本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)光學(xué)熒光閉環(huán)技術(shù)在共聚焦成像中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：共焦熒光顯微鏡具有高分辨率,三維成像等優(yōu)點(diǎn)。但受到像差的影響,隨著成像深度的增加,顯微鏡三維分辨率下降,熒光激發(fā)效率降低,熒光圖像信噪比也隨之降低,因此大大限制了共焦熒光顯微鏡在厚組織樣本及活體成像中的應(yīng)用。本論文主要針對(duì)活體成像的復(fù)雜特性,采用了基于無(wú)波前探測(cè)的自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)對(duì)像差進(jìn)行校正,分別從共焦熒光顯微鏡成像理論、無(wú)波前優(yōu)化算法和共焦熒光顯微鏡實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)研制等多個(gè)方面開展工作,并最終實(shí)現(xiàn)其在小鼠血管活體成像中的應(yīng)用。首先對(duì)共焦熒光顯微鏡成像理論進(jìn)行了研究,推導(dǎo)出共焦顯微鏡非相干三維強(qiáng)度點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)和光學(xué)傳遞函數(shù),作為后續(xù)像差校正分析的理論基礎(chǔ)。利用數(shù)值仿真,研究了針孔孔徑大小和顯微鏡中兩類像差對(duì)系統(tǒng)三維分辨率的影響。針對(duì)顯微鏡中的兩類像差,以數(shù)值仿真為手段,分析了隨機(jī)并行梯度下降(SPGD)算法和模態(tài)法這兩種無(wú)波前優(yōu)化算法在共焦顯微鏡中的校正效果。并對(duì)比了兩種算法在校正精度和校正速度兩方面的差異,仿真結(jié)果表明,SPGD算法在共焦顯微鏡中綜合校正效果更好。同時(shí)對(duì)圖像噪聲對(duì)SPGD算法收斂速度的影響進(jìn)行了數(shù)值仿真研究。然后,以前述理論分析為基礎(chǔ),確定了系統(tǒng)的主要性能參數(shù),搭建了一套自適應(yīng)光學(xué)共焦熒光顯微鏡實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),并設(shè)計(jì)完成系統(tǒng)的時(shí)序控制和系統(tǒng)軟件。利用模擬熒光靶標(biāo)作為成像對(duì)象,完成了SPGD算法像差校正實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了SPGD算法進(jìn)行熒光圖像閉環(huán)校正的有效性。然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比SPGD算法與直接斜率法的像差校正精度,結(jié)果顯示,SPGD閉環(huán)校正和直接斜率法校正后的圖像質(zhì)量基本一致。針對(duì)圖像噪聲的影響,通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了圖像去噪對(duì)SPGD算法收斂速度的影響。此外,利用熒光微珠標(biāo)定了像差校正前后實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的三維分辨率。最后將自適應(yīng)光學(xué)共焦熒光顯微鏡成功地應(yīng)用在小鼠血管活體成像中�；铙w成像時(shí)由于動(dòng)物呼吸的影響,圖像存在幅度較大的低頻抖動(dòng),造成SPGD算法迭代過(guò)程難以收斂。本文采用基于圖像金字塔的KLT算法在SPGD校正過(guò)程中進(jìn)行圖像跟蹤,有效克服了抖動(dòng)的影響。最終完成了小鼠耳廓血管和頭蓋骨骨髓血管的活體成像及像差校正實(shí)驗(yàn)。校正后的血管三維形態(tài)圖及熒光圖像都表明,基于SPGD算法的自適應(yīng)光學(xué)應(yīng)用于活體成像時(shí),能夠有效克服像差的影響,提高系統(tǒng)分辨率和熒光強(qiáng)度,改善圖像質(zhì)量,進(jìn)而延伸顯微鏡有效成像深度。
【關(guān)鍵詞】：共焦熒光顯微鏡 自適應(yīng)光學(xué) 活體成像 SPGD算法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;O439
【目錄】：

• 致謝3-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• 1.緒論11-33
• 1.1 引言11-12
• 1.2 共聚焦熒光顯微鏡在活體成像中的應(yīng)用12-16
• 1.2.1 共聚焦顯微鏡概述12-13
• 1.2.2 熒光顯微成像技術(shù)13-16
• 1.2.3 共焦熒光顯微鏡在活體成像中的局限16
• 1.3 顯微鏡成像中像差16-21
• 1.3.1 像差表示17-18
• 1.3.2 折射率失配引起像差描述18-20
• 1.3.3 生物組織折射率不均勻造成的像差20-21
• 1.4 自適應(yīng)光學(xué)介紹21-26
• 1.4.1 自適應(yīng)光學(xué)原理22
• 1.4.2 波前校正器22-24
• 1.4.3 波前控制原理24
• 1.4.4 AO技術(shù)在人眼活體高分辨率成像中的應(yīng)用24-26
• 1.5 顯微鏡中自適應(yīng)光學(xué)應(yīng)用的主要問(wèn)題26
• 1.6 自適應(yīng)光學(xué)在顯微鏡中的應(yīng)用及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀26-31
• 1.6.1 基于有波前探測(cè)的自適應(yīng)光學(xué)在顯微鏡領(lǐng)域的應(yīng)用26-29
• 1.6.2 基于無(wú)波前探測(cè)的自適應(yīng)光學(xué)在顯微鏡領(lǐng)域的應(yīng)用29-30
• 1.6.3 課題研究背景及意義30-31
• 1.7 論文主要內(nèi)容及章節(jié)簡(jiǎn)介31-33
• 2.單光子共焦熒光顯微鏡理論研究33-51
• 2.1 單透鏡的三維成像理論33-40
• 2.1.1 單透鏡的三維強(qiáng)度點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)33-37
• 2.1.2 單透鏡三維相干傳遞函數(shù)37-38
• 2.1.3 三維光學(xué)傳遞函數(shù)38-40
• 2.2 反射式單光子熒光共焦顯微鏡成像理論40-48
• 2.2.1 共焦熒光掃描顯微鏡概述40-41
• 2.2.2 共焦熒光顯微鏡非相干成像公式41-44
• 2.2.3 共焦熒光顯微鏡傳遞函數(shù)理論44-46
• 2.2.4 針孔大小對(duì)系統(tǒng)分辨率及熒光強(qiáng)度的影響46-48
• 2.3 像差對(duì)單光子共焦熒光顯微鏡分辨率的影響48-50
• 2.3.1 折射率失配引起的像差對(duì)顯微鏡分辨率的影響48-49
• 2.3.2 樣品自身像差對(duì)顯微鏡分辨率的影響49-50
• 2.4 本章小結(jié)50-51
• 3.無(wú)波前探測(cè)自適應(yīng)光學(xué)共焦顯微鏡仿真分析51-75
• 3.1 仿真模型介紹51-52
• 3.2 波前校正器52-53
• 3.3 圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)53-55
• 3.4 無(wú)波前優(yōu)化算法55-59
• 3.4.1 隨機(jī)并行梯度下降算法56-58
• 3.4.2 模態(tài)法58-59
• 3.5 像差校正仿真分析59-68
• 3.5.1 像差生成60-61
• 3.5.2 算法參數(shù)的選取61-62
• 3.5.3 SPGD算法校正效果62-65
• 3.5.4 模態(tài)法閉環(huán)校正仿真65-68
• 3.6 SPGD算法與模態(tài)法校正效果對(duì)比68-73
• 3.6.1 折射率失配像差校正效果對(duì)比68-70
• 3.6.2 樣品自身隨機(jī)像差校正效果對(duì)比70-73
• 3.7 圖像噪聲對(duì)SPGD算法的影響73-74
• 3.8 本章總結(jié)74-75
• 4.自適應(yīng)光學(xué)顯微鏡實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及像差校正研究75-97
• 4.1 自適應(yīng)光學(xué)顯微鏡實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹75-84
• 4.1.1 系統(tǒng)光路結(jié)構(gòu)75-76
• 4.1.2 顯微鏡主要器件及參數(shù)76-79
• 4.1.3 系統(tǒng)控制時(shí)序79-81
• 4.1.4 軟件設(shè)計(jì)81-84
• 4.2 共焦顯微鏡像差校正實(shí)驗(yàn)研究84-95
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)背景介紹84-85
• 4.2.2 顯微鏡無(wú)波前探測(cè)像差校正效果85-89
• 4.2.3 無(wú)波前探測(cè)熒光圖像閉環(huán)與有波前探測(cè)校正精度對(duì)比89-90
• 4.2.4 圖像信噪比對(duì)SPGD算法的影響90-92
• 4.2.5 顯微鏡三維分辨率測(cè)試92-95
• 4.3 本章小結(jié)95-97
• 5.小鼠活體血管熒光成像實(shí)驗(yàn)研究97-115
• 5.1 小鼠活體血管成像背景及意義97-100
• 5.1.1 小鼠耳廓血管成像概況及意義97-98
• 5.1.2 小鼠頭蓋骨骨髓成像概況及意義98-99
• 5.1.3 小鼠頭蓋骨相關(guān)參數(shù)介紹及成像要求99-100
• 5.2 活體成像面臨的問(wèn)題及圖像處理方案100-105
• 5.2.1 KLT算法原理101-104
• 5.2.2 KLT算法跟蹤效果104-105
• 5.3 小鼠活體血管成像結(jié)果及像差校正效果105-113
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備介紹105-106
• 5.3.2 耳廓血管活體成像及像差校正實(shí)驗(yàn)106-110
• 5.3.3 頭蓋骨骨髓血管成像及像差校正實(shí)驗(yàn)結(jié)果110-113
• 5.4 本章小結(jié)113-115
• 6.總結(jié)與后續(xù)工作展望115-118
• 6.1 論文主要工作總結(jié)115-116
• 6.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)116
• 6.3 后續(xù)工作展望116-118
• 7.參考文獻(xiàn)118-126
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果126-127

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