為提升各種場景下熒光成像性能，北京大學席鵬團隊和深圳大學屈軍樂團隊合作，另辟蹊徑，通過計算機視覺與熒光顯微的融合，提出了一種暗通道光學層切算法，僅用單幀圖像即可高效去除圖像的離焦背景，使顯微成像性能得到大幅提升，為深部生物組織研究、病理診斷及深層活體動態觀測開辟全新可能。相關成果日前發表在《自然·方法》上。

席鵬告訴記者，現代顯微成像技術之基石，在於克服樣品中熒光散射的技術突破，如多光子成像技術、光片顯微技術、組織透明化等。然而，基於光學的層切技術常常會帶來系統成本、時間分辨率與光毒性的提升，基於生物的層切技術又會導致樣品處理復雜性的提高。此外，即使是最先進的光學成像技術，在面對深層樣本的成像中，依然會由於深層散射而產生離焦背景，影響對精細生物結構的精准觀察。

暗通道新技術的提出，受到了自然圖像去霧啟發。研究團隊發現，熒光圖像中的離焦背景與自然圖像的霧霾呈現出分布相似性。基於此，研究團隊開發了適用熒光圖像的背景去除技術——暗通道光學層切。該技術通過高低頻分離以保留圖像的弱小信號，僅將低頻部分進行去背景處理，並通過迭代濾除進行單次或多次的背景去除以適用不同場景。

通過聯合交叉驗証，研究團隊証明，這一新技術能基於寬場圖像達到共聚焦、光層切、雙光子成像效果，並能在深層組織成像時進一步提升光學層切能力。

研究團隊進一步展現了這項新技術在不同顯微成像中的應用。在高通量光片成像中，它能顯著提升小鼠全腦成像質量。在活體小動物成像當中，該技術能通過降低散射背景，提升小鼠身體組織的血管成像清晰度。在深層神經元成像中，它能顯著提升基於深度學習的神經元分割提取度，原先難以分辨的神經元得以顯現。“可以說，這一新技術不僅能高效去除離焦背景，還可將熒光圖像變得更清晰。比如在病理研究中，它能獲得全組織的清晰三維病理信息，協助醫生進行綜合且全面的病理診斷，獲得更為精確的細胞核計數。”席鵬說。

此外，研究團隊還驚喜發現，暗通道新技術可廣泛應用於提升不同光學顯微技術的硬件成像效果與重建算法效果。席鵬告訴記者：“它不僅適用於寬場成像、光片成像等硬件模態，進一步提升光學層切與偏振解析能力，更適用於熒光漲落成像、二維或三維結構光照明成像等，可顯著降低成像偽影，並進一步提升多種熒光圖像增強算法的分辨率。”

文章審稿人對這一成果給予了高度評價：“作者基於多種顯微成像數據對所提方法進行了全面驗証，其突出優勢在於顯著提升了圖像分割的精度與保真度。”

席鵬告訴記者，通過計算機視覺與熒光顯微成像的組合創新，暗通道新技術無需額外的成像成本，極大提升了各類熒光成像模態的層切性能。未來，這一技術有望集成於各類顯微技術，在不增加成本前提下提升顯微系統成像性能。

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