[发明专利]基于线扫描时空聚焦的结构光显微成像系统在审

专利信息
申请号: 201710338155.X 申请日: 2017-05-15
公开(公告)号: CN107144955A 公开(公告)日: 2017-09-08
发明(设计)人: 戴琼海;李子薇 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G02B21/36 分类号: G02B21/36;G02B21/00
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 代理人: 张润
地址: 10008*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 扫描 时空 聚焦 结构 显微 成像 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算摄像技术领域,特别涉及一种基于线扫描时空聚焦的结构光显微成像系统。

背景技术

双光子荧光显微镜是一种利用荧光激发的非线性效应进行成像的荧光显微技术,通过长波长激发光产生短波长的荧光,具有穿透深度深、离焦区域几乎无激发的优势。

其中,传统的双光子荧光显微镜以点扫描的模式工作,其扫描速度随视场增大而下降,因而难以实现较大视场下的快速成像。时空聚焦技术是一种基于时间域压缩的双光子显微技术,其将时间啁啾飞秒激光进行色散得到空间啁啾光束,再将不同频率分量经透镜重新聚合,在焦平面处实现最短脉冲宽度,在焦平面外脉冲宽度迅速展宽。因此,时空聚焦技术能够实现二维平面的照明,对于生命科学观测中的快速三维层析成像具有巨大的应用潜力。然而,宽场照明方式的时空聚焦牺牲了轴向分辨率,同时对生物样本的散射十分敏感,难以应用于生物组织内部深处成像。相关技术中,目前一种有效的改进方法是采用线扫描模式的时空聚焦技术,具体为通过增加一个柱透镜将激发光聚焦为线形,再结合一维方向扫描实现二维图像采集。线扫描时空聚焦在保证成像速度的基础上提高了轴向分辨率和信噪比,但对于强散射介质成像仍会存在图像质量和对比度降低的问题。尤为重要的是,现有的结构光显微镜通过光栅干涉产生正弦条纹,一种线密度的光栅只对应固定空间频率的条纹,且改变相位需要对光栅进行精确的位移,因此调节速度慢,无法根据需要灵活产生不同频率的条纹。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此,本发明的目的在于提出一种基于线扫描时空聚焦的结构光显微成像系统,该系统可以提高线扫描时空聚焦的分辨率和对比度,且降低介质散射造成的焦面外激发。

为达到上述目的,本发明一方面实施例提出了一种基于线扫描时空聚焦的结构光显微成像系统,包括:飞秒激光器;声光调制器,用于根据正弦函数周期性调制光源强度;线扫描模块,用于线形的聚焦光斑和垂直线形光斑方向的扫描;色散元件,用于产生空间啁啾;准直透镜,用于将经过光栅色散的不同频率分量汇聚成平行的传播方向;显微镜模块;同步控制模块,用于输出模拟信号和数字信号,以对所述声光调制器、所述线描模块和所述显微模块进行光照强度调制、振镜扫描和相机采集进行同步控制,以得到重构图像。

本发明实施例的基于线扫描时空聚焦的结构光显微成像系统,通过在线扫描时空聚焦的光路中增加声光调制器,并且对强度调制和扫描进行同步控制,通过对时空聚焦技术引入结构光照明,提高散射生物样本成像的分辨率和对比度,同时结构光的产生依赖于随线扫描同步变化的照明光强度调制,通过强度调制的线扫描结构光照明,并且配合线扫描时空聚焦的扫描模式,以及同步调制激发光的强度按正弦函数变化,得到重构图像,提高线扫描时空聚焦的分辨率和对比度,且降低介质散射造成的焦面外激发,相比较传统光栅干涉方法有调节更加快速灵活的优势。

另外,根据本发明上述实施例的基于线扫描时空聚焦的结构光显微成像系统还可以具有以下附加的技术特征:

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述线扫描模块包括:一维扫描振镜,用于垂直线形光斑方向的快速扫描;柱透镜,用于线形的聚焦光斑。

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述色散元件具体用于通过闪耀光栅对宽谱光源进行色散以引起时间脉宽的延展。

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述显微镜模块包括:照明端,用于导入啁啾的激发光;成像端,用于采集焦平面处的荧光图像。

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述显微镜模块通过二向色镜将引入啁啾的激发光导入所述照明端,以使所述成像端采集所述焦平面处的荧光图像。

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述同步控制模块包括:射频控制器,所述射频控制器与所述声光调制器相连;电机控制器,所述电机控制器和所述线扫描模块相连;相机触发控制器,所述相机触发控制器与所述显微镜模块相连;信号发生器,所述信号发生器分别与所述射频控制器、所述电机控制器和所述相机触发控制器相连,用于同步控制所述射频控制器输出、所述电机控制器输出和相机触发。

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述同步控制模块具体用于对于一个确定空间频率的结构光照,重复采集多组不同相位的图像,以通过非线性结构重构算法恢复出所述重构图像。

进一步地,在本发明的一个实施例中,所述重构图像的重构公式为:

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