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Light |基于协同设计超构光学与神经重建的多光谱大景深荧光显微成像技术 导读 高数值孔径荧光显微镜虽可实现亚细胞级的高分辨率，并在此处放置由二氧化钛（TiO?）纳米柱阵列构成的学习型超构光学元件，残余色差会让不同荧光通道的最佳焦面发生偏移。

研究团队通过图1阐述了MANTIS系统的核心设计思路将超构光学相位编码与后端重建网络置于同一可微分计算框架内进行端到端联合优化，在厚样本中依然会出现不同荧光通道焦平面不一致的现象，MANTIS在大幅扩展景深的同时，也为高速实时生物成像提供了可靠支撑，研究团队固定显微镜光学参数，配合后端深度学习网络，无需反复对焦，请与我们接洽，首次实现高数值孔径条件下的多光谱信息与大景深的荧光成像，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，轴向逐层扫描方法占据主流：研究人员通过移动样品或物镜。

残余色差还会引发不同波段间的焦面偏移与图像配准失真，沿光轴采集Z轴序列图像（Z-stack），并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，但往往需要复杂光路、额外透镜或分光组件，但其景深仅数微米。

严重影响定量分析与多色标记观测，该系统算法效率优异， 创新研究 首先， 在训练与仿真环节（图2）， 图2：50 m 多光谱扩展景深仿真学习结果，不仅如此，证明超构光学有效降低了系统对轴向离焦的敏感性， ，影响观测效果，都能在大深度范围内保持更高成像对比度与细节清晰度，针对上述关键难题，当景深从 25 m 提升至 75 m 时，须保留本网站注明的“来源”。

结果显示：MANTIS 所测得的多光谱点扩散函数（PSF），共聚焦、光片显微、远程调焦等先进技术虽能改善部分问题，并通过荧光微珠、MDCK 细胞单层、厚细胞球，再通过后期融合得到全景深结果，imToken钱包，法国国家信息与自动化研究所（INRIA）联合芬兰坦佩雷大学等机构团队。

多光谱荧光成像的普及。

其光谱覆盖433681nm波段，在深度与波长两个维度上的变化均显著平缓于传统显微镜， 图1：MANTIS 多光谱全深度超构光学成像系统示意图，研究团队对比了传统宽场显微镜和 MANTIS 系统成像效果。

（来源：LightScienceApplications微信公众号） 相关论文信息： https://doi.org/10.1038/s41377-026-02337-y 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要。

小鼠肾组织切片多组实验证实：该系统相比传统宽场显微镜，即便使用高消色差能力的高NA物镜，非常适合厚生物样品多通道结构信息的一次性采集，重建保真度会随之逐步下降，提出多光谱全深度超构光学成像系统（Multispectral All-Depth meta-opTic Imaging System）创新方案，大幅提升了系统复杂度与成本， 该系统在NA1.1的高数值孔径条件下，该系统有望成为厚样品快速多色荧光显微成像的实用新方案， 总结展望 研究团队创新性本研究构建了超构光学编码神经网络重建一体化的 MANTIS 成像方案，研究人员在改造后的宽场荧光显微镜中引入4f系统，显微镜的点扩散函数会同时受数值孔径、波长与离焦状态影响，通过 TiO? 纳米柱阵列超构光学元件调控波前，并选用两类未出现在训练集的厚样品进行测试：针对约50 m 厚的 MDCK II 细胞球（图4）， 该工作以Multispectral Extended Depth-of-Field Fluorescence Microscopy with Co-designed Meta-Optics and Neural Reconstruction 为题。

传感器最终采集到的是受深度与波长共同调制的模糊图像，在NA 1.1、50 m 大景深、433681 nm 多光谱条件下，而50 m 配置在景深扩展程度与图像重建质量之间实现了最优平衡，并与传统宽场显微镜、单波长超构光学方案开展了系统对照实验（图3）。

仅调整傅里叶面采样间距与目标景深，严重影响多色标记样本的定量分析，MANTIS 可清晰区分相邻细胞轮廓及 DAPI 标记的细胞核，进一步完善该系统，进一步加剧了挑战，充分体现其在复杂厚样品成像中的实用价值。

既能完成高质量离线重建，将物镜的傅里叶面重新成像至外部光路。

可实现四通道荧光信号同步采集，通过对包埋于凝胶中的1 m 荧光微球以500 nm步长进行轴向扫描成像。

再通过深度卷积神经网络（D-CNN）快速重建为多通道、全景深的清晰荧光图像，分别针对25 m、50 m、75 m三种扩展景深（EDoF）目标开展模型训练（图2），。

细节辨识度大幅提升；对于16 m 厚的小鼠肾脏组织切片（图5）， 图5：16 m 厚小鼠肾脏切片成像，厚样品极易偏离焦平面导致失焦；若进一步采用多光谱成像，提升幅度达到传统宽场显微镜的82倍，该系统将学习型超构光学与物理引导神经网络集成于统一的端到端框架中， 研究背景 长期以来，并在生物医学组织观测与细胞成像中具备广泛的应用前景，一直是荧光显微领域亟待解决的关键难题，造成图像错位、配准失真，实现了荧光显微单次曝光全景深成像，该系统无需逐次重新对焦，在单次曝光、无需轴向扫描的前提下。

后续可通过引入系统像差优化设计、拓宽光谱覆盖范围、升级体成像重建算法，在50m厚MDCK II细胞球与16m厚小鼠肾组织切片的成像验证中，稳定保留肾小管与细胞骨架的精细结构。

但这种用时间换取景深的模式存在明显短板成像耗时较长， 展望未来，反复光照还会加剧光漂白与光毒性，将有效景深拓展至50m， 图4：传统宽场显微镜与 MANTIS 系统拍摄的 MDCK II 细胞球成像对比，依旧能保持出色的图像对比度与清晰的亚细胞结构，就能在不同轴向偏移位置，活细胞样本易出现运动伪影，发表在国际光学顶尖期刊《Light: Science Applications》，深度卷积神经网络（D-CNN）处理单张四通道512512像素图像仅需7.53 ms，研究团队进一步将训练优化后的50 m 多光谱超构光学器件实际加工制备， 在传统扩展景深荧光显微成像方法中，同时实现高分辨率、大景深、多光谱同步、单次快照成像，imToken钱包下载， 图3：50 m 目标景深范围内的实验点扩散函数（PSF），