透射模式全息斷層掃描中的像差校正技術的突破點及應用價值
本研究的核心貢獻由ChulMin Oh、Herve Hugonnet、Moosung Lee和YongKeun Park共同完成，論文題為“Digital aberration correction for enhanced thick tissue imaging exploiting aberration matrix and tilt-tilt correlation from the optical memory effect”。該論文于2025年2月在《Nature Communications》期刊在線發表。這項工作為計算光學成像領域提供了新思路，特別是在厚組織成像中實現了無需導星的像差校正。
重要發現
01核心貢獻
本研究的主要貢獻在于開發了一種基于像差矩陣和光學記憶效應的計算自適應光學方法，能夠有效校正厚樣本引起的像差。傳統自適應光學技術通常依賴于波前傳感器或導星，但這些方法在生物組織等散射介質中效果有限，尤其是當樣本厚度增加或存在運動時。本方法通過利用傾斜-傾斜相關性，從測量場中提取像差函數，無需外部導星或迭代優化，從而避免了局部極值問題。核心創新點在于將像差建模為入射和出射路徑上的點擴散函數，并通過構建像差矩陣來分離像差成分，這使得方法在透射成像中也能處理三維體積樣本，而不僅限于平面目標。
實驗部分采用透射模式全息斷層掃描設置，光源為532納米激光，通過數字微鏡設備控制入射波矢量，以覆蓋物鏡的數值孔徑。樣本包括10微米、50微米和100微米厚的人體組織（如胰腺和腸道組織），并使用聚合物覆蓋玻片作為像差介質來模擬生物環境中的像差。測量過程中，通過改變入射角度獲取多個全息圖，并利用光學記憶效應構建像差矩陣。具體步驟包括：對齊測量場、計算像差矩陣的相位梯度，并通過分解矩陣分離出入射和出射像差函數。隨后，使用反梯度算法重建像差函數，并對出射場進行去卷積校正。
實驗設置中，還考慮了空間變化像差和樣本運動的影響。對于空間變化像差，通過窗口函數選擇等暈區進行處理；對于運動樣本，如布朗運動的硅珠，方法利用連續圖像間的相對相位，證明了對動態樣本的適應性。此外，通過多層光傳播模擬，驗證了方法在深部組織成像中的性能，與現有方法相比，本方法在強像差條件下仍能提升斯特列爾比。
03實驗結果與驗證在10微米厚人體胰腺組織實驗中，未校正的復場和折射率斷層掃描無法顯示生物結構，但應用本方法后，像差函數被成功提取，校正后的場和斷層掃描清晰揭示了纖維結構和三維特征，與無聚合物樣本的結果高度一致。通過三維相位相關分析，校正后的峰值相關提升了30倍，證明點擴散函數得到顯著改善。
對于50微米厚腸道組織，方法同樣有效，校正后斷層掃描顯示出血管、紅細胞等結構，且相關分析證實了像差校正的準確性。在100微米厚組織中，盡管樣本進入多重散射區，方法仍能通過場相關分析量化像差影響，記憶效應范圍約為0.9度，校正后相關度接近原始水平。與現有矩陣基于方法相比，本方法在透射成像中表現更優，尤其在厚樣本條件下避免了局部收斂問題。
創新與亮點
01突破的成像難題
本論文突破了傳統自適應光學在厚組織成像中的多個難題。首先，現有方法通常假設目標位于特定平面，難以處理三維體積樣本，而本方法通過廣義像差模型，將目標視為三維對象，適應了透射成像中的深度變化。其次，在強散射條件下，時間門控技術失效，本方法利用光學記憶效應，無需深度切片即可校正像差，這在透射模式成像中屬首創。此外，方法對樣本運動具有魯棒性，解決了生物成像中常見的動態樣本問題，通過分析連續圖像，實現了在布朗運動條件下的像差校正。
本技術核心是像差矩陣的構建與分解，這是一種全新的計算自適應光學方法。它僅需少量測量（理論上僅三次），即可通過傾斜-傾斜相關性提取像差，大幅提升了成像效率。在生物醫學領域，該技術可直接應用于細胞生物學和組織病理學診斷，例如增強胰腺和腸道組織的三維成像，有助于早期疾病檢測。此外，方法兼容反射模式成像，通過模擬顯示在深部組織成像中能提升聚焦質量，為體內成像奠定了基礎。其價值在于提供了一種非侵入、高通量的像差校正方案，有望推動光學顯微鏡在臨床中的廣泛應用。
總結與展望
本研究成功開發了一種基于像差矩陣和光學記憶效應的計算自適應光學方法，在厚組織成像中實現了高效像差校正。實驗證明，該方法適用于10至100微米厚的人體組織，對樣本運動和空間變化像差具有魯棒性，且無需導星即可提升圖像質量。盡管方法在梯度積分和分支點處理上存在局限，但通過優化測量參數，信噪比可進一步改善。未來，這項工作有望擴展至體內反射成像，結合時間門控技術，實現深部生物組織的實時高分辨率觀測。總體而言，本技術為光學成像領域提供了新范式，將推動生物醫學診斷向更精準、非侵入的方向發展。
聲明：本文僅用作學術目的。
Oh C, Hugonnet H, Lee M, Park Y. Digital aberration correction for enhanced thick tissue imaging exploiting aberration matrix and tilt-tilt correlation from the optical memory effect. Nat Commun. 2025 Feb 16;16(1):1685.
DOI:10.1038/s41467-025-56865-z.
