为提升各种场景下荧光成像性能，北京大学席鹏团队和深圳大学屈军乐团队合作，另辟蹊径，通过计算机视觉与荧光显微的融合，提出了一种暗通道光学层切算法，仅用单帧图像即可高效去除图像的离焦背景，使显微成像性能得到大幅提升，为深部生物组织研究、病理诊断及深层活体动态观测开辟全新可能。相关成果日前发表在《自然·方法》上。

　　席鹏告诉记者，现代显微成像技术之基石，在于克服样品中荧光散射的技术突破，如多光子成像技术、光片显微技术、组织透明化等。然而，基于光学的层切技术常常会带来系统成本、时间分辨率与光毒性的提升，基于生物的层切技术又会导致样品处理复杂性的提高。此外，即使是最先进的光学成像技术，在面对深层样本的成像中，依然会由于深层散射而产生离焦背景，影响对精细生物结构的精准观察。

　　暗通道新技术的提出，受到了自然图像去雾启发。研究团队发现，荧光图像中的离焦背景与自然图像的雾霾呈现出分布相似性。基于此，研究团队开发了适用荧光图像的背景去除技术——暗通道光学层切。该技术通过高低频分离以保留图像的弱小信号，仅将低频部分进行去背景处理，并通过迭代滤除进行单次或多次的背景去除以适用不同场景。

　　通过联合交叉验证，研究团队证明，这一新技术能基于宽场图像达到共聚焦、光层切、双光子成像效果，并能在深层组织成像时进一步提升光学层切能力。

　　研究团队进一步展现了这项新技术在不同显微成像中的应用。在高通量光片成像中，它能显著提升小鼠全脑成像质量。在活体小动物成像当中，该技术能通过降低散射背景，提升小鼠身体组织的血管成像清晰度。在深层神经元成像中，它能显著提升基于深度学习的神经元分割提取度，原先难以分辨的神经元得以显现。“可以说，这一新技术不仅能高效去除离焦背景，还可将荧光图像变得更清晰。比如在病理研究中，它能获得全组织的清晰三维病理信息，协助医生进行综合且全面的病理诊断，获得更为精确的细胞核计数。”席鹏说。

　　此外，研究团队还惊喜发现，暗通道新技术可广泛应用于提升不同光学显微技术的硬件成像效果与重建算法效果。席鹏告诉记者：“它不仅适用于宽场成像、光片成像等硬件模态，进一步提升光学层切与偏振解析能力，更适用于荧光涨落成像、二维或三维结构光照明成像等，可显著降低成像伪影，并进一步提升多种荧光图像增强算法的分辨率。”

　　文章审稿人对这一成果给予了高度评价：“作者基于多种显微成像数据对所提方法进行了全面验证，其突出优势在于显著提升了图像分割的精度与保真度。”

　　席鹏告诉记者，通过计算机视觉与荧光显微成像的组合创新，暗通道新技术无需额外的成像成本，极大提升了各类荧光成像模态的层切性能。未来，这一技术有望集成于各类显微技术，在不增加成本前提下提升显微系统成像性能。（记者晋浩天）