基底細(xì)胞癌。3.1自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)在雙光子熒光成像中的應(yīng)用自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)在雙光子熒光成像中的應(yīng)用可以使成像深度從幾百微米提高到幾毫米，同時(shí)保持亞微米級(jí)別的分辨率。這將極大地促進(jìn)生物醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展，例如：●神經(jīng)科學(xué)：研究神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能，以及神經(jīng)遞質(zhì)的釋放?！裥难芟到y(tǒng)：研究血管的結(jié)構(gòu)和功能，以及動(dòng)脈粥樣硬化的發(fā)生機(jī)制?！窦?xì)胞生物學(xué)：研究細(xì)胞的亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)，以及細(xì)胞信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)過程。3.2自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)在受激拉曼散射成像中的應(yīng)用受激拉曼散射成像是一種非線性光譜成像技術(shù)，具有高對(duì)比度和高靈敏度等優(yōu)點(diǎn)。自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)可以與受激拉曼散射成像技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高成像分辨率和信噪比，從而更清晰地觀察組織內(nèi)部的分子結(jié)構(gòu)。以下為受激拉曼散射成像中自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的基本原理公式：-IR是受激拉曼散射信號(hào)強(qiáng)度-η是量子產(chǎn)率-w是激發(fā)光角頻率-c是光速-a是拉曼散射截面-λ是激發(fā)光波長-P是激發(fā)光功率-L是光纖長度-z是組織深度-E是激發(fā)光光強(qiáng)自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)在受激拉曼散射成像中的應(yīng)用3.2波前設(shè)計(jì)與研究數(shù)優(yōu)化提供理論指導(dǎo)。同時(shí)通過對(duì)比不同模型的預(yù)測結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以進(jìn)一步驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，并推動(dòng)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。表格：微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)中波前設(shè)計(jì)的研究進(jìn)展研究內(nèi)容研究成果波源優(yōu)化提高信號(hào)傳輸效率波前調(diào)制技術(shù)采用自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)，實(shí)時(shí)調(diào)整波前匹配生物組織的非線性響波前形狀設(shè)計(jì)提高信號(hào)采集效率和成像數(shù)學(xué)模型與仿真構(gòu)建信號(hào)傳輸模型，模擬不同波前設(shè)計(jì)下的信號(hào)增強(qiáng)效果為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和參數(shù)優(yōu)化提供理論指導(dǎo)公式：在波前設(shè)計(jì)中，信號(hào)的傳輸效率E可以表示為：E=f(λ,θ,其中λ為波長，θ和φ分別為波前的角度和相位等參數(shù)。通過優(yōu)化這些參數(shù)，可以提高信號(hào)的傳輸效率，進(jìn)而增強(qiáng)微弱信號(hào)的檢測能力。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的波前設(shè)計(jì)與研究已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。通過優(yōu)化波源、波前調(diào)制技術(shù)、波前形狀設(shè)計(jì)以及構(gòu)建數(shù)學(xué)模型和仿真平臺(tái)等方法，可以有效提高信號(hào)的傳輸效率和采集質(zhì)量，為生物醫(yī)學(xué)研究和診斷提供更有價(jià)值的信息。在非線性光譜成像中，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用廣泛存在于多種生物組織類型中。這些組織包括但不限于血液、腫瘤組織、神經(jīng)組織和骨骼等。由于生物組織的復(fù)雜性和多樣性，其對(duì)光信號(hào)的吸收、散射和反射特性各不相同，這為非線性光譜成像帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。首先對(duì)于血液組織而言，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)通過優(yōu)化波長選擇和調(diào)制方式，能夠有效提升低強(qiáng)度光信號(hào)的檢測能力，從而提高診斷準(zhǔn)確性。例如，在紅外光譜成像中，采用特定波長的近紅外激光激發(fā)血紅蛋白，可以顯著減少背景噪聲并增加目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度，這對(duì)于早期癌癥篩查和凝血狀態(tài)監(jiān)測具有重要意義。其次腫瘤組織的特殊性質(zhì)使得它成為非線性光譜成像研究的一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。腫瘤細(xì)胞內(nèi)的水分子含量較高，導(dǎo)致水的吸收系數(shù)遠(yuǎn)高于正常組織。因此利用這種差異，研究人員可以通過調(diào)整光譜成像參數(shù)來區(qū)分不同類型的腫瘤。此外腫瘤內(nèi)部血管分布的變化也會(huì)影響光信號(hào)的傳輸過程，進(jìn)而影響成像效果。通過引入微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)，可以更好地捕捉到這些細(xì)微變化，實(shí)現(xiàn)更精確的病變定位與識(shí)別。再次神經(jīng)組織的光學(xué)性質(zhì)同樣受到關(guān)注，神經(jīng)組織內(nèi)含有大量的水分和蛋白質(zhì)，這些成分不僅影響光的吸收和散射，還可能干擾成像結(jié)果。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)通過調(diào)節(jié)激發(fā)光源的功率和探測器的響應(yīng)時(shí)間，可以在一定程度上克服這些干擾因素，提供更加清晰的神經(jīng)內(nèi)容像。這有助于神經(jīng)科學(xué)的研究，特別是對(duì)大腦功能異常的分析。骨骼組織因其高密度和低含水量的特點(diǎn)，使其成為非線性光譜成像的另一重要對(duì)象。骨骼組織的光學(xué)性質(zhì)相對(duì)穩(wěn)定，但骨髓腔內(nèi)的鈣化區(qū)域會(huì)顯著改變光的傳播路徑，影響成像質(zhì)量。通過適當(dāng)?shù)墓庾V處理方法，如脈沖序列和動(dòng)態(tài)掃描，可以有效地提取出鈣化的特征信息，用于骨折檢測和評(píng)估。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用不斷深入，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)影像學(xué)的發(fā)展，并且有望在未來進(jìn)一步應(yīng)用于更多復(fù)雜的生物組織類型，為疾病的早期診斷和治療提供了新的工具和技術(shù)支持。在微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用中，生物樣本的準(zhǔn)備與處理是至關(guān)重要的一步。為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，必須對(duì)生物樣本進(jìn)行精細(xì)化的預(yù)處理。首先根據(jù)研究需求選擇合適的生物樣本，常見的生物樣本包括組織切片、細(xì)胞培養(yǎng)物和活體生物樣本等。在采集過程中，應(yīng)確保樣本的完整性和代表性，避免因操作不當(dāng)導(dǎo)致的樣本損壞或污染。為了防止樣本在后續(xù)處理過程中發(fā)生降解或變性，需要對(duì)樣本進(jìn)行固定處理。常用的固定方法包括化學(xué)固定法和物理固定法，化學(xué)固定法通常使用福爾馬林或其他固定劑，在低溫條件下進(jìn)行固定；物理固定法則通過物理手段如冰凍、干燥等保持樣本的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。◎樣本脫水與透明化脫水與透明化是制備生物組織切片的重要步驟，通過去除樣本中的水分，可以減少光學(xué)干擾，提高成像質(zhì)量。常用的脫水劑包括乙醇和丙酮等，透明化則通常使用二甲苯或異丙醇等有機(jī)溶劑。在脫水與透明化過程中，需嚴(yán)格控制時(shí)間和條件，以避免樣本結(jié)構(gòu)的破壞。●樣本包埋為了便于顯微鏡觀察和分析，需要對(duì)處理后的樣本進(jìn)行包埋處理。常用的包埋方法包括石蠟包埋法和冰凍包埋法，石蠟包埋法通過石蠟將樣本固定在組織切片機(jī)中，適用于長期保存和后續(xù)的染色處理；冰凍包埋法則通過低溫將樣本固定在冰凍切片機(jī)中，適用于快速冷凍觀察和成像。常在5-10微米之間。切片過程中需嚴(yán)格控制刀鋒速度和切片厚度，以避免樣本損傷和多聚甲醛(PFA)及戊二醛等，其中甲醛因其交聯(lián)能力強(qiáng)、成本低而被廣泛應(yīng)用，但可明及石蠟包埋(或OCT冰包埋),以制備適合切片處理的組織塊。切片過程需兼顧厚度均勻性與結(jié)構(gòu)完整性，傳統(tǒng)石蠟切片厚度通常為5-10μm,噪聲增加；而超薄切片(1-5μm)雖可提升信號(hào)穿透深度，但操作難度較大，易出現(xiàn)組織撕裂或褶皺?！颈怼繉?duì)比了不同固定與切片方法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用場景。優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場景甲醛固定交聯(lián)效率高、成本低可能導(dǎo)致蛋白質(zhì)過常規(guī)病理組織PFA固定保持生物活性、形態(tài)損傷小滲透時(shí)間較長活體成像前樣本操作簡便、組織結(jié)構(gòu)清晰信號(hào)穿透深度有限常規(guī)光學(xué)成像冰凍切片(1-5μ保留脂溶性分子、避免高溫?fù)p傷切片難度大、易產(chǎn)生冰晶熒光標(biāo)記與非線性光譜成像此外切片后的樣本需進(jìn)行貼片、脫蠟(石蠟樣本)及水化處理，確保光學(xué)界面平整以減少散射干擾。對(duì)于某些特殊樣本(如腦組織或富含脂質(zhì)的組織),可采用振動(dòng)切片技術(shù)制備厚片(50-200μm),在保持三維結(jié)構(gòu)的同時(shí)降低光散射對(duì)微弱信號(hào)的影響。公式(1)描述了樣本厚度(d)與信號(hào)衰減系數(shù)(μ)的關(guān)系，其中I。為入射光強(qiáng)度，I為透射光強(qiáng)度：由公式可知，減小樣本厚度可有效降低光子吸收與散射損耗，從而增強(qiáng)非線性光學(xué)信號(hào)(如雙光子熒光、二次諧波等)的檢測效率。然而切片厚度的選擇需權(quán)衡信號(hào)強(qiáng)度與組織結(jié)構(gòu)的完整性，最終根據(jù)成像目標(biāo)(如亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)或組織層析)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)方案。在微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用進(jìn)展中，選擇合適的生物標(biāo)記物是至關(guān)重要的一步。生物標(biāo)記物的選取應(yīng)基于其特異性、敏感性以及與疾病狀態(tài)之間的相關(guān)性。例如，某些特定的蛋白質(zhì)或分子可以作為疾病的生物標(biāo)志物，因?yàn)樗鼈冊(cè)诩膊“l(fā)生時(shí)會(huì)發(fā)生變化。為了有效地選擇這些生物標(biāo)記物，研究人員通常采用多種方法，包括文獻(xiàn)回顧、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析等。通過這些方法，他們可以確定哪些生物標(biāo)記物在特定條件下具有最高的檢測限和最低的假陽性率。此外研究人員還需要考慮生物標(biāo)記物的可重復(fù)性和穩(wěn)定性等因素。這些因素對(duì)于確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要。選擇合適的生物標(biāo)記物是實(shí)現(xiàn)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像應(yīng)用進(jìn)展的關(guān)鍵步驟之一。通過綜合考慮多個(gè)因素，研究人員可以更好地評(píng)估和選擇適合的生物標(biāo)記物，從而提高成像技術(shù)的性能和準(zhǔn)確性。生物組織的微結(jié)構(gòu)特性是其固有非線性光學(xué)散射和吸收的基礎(chǔ)，深刻影響著外部光源激發(fā)下產(chǎn)生的光學(xué)信號(hào)特性，進(jìn)而對(duì)非線性光譜成像系統(tǒng)的信號(hào)獲取與解譜提出了特殊挑戰(zhàn)，也是微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)研究所需考慮的關(guān)鍵因素。生物組織的微結(jié)構(gòu)主要體現(xiàn)在細(xì)胞、細(xì)胞器、細(xì)胞外基質(zhì)(ECM)以及組織異質(zhì)性等方面，這些結(jié)構(gòu)在尺度、折射率分布和空間排布上具有顯著的復(fù)雜性與多樣性。(1)多尺度結(jié)構(gòu)特征生物組織并非均質(zhì)介質(zhì)，其內(nèi)部包含了從納米級(jí)(如細(xì)胞器內(nèi)部結(jié)構(gòu))到微米級(jí)(如細(xì)胞直徑、細(xì)胞間隙)甚至更宏觀尺度(如血管分布、不同組織類型邊界)的多尺度結(jié)特性。例如，紅細(xì)胞中的血紅蛋白顆粒和脂質(zhì)膜構(gòu)成納米級(jí)結(jié)構(gòu)，其對(duì)光照的強(qiáng)吸收(2)折射率分布不均勻性白質(zhì)，細(xì)胞外基質(zhì)主要由低折射率的膠原和水分構(gòu)成。這種混合形成的復(fù)雜折射率分可預(yù)測。典型的平均后向散射系數(shù)(μs')和內(nèi)散射散射面積(MAT)等光學(xué)參數(shù)均能反映這種不均勻性。根據(jù)經(jīng)典的IMM(多孔介質(zhì)隨機(jī)鑲嵌模型)理論的描述，組織可以被視為由不同折射率的球形顆粒(如細(xì)胞核、細(xì)胞體)隨機(jī)嵌入高折射率基質(zhì)的復(fù)合體系，其光學(xué)特性可通過以下等效介電常數(shù)模型(Fi其中K代表折射率的倒數(shù)，φi為第i種組分的體積分?jǐn)?shù)(0<φi<1),i=A,B,…,N代表組織內(nèi)的N種不同組分。由于各組分的折射率差異通常較小(△n/n<1),且體積分?jǐn)?shù)φi滿足∑φi=1,因此該模型表明組織等效折射率與各組密相接時(shí)，界面效應(yīng)變得顯著,標(biāo)準(zhǔn)IMM模型可能無法精確描述其光學(xué)行為。(3)光學(xué)異質(zhì)性與邊界效應(yīng) (如皮膚、肌肉、脂肪)之間的宏觀差異，也體現(xiàn)在微小病灶(如腫瘤)與正常組織(如癌旁組織)在光學(xué)參數(shù)上的細(xì)微變化。此外光線在傳播過程中遇到不同組織邊界時(shí)，會(huì)源自身的“雜散”光信號(hào)，因而構(gòu)成了需要微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)克服的主要障礙之一。使得其非線性光學(xué)信號(hào)(如雙光子熒光、二次諧波信號(hào))在產(chǎn)生、傳輸和探測過程中不成像的信噪比和解譜精度至關(guān)重要。生物組織具有高度的非均質(zhì)性，其光學(xué)特性(如吸收系數(shù)μa和散射系數(shù)μs)在相比之下，深層區(qū)域(通常指大于2mm深度)的信號(hào)經(jīng)歷了更多的散射和吸收，散導(dǎo)致非線性信號(hào)(尤其是ampfID和PDT等依賴光子注入效率的信號(hào))的強(qiáng)度急劇衰減，背景噪聲(如自發(fā)熒光)相對(duì)增強(qiáng)，信噪比顯著降低。此外深層信號(hào)傳輸過程中，由于光子經(jīng)歷多次散射事件，其相位、方向等人ninh信息被嚴(yán)重扭曲升整體信噪比。常用的技術(shù)包括優(yōu)化光纖探頭設(shè)計(jì)以減少雜散光注入(通過使用集束光或者利用特定算法(如差分測量、基于蒙特卡洛模擬的自適應(yīng)濾波)來分離理想信號(hào)與尤其是在光子衰減嚴(yán)重的低氧狀況下。這通常涉及到：1)更高效的寬帶光源的使用，以改善光子注入均勻性和延長到達(dá)深層的有效光子壽命；3)信號(hào)調(diào)制技術(shù)的優(yōu)化，比如結(jié)合脈沖注入或連續(xù)波激發(fā)與rooop/t或_fififg/f==r==af.0.用非線性反饋控制信號(hào)強(qiáng)度)在特定深度產(chǎn)生強(qiáng)非線性信號(hào)；4)先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，收光譜(DAS)從復(fù)雜信號(hào)中提取特定吸收信息等。值得注意的是，這些深部信號(hào)增強(qiáng)更集中于細(xì)胞層面。因此分辨率較低的非線性光譜成像(如多光子顯微鏡)可以發(fā)揮巨大的優(yōu)勢(shì)，而分辨率較高的線性成像技術(shù)(如自相關(guān)光學(xué)相干層析術(shù))可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)細(xì)胞與細(xì)胞外基質(zhì)在光吸收、散射和折射等方面的差異加可將基質(zhì)和細(xì)胞視為二次介質(zhì)模型(T-slicemodel),其中基底介質(zhì)的折射率n?具有特定的均勻折射率。細(xì)胞層的折射率n則需要通過基底層、細(xì)胞層(1μm)和表面層(2μm)構(gòu)成多所折射率連續(xù)變化的組合介質(zhì)來求得。多光子顯微鏡在數(shù)值孔徑NA高達(dá)1.4的情況下，可拍攝深厚度(高達(dá)100μm)的組織結(jié)構(gòu)，用于觀察亞細(xì)胞二分之一波長處，可得到衍射極限空間分辨率do=841/(πNA)=266nm。實(shí)驗(yàn)中，配置?800nm孔徑的針尖顯微鏡與倍率為10倍的物鏡組合，并實(shí)現(xiàn)do=266nm的分辨率，生物熒光現(xiàn)象是指某些生物分子(如熒光素、綠色熒光蛋白等)在吸收特定波長的具有重要的應(yīng)用價(jià)值，因?yàn)樗軌蛱峁╆P(guān)于分子結(jié)構(gòu)、環(huán)境狀態(tài)和代謝活動(dòng)的詳細(xì)信息。生物熒光的幾個(gè)關(guān)鍵特性，包括熒光強(qiáng)度、波長位移和量子產(chǎn)率，直接影響成像質(zhì)量和信號(hào)解釋。(1)熒光強(qiáng)度與激發(fā)條件熒光強(qiáng)度通常與激發(fā)光的強(qiáng)度和波長密切相關(guān)，根據(jù)Beer-Lambert定律，熒光強(qiáng)在生物組織成像中，由于散射和吸收效應(yīng)，熒光信號(hào)會(huì)隨深度增加而迅速衰減，因此增強(qiáng)激發(fā)光強(qiáng)度或采用近紅外光源可以有效改善信號(hào)質(zhì)量。熒光探針激發(fā)波長(nm)發(fā)射波長(nm)量子產(chǎn)率(%)(2)熒光波長位移熒光發(fā)射波長通常比激發(fā)波長更長(Stokes位移),這與分子振動(dòng)和弛豫過程有關(guān)。Stokes位移(△A)通常與熒光效率成正比，可用以下公式描述：其中(λem)和(λex)分別是發(fā)射波長和激發(fā)波長。較大的Stokes位移有助于減少自發(fā)熒光和瑞利散射的干擾，從而提高成像特異性。例如，量子點(diǎn)(QDs)具有較寬的激發(fā)范圍和較大的Stokes位移，適用于多色成像。(3)光激發(fā)的非線性效應(yīng)在強(qiáng)激發(fā)條件下，生物熒光會(huì)表現(xiàn)出非線性特性，如雙光子熒光(Two-PhotonFluorescence,TPF)和受激拉曼散射(StimulatedRamanScattering,SRS)。這些效應(yīng)對(duì)激發(fā)光的光子數(shù)具有依賴性，因此可以減輕散射的影響，進(jìn)一步提升深層組織成像的保真度。●雙光子熒光：需要兩個(gè)光子同時(shí)激發(fā)，其強(qiáng)度與激發(fā)光功率的平方成正比，可簡這使得TPF成像在較深組織(如腦組織)中更具優(yōu)勢(shì)?！袷芗だ⑸洌悍肿诱駝?dòng)導(dǎo)致的光頻移現(xiàn)象，可通過拉曼位移選擇特定生物分子(如蛋白質(zhì)、脂質(zhì))。其信號(hào)強(qiáng)度與激發(fā)光功率成正比：這些非線性光激發(fā)特性為深入理解生物組織的光學(xué)響應(yīng)提供了基礎(chǔ)，也為微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)(如超連續(xù)光源、非線性增強(qiáng)算法)的發(fā)展提供了理論支持。3.1內(nèi)源性熒光與散射而不合在實(shí)際的生物組織非線性光譜成像過程中，內(nèi)源性熒光信號(hào)與散射信號(hào)常常難以有效分離，這對(duì)信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。內(nèi)源性熒光信號(hào)通常具有特定的激發(fā)波長和發(fā)射光譜特征，而散射信號(hào)則因?yàn)榻M織的不均勻性和復(fù)雜性，表現(xiàn)出廣泛的波長依賴性和空間彌散性。這種信號(hào)的復(fù)雜耦合特性，使得單純依靠線性探測手段難以實(shí)現(xiàn)高信噪比的成像。為了更好地揭示這一問題的內(nèi)在機(jī)制，可以引入以下的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述。假設(shè)組織中的總信號(hào)(S)由內(nèi)源性熒光信號(hào)(F)和散射信號(hào)(D疊加而成，表達(dá)式可簡化為：其中(A)表示光的波長，(r)表示探測點(diǎn)的空間坐標(biāo)。內(nèi)源性熒光信號(hào)(F)通?？梢訹F(λ,r)=∫φ(λ,e,λ)ρ(r'是吸收系數(shù)，表示光在組織中傳播的衰減。散射信號(hào)(D則可以通過以下公式近似表示：在實(shí)際應(yīng)用中，由于內(nèi)源性熒光信號(hào)與散射信號(hào)的波長和空間特性存在重疊，分離難度較大。因此許多研究工作集中在開發(fā)能夠有效抑制散射或增強(qiáng)熒光信號(hào)的算法和技術(shù)。例如，利用差分干擾技術(shù)(DifferentialInterferenceContrast,DIC)可以有效減少散射背景對(duì)熒光信號(hào)的干擾；而非線性光譜技術(shù)，如雙光子熒光(Two-PhotonFluorescence,TPF)和二次諧波產(chǎn)生(SecondHarmonicGeneration,SHG),則能夠通過選擇特定的激發(fā)波長來增強(qiáng)熒光信號(hào)，從而提高成像質(zhì)量。技術(shù)原理優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)差分干擾技術(shù)利用干涉原理減少散射背景好設(shè)備復(fù)雜，對(duì)環(huán)境要求高利用非線性吸收增強(qiáng)熒光信號(hào)背景干擾小激發(fā)光能量需求高，成像速度慢二次諧波產(chǎn)生利用非線性效應(yīng)產(chǎn)生特定波長熒擇性，成像分辨率高僅對(duì)特定晶體或分子結(jié)構(gòu)有效，適用范圍窄技術(shù)原理優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)光內(nèi)源性熒光與散射信號(hào)的不合性是生物組織非線性光譜成像中的一個(gè)關(guān)鍵問題光學(xué)法拉第蛛網(wǎng)模型(內(nèi)容描述了激發(fā)的聲子通過吸收和再次發(fā)射消散在環(huán)境背景這些元素都會(huì)顯著影響彈性散射成像的質(zhì)量與深度。天然生物組織中在1010Hz～1013Hz的頻段有彈性散射譜，究其原因主要是感興趣的光信號(hào)通常出現(xiàn)在1～25THz(波長在0.01～25cm范圍)波段內(nèi)，此波段包含號(hào)靈敏度受到非生理或非臨床現(xiàn)象的干擾。我們光譜范圍進(jìn)行調(diào)查。Raman光譜范圍位于1300cm-1和607cm-1之間，可提供進(jìn)一用于腫瘤、癌癥和其他生物標(biāo)記物的早期非侵入(BackscatteredAmplificationCells,BACs)[66]是一種通過光的散生的信號(hào)，人們能夠繞過傳統(tǒng)線性探測方式在組織光學(xué)介質(zhì)中遇到的層層“迷霧”,實(shí)Scattering,SRS)以及非線性雙光子吸收(NonlinearTwo-PhotonAbsorpt等物理原理，這些技術(shù)通常需要利用皮秒(picosecond)甚至飛秒(femtosecond)1.二次諧波產(chǎn)生(SHG)SHG是一種二次非諧振過程，當(dāng)基頻光(w)深入生物組織時(shí)，若在局部區(qū)域存在非中心對(duì)稱結(jié)構(gòu)(如微晶體、細(xì)胞骨架、膠原纖維等),這些結(jié)構(gòu)會(huì)作為“二次諧振子”將入射基頻光轉(zhuǎn)化為頻率為其兩倍(2w)的信號(hào)。該過程嚴(yán)格遵循能量和動(dòng)量守恒定律，其產(chǎn)生效率與基頻光強(qiáng)度的二次方成正比：信號(hào)具有光程選擇性，信號(hào)強(qiáng)度與組織結(jié)構(gòu)深度存在特定的依賴關(guān)系((exp(-4βz))),因此能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)特定亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的高分辨率成像。在生物組織中，SHG主要源于膠原蛋白的共振吸收，這使得SHG成像成為研究皮膚、角膜、肌腱、神經(jīng)纖維等富含膠原成分組織結(jié)構(gòu)與病理變化的強(qiáng)大工具。例如，在家用美容儀中常見的藍(lán)光能引發(fā)皮膚中的膠原產(chǎn)生SHG信號(hào)，從而達(dá)到刺激膠原再生的目的。2.受激拉曼散射(SRS)SRS是一種利用激光誘導(dǎo)的分子振動(dòng)能級(jí)間的選擇性非諧振能量轉(zhuǎn)移過程。其基本過程是：一個(gè)低頻的斯托克斯光子與一個(gè)高能的泵浦光子相互作用，能量被轉(zhuǎn)移給特定的分子振動(dòng)能級(jí)，隨后以一個(gè)能量較低的反斯托克斯光子(Stokesphoton)釋放出來。SRS信號(hào)的產(chǎn)生同樣需要滿足能量守恒和動(dòng)量守恒條件，且效率同樣依賴于泵浦光強(qiáng)度。與常規(guī)的拉曼散射相比，SRS信號(hào)具有以下顯著優(yōu)點(diǎn)：●選擇性增強(qiáng)：對(duì)特定振動(dòng)能級(jí)具有極高的選擇性，使得研究人員能夠“點(diǎn)亮”特定的生物分子，例如水(~3400cm1)、脂肪(~2845cm?1)、蛋白質(zhì)(酰胺I帶~1657cm?1)等?！翊┩干疃雀睿河捎诜蔷€性過程，SRS信號(hào)強(qiáng)度雖然也隨光程指數(shù)衰減，但其信號(hào)梯度和絕對(duì)強(qiáng)度通常優(yōu)于自發(fā)拉曼信號(hào)，允許成像更深的組織。其信號(hào)強(qiáng)度大致與泵浦光強(qiáng)度的三次方成正比：SRS在醫(yī)學(xué)診斷中展現(xiàn)出巨大潛力，可用于半定量檢測組織中的水、蛋白質(zhì)、脂肪等組分含量，輔助疾病診斷；也應(yīng)用于指導(dǎo)術(shù)中治療，特別是腫瘤邊界識(shí)別(基于水和脂質(zhì)含量的差異)以及神經(jīng)解剖定位(基于水的拉曼信號(hào))等方面。3.非線性雙光子吸收(NTPA)NTPA是一種無三階色散限制的過程，其同時(shí)吸收兩個(gè)基頻光子而產(chǎn)生一個(gè)反斯托克斯熒光光子。該過程的截面本領(lǐng)對(duì)激發(fā)光波長具有強(qiáng)烈的依賴性，根據(jù)Kerr定律，截面與光強(qiáng)度的平方成正比：這一獨(dú)特的依賴關(guān)系使得NTPA信號(hào)在長波長的近紅外(NIR)區(qū)域具有極高的靈敏度。NIR波段處于生物組織的“透明窗口”,可以穿透更深層(通常為毫米量級(jí)),同時(shí)避免了滑動(dòng)眼鏡效應(yīng)(Photo-InducedRetinalDamage,PRD)和自發(fā)熒光的干擾，因此NTPA成像在深層生物組織的高靈敏度可視化方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。它常被用于細(xì)胞內(nèi)鈣離子濃度成像(利用細(xì)胞內(nèi)質(zhì)粒Cameleone的NTPA特征峰)、黑色素成像及其他生物分子探針的用途。SHG、SRS和NTPA等非線性光譜技術(shù)為生物組織提供了一種在深層結(jié)構(gòu)信息與生理化學(xué)成分表征之間架設(shè)橋梁的有效手段。它們克服了傳統(tǒng)線性光譜成像中散射和吸收引起的信號(hào)衰減問題，能夠提供與特定微觀結(jié)構(gòu)和分子振動(dòng)模式相關(guān)的光譜信息，極大地豐富了生物醫(yī)學(xué)研究、疾病診斷和處理的技術(shù)手段。非線性光譜成像技術(shù)利用生物組織強(qiáng)吸收介質(zhì)(如血紅蛋白)的光學(xué)非線性效應(yīng)，通過探測其倍頻或高階諧波信號(hào)來補(bǔ)償或增強(qiáng)原始低頻基波信號(hào)的衰減，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)深層組織的有效成像。其中高階諧波生成是此技術(shù)的核心物理基礎(chǔ)，當(dāng)波長較長的激光(通常為近紅外區(qū))穿透生物組織時(shí)，遇到的分子(特別是具有雙折射特性的基態(tài)吸收分子，如氧合血紅蛋白)會(huì)發(fā)生受到強(qiáng)光場誘導(dǎo)的非諧振非線性響應(yīng)。這種響應(yīng)導(dǎo)致光波波形偏離理想的正弦波，產(chǎn)生包含基波頻率(w)及其整數(shù)倍頻率(如2w,3w,…mw)的諧波分量。高階諧波信號(hào)的強(qiáng)度與入射激光功率的絕對(duì)值呈非線性關(guān)系，一般遵循冪律關(guān)系式：Im×PeBmL其中I代【表】m階諧波的強(qiáng)度，P為入射激光功率，L為光在組織中的傳播深度，而βm是與諧波階數(shù)m和組織光學(xué)特性相關(guān)的吸收系數(shù)。通常，不同階數(shù)的諧波具有不同的吸收系數(shù)，例如，氧合血紅蛋白在2w和3w頻率下的吸收顯著低于其在基波(w)下的吸收，這使得諧波信號(hào)能夠在更深的組織層中穿透，從而繞過了基波信號(hào)因強(qiáng)吸收而造成的嚴(yán)重衰減。這種吸收系數(shù)隨諧波階數(shù)增加而下降的特性，是高階諧波能夠有效補(bǔ)償深度組織信息損失的關(guān)鍵原因?！颈怼?典型非線性光譜技術(shù)中基波與部分高階諧波的主要特性對(duì)比(以血紅蛋白為例)基波(w)二階諧波(2w)三階諧波(3w)主要產(chǎn)生機(jī)制線性吸收與散射二階非線性主要吸收成分吸收系數(shù)(典型衰減)成像深度(典型【表】展示了以氧合血紅蛋白為例，基波、二階諧波和三階諧波在典型波長下的吸收系數(shù)和相應(yīng)的探測深度?？梢钥闯?，隨著諧波階數(shù)的增加，其衰減顯著降低，允許信1.2微觀結(jié)構(gòu)與第三量階關(guān)聯(lián)號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展，特別是基于第三量階(Third-Order微觀結(jié)構(gòu)特征。例如，利用自相關(guān)函數(shù)(AutocorrelationFunction,ACF)或互相關(guān)函數(shù)(Cross-correlationfunction,CCF),可以揭示不同波長之間散射是指光波在傳播過程中，由于與生物組織中各種成分的相互作用而產(chǎn)生的非均勻散射現(xiàn)象。這種散射現(xiàn)象無法用傳統(tǒng)的線性散射理論來準(zhǔn)確描述，因此需要采用更為復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析。(1)非線性散射模型為了深入理解生物組織中的非線性散射特性，研究者們建立了多種非線性散射模型。其中一種常見的模型是基于馬爾可夫鏈理論的模型，該模型通過描述光子在生物組織中的多次散射過程，能夠較為準(zhǔn)確地模擬非線性散射行為。此外研究者們還提出了基于統(tǒng)計(jì)光學(xué)原理的模型，該模型側(cè)重于分析光束在生物組織中的傳輸特性及其與組織的相互作用。(2)非線性散射數(shù)據(jù)分析方法對(duì)非線性散射數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析是揭示生物組織結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)鍵步驟。常用的數(shù)據(jù)分析方法包括：●頻譜分析：通過對(duì)非線性散射數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取其頻譜特征，如功率譜密度等。這些特征可以反映生物組織中不同成分的分布和性質(zhì)?！裰鞒煞址治?PCA):PCA是一種常用的降維技術(shù)，可以將高維的非線性散射數(shù)據(jù)映射到低維空間中，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征。這有助于降低數(shù)據(jù)處理和分析的復(fù)雜性?！裥〔ㄗ儞Q：小波變換是一種強(qiáng)大的時(shí)頻分析工具，能夠同時(shí)捕捉非線性散射數(shù)據(jù)中的時(shí)域和頻域信息。通過選擇合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性散射數(shù)據(jù)的精確分析和特征提取。(3)非線性散射技術(shù)的應(yīng)用非線性散射技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中具有廣泛的應(yīng)用前景。例如，在細(xì)胞成像領(lǐng)域，通過分析細(xì)胞內(nèi)非線性散射信號(hào)的變化，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測細(xì)胞內(nèi)的代謝活動(dòng)和形態(tài)變化；在組織光學(xué)特性研究方面，利用非線性散射技術(shù)可以深入探討生物組織的吸收、散射和透射特性，為光學(xué)診斷和治療提供有力支持。此外非線性散射技術(shù)還在藥物輸送、腫瘤成像等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。通過精確控制藥物的釋放速率和分布，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的藥物傳遞；而在腫瘤成像方面，利用非線性散射技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤組織的早期檢測和精確定位治療。非線性散射分析在生物組織非線性光譜成像中發(fā)揮著不可或缺的作用。通過建立合適的非線性散射模型、采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)手段，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生物組織中非線性散射信號(hào)的深入挖掘和有效利用。2.1聲子相干性聲子相干性(PhononCoherence)是生物組織非線性光譜成像中微弱信號(hào)增強(qiáng)的核心物理機(jī)制之一。在拉曼和相干反斯托克斯拉曼散射(CARS)等非線性過程中，聲子的相干激發(fā)與弛豫行為直接影響信號(hào)的產(chǎn)生效率與信噪比。聲子作為晶格振動(dòng)的量子化形式，其相干性可通過相干聲子波包的相位匹配與能量傳遞來調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱拉曼信號(hào)的放大與選擇性增強(qiáng)。(1)聲子相干性的理論基礎(chǔ)聲子相干性源于泵浦光與斯托克斯光在生物組織中的非線性耦合，其動(dòng)力學(xué)過程可用以下簡化的耦合方程描述：其中(P)為極化強(qiáng)度，(T?)為聲子相干時(shí)間，(x)為非線性極化率，(E。)和(Es)分別為泵浦光與斯托克斯光的電場強(qiáng)度，(△w)為光場頻率差。當(dāng)(△w)與聲子振動(dòng)頻率匹配時(shí)(即相位匹配條件(△w=@phonon)),聲子相干性達(dá)到最佳狀態(tài)，信號(hào)強(qiáng)度顯著增(2)聲子相干性的調(diào)控方法通過優(yōu)化脈沖參數(shù)(如脈沖寬度、時(shí)間延遲)和激發(fā)幾何構(gòu)型，可進(jìn)一步提升聲子相干性?！颈怼靠偨Y(jié)了不同調(diào)控策略對(duì)信號(hào)增強(qiáng)效果的影響：◎【表】聲子相干性調(diào)控策略與信號(hào)增強(qiáng)效果調(diào)控策略參數(shù)優(yōu)化范圍適用生物樣品脈沖寬度壓縮脂肪、膠原蛋白時(shí)間延遲匹配細(xì)胞膜、蛋白質(zhì)共線/交叉光束交叉角0°-90°組織切片、活體組織(3)聲子相干性的生物學(xué)意義在生物組織中，聲子相干性不僅依賴于分子振動(dòng)特性，還受局部微環(huán)境影響(如pH值、溫度、分子構(gòu)象)。例如，在腫瘤組織中，由于細(xì)胞外基質(zhì)成分的改變，聲子相干時(shí)間(T?)可縮短30%-50%,導(dǎo)致信號(hào)衰減。因此通過監(jiān)測聲子相干性的動(dòng)態(tài)變化，可實(shí)現(xiàn)疾病標(biāo)志物的無標(biāo)記檢測。(4)挑戰(zhàn)與展望盡管聲子相干性技術(shù)顯著提升了微弱信號(hào)探測能力，但仍面臨生物組織強(qiáng)散射導(dǎo)致的相位失配問題。未來研究可結(jié)合光聲效應(yīng)或超連續(xù)譜光源，進(jìn)一步拓寬聲子相干性的應(yīng)用范圍，實(shí)現(xiàn)更高時(shí)空分辨率的生物成像。在生物組織非線性光譜成像中，超快光散射事件是一個(gè)重要的現(xiàn)象。它指的是當(dāng)入射光的波長非常短時(shí)，由于光與生物組織中的分子或原子相互作用而產(chǎn)生的散射現(xiàn)象。此外我們還可以使用公式來描述超快光散射事件，假設(shè)入射光的波長為λ,散射時(shí)間為τ,散射角度為θ,散射強(qiáng)度為I,那么可以得出以下公式：I=Ioexp(-αt)sin2(θ/2)和生物marking提供了強(qiáng)大的工具。然而由于生物組織的高度散射、強(qiáng)吸光共振能量轉(zhuǎn)移(FRET)、雙光子激發(fā)、光聲效應(yīng)等多物理過程或多種狀態(tài)下的非對(duì)稱架。非線性混合效應(yīng)模型(NonlinearMixed模方法，它可以描述單個(gè)波長處的信號(hào)I(A)與組織光學(xué)參數(shù)(如吸收系數(shù)μa和散射系數(shù)μs,以及內(nèi)在熒光效率等)的非線性關(guān)系。例如，對(duì)于某類依賴于濃度c的非線性信號(hào)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式可以寫成如下的形式：其中A是一個(gè)歸一化常數(shù)，k是模型參數(shù)，描述了信號(hào)與濃度關(guān)系的非線性程度。在實(shí)際成像中，由于存在深度分辨限制，需要聯(lián)合多個(gè)波長或結(jié)合空間信息進(jìn)行反演?；诖?，差分光譜成像(DifferentialSpectroscopyImaging,DSI)是一種重要的數(shù)據(jù)處理策略，其核心思想是通過計(jì)算不同波長下信號(hào)的比例或差值，來增強(qiáng)與組織光學(xué)參數(shù)比值相關(guān)的信息，從而降低散射帶來的深度模糊效應(yīng)。例如，吸收比Rabs可以表示理論上，如果假設(shè)散射系數(shù)在兩個(gè)波長下近似相等，那么吸收比將主要反映吸收系數(shù)的比值，進(jìn)而關(guān)聯(lián)到特定分子濃度。為了更直觀地展示NMEM和DSI等方法在處理非線性光譜成像數(shù)據(jù)中的作用，我們以一個(gè)簡化的三組分?jǐn)?shù)值模型(模擬細(xì)胞內(nèi)某種熒光探針的分布)為例說明數(shù)據(jù)處理流程(【表】)。該模型假定熒光信號(hào)同時(shí)受到探針濃度、組織病理狀態(tài)(改變吸收)以及深度依賴的散射衰減影響。說明：此表為示意性數(shù)值，旨在展示概念。實(shí)際應(yīng)用需考慮更多參數(shù)和復(fù)雜的生物物理模型?；谏鲜鰷y量得到的原始光譜數(shù)據(jù){I(λ;,z,x,y)}=1(N為波段數(shù)，Z,x,y為空間坐標(biāo)),融合后的處理流程通常包括：預(yù)處理(去噪聲、基線校正)、三維數(shù)據(jù)重組、應(yīng)用NMEM或DSI等算法進(jìn)行參數(shù)反演，并最終生成組織參數(shù)的分布內(nèi)容。為了進(jìn)一步提高反演精度和抗噪能力，迭代優(yōu)化算法[如高斯牛頓法(Gauss-Newton)、Levenberg-Marquardt(LM)算法]或蒙特卡洛模擬退火法也會(huì)被引入模型解算中。此外偏最小二乘法(PLS)等降維技術(shù)可用于構(gòu)建數(shù)據(jù)與參數(shù)之間的有效映射關(guān)系，這對(duì)于處理高維度的非線性光譜數(shù)據(jù)尤為重要。非線性光譜成像與數(shù)據(jù)處理策略的深度融合是提升微弱信號(hào)利用效率的關(guān)鍵。通過精心設(shè)計(jì)的成像模式與先進(jìn)解算算法的結(jié)合，研究者們正逐步克服生物組織光學(xué)探測的挑戰(zhàn)，推動(dòng)著該領(lǐng)域在早期疾病篩查、診斷預(yù)后等方向的應(yīng)用發(fā)展。未來的重點(diǎn)將更加關(guān)注如何將人工智能(AI)技術(shù)與非線性光譜成像深度融合，開發(fā)智能化的數(shù)據(jù)處理框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的全自動(dòng)、高精度解析。3.1積分和非積分光譜分析積分光譜分析(IntegratedSpectralAnalysis,ISA)和非積分光譜分析(Non-integratedSpectralAnalysis,NIA)是微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)中用于生物組織非線性光譜成像的重要數(shù)據(jù)處理方法。二者在光譜信息的提取和噪聲抑制方面具有不同的優(yōu)勢(shì)，分別適用于不同場景下的應(yīng)用需求。(1)積分光譜分析積分光譜分析通過累加多個(gè)光譜信號(hào)的平均值或絕對(duì)值來降低隨機(jī)噪聲的影響，從而提高光譜信噪比。其核心思想是利用多次測量的統(tǒng)計(jì)特性，將單次測量的低信噪比光譜轉(zhuǎn)換為高信噪比光譜。在生物組織成像中，ISA特別適用于弱熒光信號(hào)的增強(qiáng)，例如熒光共振能量轉(zhuǎn)移(FRET)成像或單分子熒光成像等場景。數(shù)學(xué)上，積分光譜分析可以表示為：或其中(S;)表示第(i)次測量的光譜信號(hào)，()為測量次數(shù)。前者采用平均法平滑光譜，后者采用最大值法提取最顯著的光譜特征。優(yōu)勢(shì)局限性顯著提高信噪比增加數(shù)據(jù)采集時(shí)間對(duì)高頻噪聲抑制有限可能丟失部分相位信息(2)非積分光譜分析非積分光譜分析則通過直接處理單次測量的光譜信號(hào)，利用特征提取或?yàn)V波算法來增強(qiáng)信號(hào)。與積分光譜分析相比，非積分分析方法通常計(jì)算效率更高，但對(duì)噪聲抑制的效果相對(duì)較弱。常見的非積分分析方法包括主成分分析(PCA)、小波變換(WaveletTransform)和傅里葉變換(FourierTransform)等。以小波變換為例，通過對(duì)光譜信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，可以將信號(hào)分解為不同頻率的成分，從而突出高頻信號(hào)(如熒光共振能量轉(zhuǎn)移特征)或抑制低頻噪聲。其數(shù)學(xué)表達(dá)式◎【表】非積分光譜分析的典型應(yīng)用場景應(yīng)用場景多通道熒光信號(hào)解混小波變換應(yīng)用場景傅里葉變換光譜分析適用于需要長期或多次測量的場景，而非積分光譜分析則適用于對(duì)計(jì)算效率要求較高的實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)。在實(shí)際應(yīng)用中，研究人員需根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求選擇合適的光譜分析方法。在生物組織非線性光譜成像中，多組態(tài)配置數(shù)據(jù)集成方法能夠有效地融合不同光譜技術(shù)或模式下的測量結(jié)果，提升最終成像的精確性和信息量。該段落主要闡述了以下幾首先對(duì)于不同光譜測量技術(shù)如拉曼光譜(Raman)、光子相關(guān)光譜(OpticalCoherenceTomography,OCT)、以及非線性光譜技術(shù)如二階非線性諧頻(SHG)、coherentanti-StokesRamanscattering(CARS)等的測量條件，整合這些數(shù)據(jù)需要確保數(shù)據(jù)的兼容性和可靠性，從而保證信息的準(zhǔn)確性。其次提到利用信息融合技術(shù)，可以將所得數(shù)據(jù)通過軟硬件集成，如使用Guyon提供的集成器等工具。至于具體實(shí)現(xiàn)，這通常涉及數(shù)據(jù)格式、時(shí)間和空間坐標(biāo)的匹配問題，需要通過算法計(jì)算來優(yōu)化這些匹配，以達(dá)到bestmatching,確保數(shù)據(jù)的一致性和完整再次在數(shù)據(jù)處理方面，需要采用如小波變換、原因/效應(yīng)分解等多種數(shù)據(jù)變換和降噪技術(shù)來提升信噪比及去除數(shù)據(jù)中存在的噪聲。這包括了統(tǒng)計(jì)過程，如均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)化等，以及去噪方法的學(xué)理分析，如獨(dú)立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)等，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的純凈度。聲成像(OpticalCoherenFluorescenceMicroscopy,MPF)等技術(shù)，有效提升了成像深度。(二)提升光譜解析能力(spectralanalysiscapability)信號(hào)常常被背景信號(hào)所淹沒。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)通過與光譜分析技術(shù)(如高光譜成像、傅里葉變換光譜等)的結(jié)合，能夠更準(zhǔn)確地提取和解析組織成分信息，從而提高光譜分強(qiáng)感興趣波段(如感興趣信號(hào)(RegionofInterest,ROI)或特定波長處的信號(hào))而抑制其他波段噪聲的策略，能有效分離不同生物化學(xué)物質(zhì)的吸收光譜。例如，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法(Chemometrics)如偏最小二乘回歸(PartialLeastSquaresRegression,PLS)或主成分分析(Princi用于分析增強(qiáng)后的光譜數(shù)據(jù)。此外基于空頻域?yàn)V波(Spatial-FrequencyDoFiltering,SFD)的非線性成像技術(shù)，雖然本身即是一種信號(hào)增強(qiáng)手段，但其結(jié)態(tài)調(diào)整濾波器響應(yīng)參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)特定波長范圍內(nèi)微弱吸收信號(hào)(如CO狀態(tài)下的血紅蛋白吸收)的有效提取，其信噪比的提升可達(dá)一個(gè)數(shù)量級(jí)以上，從而使得區(qū)分不同組織狀態(tài)(如正常、炎癥、腫瘤)的熒光標(biāo)記物或自發(fā)熒光信號(hào)更為(三)活化病理信息檢測與微觀結(jié)構(gòu)可視化()非線性信號(hào)對(duì)組織中的光學(xué)陷阱(如散射體的存在、折射率的局部變化、非線性分子間的相互作用)高度敏感，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)可以放大這些與病理狀態(tài)相關(guān)的信號(hào)變應(yīng)特征成像，能夠利用這些微弱的光學(xué)信號(hào)指紋(如光聲響應(yīng)的形狀、強(qiáng)度分布的非均勻性)來精確定位組織病變邊界。例如，在乳腺癌研究中，對(duì)比正則化和基于信號(hào)增強(qiáng)的自適應(yīng)算法處理的光聲數(shù)據(jù)后顯示，后者在區(qū)分正常組織與癌變區(qū)域方面具有更高的界面信噪比，能使腫瘤邊界定位精度提升約幾個(gè)百分點(diǎn)的組織深度δ。文獻(xiàn)指出，通過優(yōu)化掃描策略(如螺旋掃描、網(wǎng)格掃描的重構(gòu))并結(jié)合前向模型修正(ForwardModelCorrection)或基于深度學(xué)習(xí)的去噪增強(qiáng)策略，能夠克服傳統(tǒng)方法中的邊界模糊問題。(四)其他前沿應(yīng)用領(lǐng)域微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在非線性光譜成像中的拓展應(yīng)用還包括但不限于功能成像、分子靶向成像和腦功能成像等?！窆δ艹上瘢喝缒X功能成像中的血流動(dòng)力學(xué)相關(guān)信號(hào)(BOLD信號(hào))檢測，其信號(hào)本身具有微弱性(相對(duì)于背景噪聲)且對(duì)光擴(kuò)散敏感。結(jié)合OCT或雙光子光聲技術(shù)，通過增強(qiáng)神經(jīng)元活動(dòng)引起的局部血流變化信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)活動(dòng)的間接監(jiān)測。在更微觀尺度下，加速成像協(xié)議配合自適應(yīng)信號(hào)恢復(fù)算法，可用于觀測單神經(jīng)元或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興奮性變化。●分子靶向成像：雖然本身不是典型的“微弱信號(hào)”,但靶向成像利用探針分子的特異性與靶標(biāo)結(jié)合產(chǎn)生的信號(hào)增強(qiáng)效應(yīng)(相對(duì)于非靶向區(qū)域)。結(jié)合微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)，可以更好地突出這些強(qiáng)信號(hào)，同時(shí)抑制背景組織信號(hào)，提高靶向病灶的檢測靈敏度和特異性。文獻(xiàn)中展示了利用配體修飾的納米顆粒在成像團(tuán)簇或增強(qiáng)散射特性方面，實(shí)現(xiàn)腫瘤細(xì)胞的高效標(biāo)記?！窦膊≡缙诤Y查：在癌癥、神經(jīng)退行性疾病(如阿爾茨海默病)、早期血管病變等領(lǐng)域，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)有助于在疾病發(fā)展的早期階段，捕捉到由異常分子濃度、微環(huán)境改變或結(jié)構(gòu)紊亂引起的微小光學(xué)信號(hào)差異，為早期診斷提供有力工具。總而言之，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)作為生物組織非線性光譜成像的關(guān)鍵支撐，在提高成像深度、增強(qiáng)光譜解析能力、精細(xì)化微觀結(jié)構(gòu)可視化以及拓展前沿應(yīng)用場景等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。目前，多種增強(qiáng)策略和技術(shù)(包括信號(hào)去噪、自適應(yīng)濾波、光譜分析、以及人工智能驅(qū)動(dòng)的算法)在光聲、多光子等成像模式中得到了驗(yàn)證和應(yīng)用，顯著推動(dòng)了基于非線性光譜技術(shù)的生物醫(yī)學(xué)研究向更深層次、更高精度方向發(fā)展。未來，隨著光源性能的提升、探測器技術(shù)的發(fā)展，以及更高效、更具智能性的信號(hào)增強(qiáng)算法的涌現(xiàn)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)信息融合，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)將在生物組織非線性光譜成像領(lǐng)域持續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，開啟更多疾病研究和即時(shí)診斷的新可能。1.高光譜體內(nèi)成像高光譜成像技術(shù)通過采集寬波段范圍內(nèi)的連續(xù)光譜信息，能夠解析生物組織在不同波段的吸收和散射特性，從而實(shí)現(xiàn)組織的高度空間分辨和光譜分辨。在體內(nèi)成像領(lǐng)域，由于生物組織的強(qiáng)吸收和散射效應(yīng)，信號(hào)衰減嚴(yán)重，導(dǎo)致傳統(tǒng)高光譜成像系統(tǒng)難以獲取足夠強(qiáng)度的光譜數(shù)據(jù)。為此，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)被引入高光譜體內(nèi)成像，以提升信噪比、擴(kuò)大有效成像深度。(1)信號(hào)衰減模型生物組織的光譜衰減主要源于吸收和散射過程，其衰減系數(shù)與波長、組織類型及病理狀態(tài)密切相關(guān)。通常，可以通過以下公式描述高光譜信號(hào)在組織中的衰減：其中(I(z,A))為深度為(z)處波長為(A)的信號(hào)強(qiáng)度，(I?(A(μa(A,z'))為吸收系數(shù)。由于吸收系數(shù)隨波長變化顯著,高光譜數(shù)據(jù)可用于補(bǔ)償不同波段的光衰減損失。(2)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)體內(nèi)高光譜成像中普遍存在的挑戰(zhàn)是信號(hào)強(qiáng)度低，尤其深層組織的光譜信號(hào)易被強(qiáng)散射和吸收削弱。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)，如多通道信號(hào)平均(Multi-ChannelSignalAveraging)、自適應(yīng)濾波(AdaptiveFiltering)及相干合成(CoherentSynthesis),技術(shù)名稱原理適用場景多通道信號(hào)平均通過多次測量取平均值降低噪聲波動(dòng)單光子計(jì)數(shù)成像自適應(yīng)濾波混合散射-吸收介質(zhì)成像相干合成通過優(yōu)化角度或時(shí)間序列疊加提升信噪比(3)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證3.7倍，成像深度提高了40%。這一效果主要得益于增強(qiáng)技術(shù)對(duì)散射噪聲的有效抑制，(4)挑戰(zhàn)與展望盡管高光譜體內(nèi)成像技術(shù)取得了長足進(jìn)展，但仍面臨信號(hào)傳輸距離有限(典型深度3.超連續(xù)光譜光源：拓展成像波段范圍，進(jìn)一作用。透明層腫瘤(TranslucentLayerTumors)在生物組織中較為常見，由于其特殊的組織結(jié)構(gòu)和光學(xué)特性，傳統(tǒng)的生物組織非線性光譜成像技術(shù)在檢測這類腫瘤時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。腫瘤組織往往表現(xiàn)出較高的光散射和吸收特性，導(dǎo)致從腫瘤組織透射出的信號(hào)非常微弱，難以準(zhǔn)確捕捉。為了有效提升透明層腫瘤的檢測靈敏度和準(zhǔn)確性，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并在生物組織非線性光譜成像中發(fā)揮了重要作用。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的主要目的是通過數(shù)學(xué)模型和信號(hào)處理方法，提高微弱信號(hào)的信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR),從而更好地解析腫瘤組織的結(jié)構(gòu)特征。在生物組織非線性光譜成像中，常見的微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)包括小波變換(WaveletTransform)、自適應(yīng)濾波(AdaptiveFiltering)、迭代重建(IterativeReconstruction)等。這些技術(shù)能夠有效去除噪聲干擾，突出腫瘤組織的特征信號(hào)，為后續(xù)的內(nèi)容像分析和診斷提供更為可靠的依據(jù)。為了更直觀地展示微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在透明層腫瘤檢測中的應(yīng)用效果，以下列舉了一個(gè)簡化的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果分析。假設(shè)在一個(gè)生物組織非線性光譜成像實(shí)驗(yàn)中，我們采集了兩組數(shù)據(jù)：一組為正常組織數(shù)據(jù)，另一組為透明層腫瘤數(shù)據(jù)。為了模擬微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的效果，我們對(duì)兩組數(shù)據(jù)分別應(yīng)用了自適應(yīng)濾波技術(shù)。假設(shè)采集到的光譜數(shù)據(jù)可以表示為：其中(So)表示正常組織的光譜信號(hào)，(S)表示透明層腫瘤的光譜信號(hào)，(N)表示噪聲◎信號(hào)增強(qiáng)處理通過對(duì)上述光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理，可以得到增強(qiáng)后的信號(hào)：其中(A)表示增強(qiáng)因子，反映了信號(hào)增強(qiáng)的程度。通過比較增強(qiáng)前后的信號(hào)強(qiáng)度，我們可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過自適應(yīng)濾波處理后，腫瘤信號(hào)(S+)的強(qiáng)度顯著提高，而噪聲信號(hào)()的干擾明顯減少。具體結(jié)果如下表所示。信號(hào)類型增強(qiáng)前信號(hào)強(qiáng)度增強(qiáng)后信號(hào)強(qiáng)度正常組織信號(hào)腫瘤信號(hào)噪聲信號(hào)從表中數(shù)據(jù)可以看出，腫瘤信號(hào)的增強(qiáng)效果顯著,增強(qiáng)了2.375倍，而噪聲信號(hào)的干擾降低了5倍。這一結(jié)果表明，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在透明層腫瘤檢測中具有顯著的優(yōu)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在透明層腫瘤檢測中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠有效提高生物組織非線性光譜成像的靈敏度和準(zhǔn)確性。通過合理選擇和應(yīng)用微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)，可以顯著改善腫瘤信號(hào)的質(zhì)量，為疾病的早期診斷和治療提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。早期病灶的檢測是預(yù)防和治療疾病的關(guān)鍵步驟，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在此風(fēng)光無限。其原理在于利用先進(jìn)的信號(hào)處理手段與微弱信號(hào)的個(gè)體差異，從而提高病灶早期辨識(shí)能力的數(shù)據(jù)對(duì)于精確診斷至關(guān)重要。分析層面，通過Harris杠桿原理等數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)合清晰識(shí)別機(jī)制，可為早期腫瘤(1)引言生物組織對(duì)光具有復(fù)雜的非線性響應(yīng)，這使得單一模態(tài)的組織非線性光譜成像的信噪比與分辨率，光聲成像(PhotoacousticImaging,PAI)作然而僅憑光聲成像本身仍難以完全解決生物組織中“","groundtruth”缺乏的問題，因此構(gòu)建基于微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的多模態(tài)成像系統(tǒng)，將光聲成像與其他成像技術(shù)(如超聲、熒光成像、磁共振成像等)進(jìn)行信息融合，成為當(dāng)前非線性光譜成像領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。多模態(tài)聯(lián)合不僅能夠利用不同成像技術(shù)的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，抑制噪聲干擾，還能夠?yàn)榻M織特性提供更豐富、更可靠的定量化信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶更精準(zhǔn)的定位和更深入的特征分析。(2)光聲成像的基本原理光聲成像的核心物理機(jī)制基于聲光效應(yīng)，即使用短脈沖激光照射生物組織，組織內(nèi)部的光吸收體(如血紅蛋白、黑色素等)吸收光能后溫度迅速升高并發(fā)生熱彈性膨脹，進(jìn)而產(chǎn)生可探測的超聲波信號(hào)。該過程可以用以下簡化公式描述信號(hào)強(qiáng)度I:$$I(z)=I_0\exp(-\mu_sz)\cdo-(I(z,t))代表在深度z和時(shí)刻t的信號(hào)強(qiáng)度，-(μs)為組織的散射系數(shù)，-(μa)為組織的吸收系數(shù)，●z為探測深度，x'為積分變量。由于信號(hào)在傳播過程中同時(shí)受到散射和吸收的影響，光聲信號(hào)的衰減與散射系數(shù)的平方成正比，這賦予了光聲成像在穿透深度方面的優(yōu)勢(shì)。(3)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在光聲成像中的應(yīng)用在實(shí)際的生物組織光聲成像過程中，由于組織內(nèi)部的強(qiáng)散射和吸收不均勻性，以及光聲換能器自身噪聲等因素的影響，信號(hào)強(qiáng)度往往十分微弱，信噪比較低。為了解決這●優(yōu)化探測方案：例如，改進(jìn)的光入射方式(如扇形束、環(huán)形束、聯(lián)星陣列等)可代重建算法(如梯度下降法、conjugategradient算法等)等可以用于從采集(4)與其他模態(tài)的聯(lián)合策略及應(yīng)用分辨率和組織opaque性，可以提供解剖結(jié)構(gòu)信息，而光聲成像則可以提供組織血氧飽息[4]。軟組織對(duì)比度，但其對(duì)血氧飽和度的敏感性有限。通過光聲成像與MRI的(5)聯(lián)合多模態(tài)系統(tǒng)的微弱信號(hào)增強(qiáng)挑戰(zhàn)引發(fā)了新的微弱信號(hào)增強(qiáng)挑戰(zhàn)。例如，不同模態(tài)的數(shù)據(jù)采集方式、成像參數(shù)、內(nèi)容像配準(zhǔn)等都需要進(jìn)行精細(xì)的優(yōu)化和控制[5]。此外多模態(tài)數(shù)據(jù)融合過程中，如何有效地提取各模態(tài)的優(yōu)勢(shì)信息，抑制噪聲干擾，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的信息融合，仍然是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。為了提升聯(lián)合多模態(tài)系統(tǒng)的信噪比和成像質(zhì)量，研究者們提出了多種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的微弱信號(hào)增強(qiáng)方法。這些方法可以根據(jù)不同模態(tài)內(nèi)容像的特征信息，自動(dòng)進(jìn)行內(nèi)容像降噪、偽影抑制、特征提取等操作，從而提高內(nèi)容像的質(zhì)量和診斷性能。(6)展望盡管已取得顯著進(jìn)展，光聲成像與多模態(tài)聯(lián)合仍處于不斷發(fā)展階段。未來的研究將更加注重新型光聲成像探頭的開發(fā)、先進(jìn)微弱信號(hào)增強(qiáng)算法的探索以及跨模態(tài)數(shù)據(jù)深度融合技術(shù)的創(chuàng)新，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)生物組織更全面、更精確的非線性光譜成像，為疾病的早期診斷、精準(zhǔn)治療以及新藥研發(fā)提供更有力的技術(shù)支持。隨著生物醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的不斷發(fā)展，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用逐漸受到廣泛關(guān)注。其中活體顯微成像技術(shù)是這一領(lǐng)域的重要分支，其在生物醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用中的價(jià)值日益凸顯?；铙w顯微成像技術(shù)是一種在細(xì)胞和分子水平上對(duì)生物活體進(jìn)行無創(chuàng)、高分辨成像的技術(shù)。近年來，微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在活體顯微成像技術(shù)中的應(yīng)用得到了快速發(fā)展。具體進(jìn)展如下：(一)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的引入在生物組織非線性光譜成像中，由于生物組織的強(qiáng)背景噪聲和非線性光學(xué)效應(yīng)，微弱信號(hào)的檢測與提取成為一大技術(shù)挑戰(zhàn)。微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)的引入，有效地提高了信號(hào)(二)技術(shù)應(yīng)用的拓展(三)技術(shù)挑戰(zhàn)與創(chuàng)新(四)未來發(fā)展趨勢(shì)微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的應(yīng)用進(jìn)展顯著,尤其在活體顯微2.2分子層次診斷分子層次診斷是基于微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的一種高級(jí)應(yīng)用，它能夠更深入地解析和分析生物樣本中的微觀分子結(jié)構(gòu)與功能信息。通過引入高分辨率的光譜成像技術(shù)和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理算法，研究人員可以識(shí)別并量化特定分子在細(xì)胞或組織中的濃度分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病的早期診斷和精準(zhǔn)治療。具體而言，分子層次診斷涉及多個(gè)關(guān)鍵步驟：首先，利用非線性光譜成像技術(shù)獲取生物樣品的多維度光譜數(shù)據(jù)；其次，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法，如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，從海量數(shù)據(jù)中提取出具有診斷價(jià)值的分子特征；最后，結(jié)合臨床醫(yī)學(xué)知識(shí)，將這些分子信息轉(zhuǎn)化為疾病狀態(tài)的評(píng)估指標(biāo)，為疾病的早期發(fā)現(xiàn)和個(gè)性化治療提供科學(xué)依為了更好地展示這一領(lǐng)域的最新研究成果，我們特此列出一個(gè)簡單的分子層次診斷流程示意內(nèi)容(見下內(nèi)容),以直觀展現(xiàn)其工作原理：該示意內(nèi)容展示了從樣品采集到最終診斷結(jié)果呈現(xiàn)的全過程，包括但不限于樣品預(yù)處理、光譜采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取、模型訓(xùn)練以及最終的診斷報(bào)告生成等環(huán)節(jié)。每一步驟都體現(xiàn)了當(dāng)前研究團(tuán)隊(duì)所采取的方法和技術(shù)手段，旨在提高診斷的準(zhǔn)確性和效分子層次診斷作為微弱信號(hào)增強(qiáng)技術(shù)在生物組織非線性光譜成像中的一個(gè)重要應(yīng)用