Optical imaging techniques provide low-cost, non-radiative images with high spatiotemporal resolution, making them advantageous for long-term dynamic observation of blood perfusion in stroke research and other brain studies compared to non-optical methods. However, high-resolution imaging in optical microscopy fundamentally requires a tight optical focus, and thus a limited depth of field (DOF). Consequently, large-scale, non-stitched, high-resolution images of curved surfaces, like brains, are difficult to acquire without z-axis scanning. To overcome this limitation, we developed a needle-shaped beam optical coherence tomography angiography (NB-OCTA) system, and for the first time, achieved a volumetric resolution of less than 8 μm in a non-stitched volume space of 6.4 mm × 4 mm × 620 μm in vivo. This system captures the distribution of blood vessels at 3.4-times larger depths than normal OCTA equipped with a Gaussian beam (GB-OCTA). We then employed NB-OCTA to perform long-term observation of cortical blood perfusion after stroke in vivo, and quantitatively analyzed the vessel area density (VAD) and the diameters of representative vessels in different regions over 10 days, revealing different spatiotemporal dynamics in the acute, sub-acute and chronic phase of post-ischemic revascularization. Benefiting from our NB-OCTA, we revealed that the recovery process is not only the result of spontaneous reperfusion, but also the formation of new vessels. This study provides visual and mechanistic insights into strokes and helps to deepen our understanding of the spontaneous response of brain after stroke.

近年来,超多视点光场显示设备取得了快速发展,呈现出视点数目越来越多、分辨率越来越高和可视角度越来越大的特点,而能够呈现的虚拟场景也越来越复杂。对现有的超多视点光场显示设备的虚拟立体内容生成技术进行了梳理与总结,指出了各个技术适用的情景与优缺点。总体来说,面向超多视点的大规模虚拟场景的高质量实时光场内容生成技术还存在许多不足,需要研发全新的渲染体系才能突破现有算法的瓶颈。

相比传统电生理方法,基于光遗传学的神经调控技术具有低侵入性、可结合基因工程实现特定神经元选择性激发等优势,近年来在脑科学研究领域得到广泛应用。对基于光遗传学的神经调控方法进行了系统回顾,详细介绍了双光子光遗传技术及其在在体高空间分辨率神经调控方面的研究进展,包括串行螺旋扫描激发、串行扩展光斑扫描激发以及基于广义相衬和计算机生成全息图的并行激发技术等。此外,还讨论了目前双光子光遗传技术在激发精度及激发视场等方面存在的问题及解决方案,并指出将双光子成像与双光子光遗传结合的全光电生理技术可实现神经活动的同步观测与调控,进而极大地推动神经环路解析等神经科学研究。

由于现有空间光调制器(SLM)的调制特性,连续取值的复振幅型计算全息图(CGH)通常需要被转换为离散取值的纯振幅型或纯相位型CGH。将连续值近似为离散值的量化过程会对CGH的全息重建质量产生显著的影响。选择峰值信噪比(PSNR)作为重建质量的评价依据,采用参数空间遍历法,定量评估了CGH振幅和相位的量化取值对重建质量的影响。评估过程充分考虑了分辨率、补零范围、重建距离、重建波长、随机相位、像素间距、位深度及相位调制偏差等关键参数对全息重建的作用。在此基础上,提出了针对现有和未来SLM的最佳量化方案。

无透镜数字全息计算成像可以实现大视场高分辨率三维成像,但面临成像分辨率低和信噪比差的问题。为此,构建了基于衍射传输的无透镜压缩数字全息成像模型,开发了基于全变分正则化约束和两步迭代收缩阈值的优化算法,抑制了全息重建的二阶项噪声与孪生像噪声,并在重建模型中引入滤波层,提高了三维图像的重建信噪比。同时,提出了基于有效抗混叠区域的压缩全息分块并行重建算法,提升了压缩数字全息重建效率。建立了基于双角度照明的压缩数字全息成像模型,提高了三维成像的轴向分辨能力。基于上述算法,在多层掩模版和粒子流场上实现了大视场无透镜显微成像。

数字全息作为一种干涉成像方式, 能够准确记录物体的相位信息, 具有快速、无损、三维成像等优势, 被广泛应用于生物成像与材料科学等领域。与其他光学成像方式相同, 数字全息也面临分辨率与成像视场互为限制而导致空间带宽积受限的问题。研究人员提出了计算照明、计算调制与计算探测等方法, 通过牺牲成像系统的时间、偏振等自由度来扩展其空间带宽积。文中分析了光学系统信息承载能力的理论基础, 总结了近年来大视场高分辨率的数字全息成像技术, 介绍了倾斜照明、结构光照明、随机调制照明、多位置综合孔径探测和像素超分辨等方法实现分辨率增强, 以及基于角度复用的视场扩展的原理及具体实现, 对不同方法进行了比较和分析, 并对提高分辨率以及扩大视场的途径进行了展望。