采用神经孔径工程的全场高分辨率傅里叶拼接成像

在整片切片上获得更清晰的视野

现代显微镜可以展示令人惊叹的细胞细节——但通常仅限于图像中心附近的一小块“最佳区”。在大组织切片的边缘，细微结构常常模糊和消失，限制了医生和研究人员对所见结果的信任度。本文提出了一种将强大的成像方法——傅里叶拼接显微镜（FPM）——推近理论极限的新途径，能够在不重建显微镜的情况下，在整个大视场上提供清晰细节。

显微镜为何在边缘表现不佳

傅里叶拼接显微镜通过从许多不同角度照射样品，然后用计算机将得到的低分辨率快照合成为一幅高分辨率图像。原则上，这一策略应能同时获得既清晰又宽广的图像——非常适合整片病理学、活细胞研究和工业检测。然而在实践中，FPM 通常仅在光学中心附近表现最佳。更远处，镜头的缺陷和来自 LED 照明的弯曲波前打破了系统处处等效的简化假设。结果是视场边缘出现伪影、对比度下降和细节丢失，即便中心区域看起来很优秀。

一种智能、会变形的光阑

问题的核心在于 FPM 通常如何处理显微镜的孔径函数，这个光学“窗口”决定了哪些空间频率成分能通过。标准的 FPM 将该窗口视为数学空间中固定且居中的圆形。在实际实验中，作者观察到，尤其是在远离中心的区域，有效窗口会发生微妙位移。与其尝试手工构建更复杂的物理模型，他们让神经网络学习该窗口应如何移动。他们的方法称为神经孔径工程 FPM（NePE-FPM），将孔径表示为由小型神经网络和多分辨率哈希表编码的连续函数。该设置允许孔径在重建过程中在频率空间中平滑滑动，使算法能够自适应离轴行为，而无需增加难以测量的系统参数。

更清晰的细胞与更锐利的纹理

为测试他们的方法，研究人员对植物根组织和标准分辨率靶进行了成像。与使用固定孔径的传统 FPM 相比，NePE-FPM 在视场边缘产生了明显更锐利的细胞边界和更高的图像对比度。定量测试显示在某些区域对比度最高提升约 55%，单个染色细胞在之前模糊的地方变得清晰可辨。在一个公开的、专为考验 FPM 而设计的分辨率靶上，其他算法在当照明曲率很重要时难以同时恢复振幅和相位。相比之下，NePE-FPM 保留了细小的条纹模式并产生了更准确的相位图，这是定量无标记成像的关键要求。

同时学习样品与光学系统

作者进一步扩展，让神经网络不仅表示移动的孔径，还表示样品本身。在这种“双隐式”方案中，一个网络编码样品如何修改光场，另一个网络则编码光学窗口在频率上的行为。精心选择的激活函数保证振幅与相位保持物理上合理的性质。这种基于连续坐标的描述就像一个智能滤波器：天然平滑噪声同时保留真实的跃变，避免了传统方法在强依赖某些正则化时可能出现的块状伪影。对组织切片的测试显示出更平滑、更干净的相位图像和增强的对比度，同时仍保持底层定量值的一致性。

为实际应用加速

由于整片成像涉及海量数据，速度至关重要。NePE-FPM 在设计时考虑了效率。多分辨率哈希编码使神经表示可在常数时间内查询，作者还实现了定制的 CUDA 代码以在图形处理器上处理重负载。对于具有百万像素级和数十个照明角度的典型数据集，重建时间降至数十秒——比可比的基于 CPU 的实现快约十五倍——同时仍在整个视场上实现显著的分辨率提升。

将理论更接近实践

通俗地说，这项工作教会了显微镜的“窗口”在需要处移动，而不是把它强行固定在过度简化的模型中。通过让紧凑的神经网络在频率空间中连续调整光的过滤方式，NePE-FPM 在大面积上均匀恢复细微的细胞细节，缩小了 FPM 在纸面上承诺与实验室实际表现之间的差距，并且以实用的速度实现。对于数字病理或高通量检测等应用，它为生成千兆像素图像提供了一条路径，使边缘区域终于能像中心一样值得信赖。

引用: Shuhe Zhang and Liangcai Cao, "Whole-field, high-resolution Fourier ptychography with neural pupil engineering," Optica 12, 1615-1624 (2025). https://doi.org/10.1364/OPTICA.575065

关键词: 傅里叶拼接显微镜, 计算成像, 神经孔径工程, 定量相位成像, 整片切片显微成像