說明 | 本文來自課題組投稿
自從 17 世紀光學顯微鏡被發(fā)明以來,，就一直作為人類探索微觀世界的重要工具，在許多領域發(fā)揮著不可替代的作用,。然而,，傳統(tǒng)的光學顯微鏡只能獲得樣品的振幅信息，無法對透明樣品進行高襯度的成像,。因此,，人們渴望獲得一種非標記顯微技術，能在自然狀態(tài)下對透明樣品（如活體細胞）進行長時間,、高襯度跟蹤觀測,。
數(shù)字全息顯微（Digital Holographic Microscopy, DHM），通過利用 CCD/CMOS 記錄被放大的物光波和參考光波的干涉圖樣,，可再現(xiàn)出透明樣品高襯度,、定量化的相位成像，被廣泛應用于工業(yè)檢測,、生物醫(yī)學成像等領域,。然而， DHM 依然是一個衍射受限系統(tǒng),，其空間分辨能力一直較低,，并且一直存在“大視場”和“高分辨”無法兼顧的矛盾。
上世紀 90 年代以來,，光學超分辨顯微成像技術得到了快速的發(fā)展,，該領域的領航者 S- W. Hell，E. Betzig 和 W. E. Moerner 被授予 2014 年諾貝爾化學獎。這些方法均采用了熒光標記,，利用熒光的“光切換”特性來實現(xiàn)超分辨成像,。在過去的幾十年中，科學家們在提高 DHM（無標記顯微技術）空間分辨率方面也做出了許多努力,。
西安電子科技大學 郜鵬 教授和南京師范大學 袁操今 教授合作在 Light: Advanced Manufacturing 上發(fā)表了題為“Resolution enhancement of digital holographic microscopy via synthetic aperture: a review（基于合成孔徑數(shù)字全息顯微鏡分辨率增強技術）”的綜述論文，回顧了 DHM 中不同分辨率增強的方法,，并比較了它們的優(yōu)缺點,。
DHM的分辨率由照明光波長、照明和全息記錄系統(tǒng)的數(shù)值孔徑所決定: δ=kλ/(NAillum+NAimag),。DHM的分辨率增強方法可分為三種：
照明調(diào)制技術，采用離軸照明,、結(jié)構光照明和散斑照明來提高 NAillum,，最終在大視場下實現(xiàn) DHM 空間分辨率的提高，同時還可以實現(xiàn)對厚樣品的三維層析,。全息記錄（成像）信息增強方法,，通過數(shù)字/物理擴增全息圖或者采用壓像元技術，來提高無透鏡 DHM 的 NAimag,，最終實現(xiàn) ~cm2 量級內(nèi)的高分辨相位成像,。該技術還可以和微流體及片上設備實現(xiàn)直接集成，在大通量相位成像方面具有很好的應用前景,。圖 2：基于調(diào)制照明的數(shù)字全息顯微技術
此外,，隨著人工智能和深度學習技術的快速發(fā)展，基于訓練數(shù)據(jù)和物理模型的神經(jīng)網(wǎng)絡為提升 DHM 空間分辨率提供了全新的途徑,。通過利用大量配對圖像（低分辨率全息圖作為網(wǎng)絡輸入,，高分辨振幅/相位圖像作為網(wǎng)絡的輸出）對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，該網(wǎng)絡便可以實現(xiàn)對 DHM 高分辨（或“超分辨”）數(shù)字重建,。盡管前期訓練過程極為耗時,，但隨著網(wǎng)絡結(jié)構的不斷優(yōu)化，這些技術顯現(xiàn)出非常大的發(fā)展?jié)摿?。尤其是通過將數(shù)字全息顯微真實物理模型融入到神經(jīng)網(wǎng)絡中,，可以有效減少所需的訓練集數(shù)量并提供神經(jīng)網(wǎng)絡的通用性和可靠性[1]。圖 3：基于深度學習的數(shù)字全息顯微技術分辨率增強法
目前的 DHM 分辨率提高方法,，能否超過衍射極限,，獲得小于 λ/2(阿貝衍射極限)的分辨率呢？在綜述文章的總結(jié)部分,，作者給出了否定的答案,。事實上，目前 DHM 的分辨率增強技術，均是通過在更大角度范圍內(nèi)收集樣品的衍射/散射光以實現(xiàn)“合成孔徑”,，僅能突破由具體成像系統(tǒng)數(shù)值孔徑（如 NA=0.3）所決定的空間分辨,，不能超過物理衍射極限 λ/2[2]。然而,，近些年出現(xiàn)的倏逝波或超振蕩照明技術,，有望使 DHM 的空間分辨率突破物理衍射極限，這方面的研究有待于進一步的證明,。1. F. Wang, Y. Bian, H. Wang, et al., "Phase imaging with an untrained neural network," Light Sci Appl 9, 77 (2020).2. J. W. Goodman, "Introduction to Fourier Optics," 3rd ed. (Roberts & Company, 2005), (2005).
論文信息
Gao et al. Light: Advanced Manufacturing (2022)3:6
http://dx.doi.org/10.37188/lam.2022.006
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