[发明专利]一种共聚焦显微镜的成像方法

说明书

本发明提供一种共聚焦显微镜的成像方法，包括如下步骤：S1：使用光聚焦显微镜采集低扫描密度图像；S2：将所述低扫描密度图像重建成高分辨率图像；S3：输出所述高分辨率图像。通过将低扫描密度图像重建成高分辨率图像，并借此变相实现共聚焦显微镜采集的加速，使得观测动态样本成为可能。

技术领域

本发明涉及显微镜成像技术领域，尤其涉及一种共聚焦显微镜的成像方法。

背景技术

荧光激光扫描共聚焦显微镜的原理为：激光系统(激发源)发出的相干光穿过共轭平面(共聚焦)中针孔，扫描点落在样品上，同时第二针孔位于检测器(光电倍增管)的前面。当激光被双色镜反射并在限定的焦平面上扫描整个样品时，从样品上的点(在同一焦平面中)发出的二次荧光会通过双色镜返回并在检测器的针孔处聚焦为共聚焦点。

共聚焦显微镜是一种在生物学领域中非常重要的成像工具。即使在存在组织散射的情况下，它也能捕获高分辨率的三维图像。同时使用两个针孔可以确保拒绝来自背景点的大多数散射光。尽管拒绝这些散射光对成像质量的提升非常有必要，随之而来的代价也极高。为了确保这一点，不得不使用点扫描的方式来扫描样本。这就意味着，即使要在1mm³的视野中达到1μm这样的中等空间分辨率，也学要扫描多大10⁹数量的点。即使在每个点的停留时间短到1μs，整体的成像时间也达到了以分钟为单位的数量级。如此缓慢的成像速度，对于动态目标成像提出了严峻的挑战。

在生物学和医学中，对于动态样本的视频观测是对一个连续变化的过程进行离散采样而得到的一系列不同时间帧的组合。如果直接使用高分辨率的共聚焦显微镜，由于需要扫描的点数量较多，整体成像时间会较长，在这段较长的时间内，由于动态样本时刻变化的特性，样本中的细胞早已偏离了原来的位置。这就导致了一个常见的问题：高分辨率观测的视频和低分辨率观测的视频，每一帧都无法对应。

为了缩短成像时间，现有技术普遍的做法是减小成像图片的分辨率，这样只需要扫描更少的点就能得到成像的结果。这样的做法带来的坏处就是大大降低了成像图片或视频的视觉质量。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

本发明为了解决现有技术中缺乏一种保证图像或视频质量的共聚焦显微镜快速成像方法的问题，提供一种共聚焦显微镜的成像方法。

为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下所述：

一种共聚焦显微镜的成像方法，包括如下步骤：S1：使用光聚焦显微镜采集低扫描密度图像；S2：将所述低扫描密度图像重建成高分辨率图像；S3：输出所述高分辨率图像。

优选地，在步骤S1之前还包括：训练共聚焦图像超分辨率深度网络模型，利用所述共聚焦图像超分辨率深度网络模型将所述低扫描密度图像重建成高分辨率图像；所述共聚焦图像超分辨率深度网络模型包括基于PSNR的初级模型和基于视觉效果高级模型。

优选地，训练共聚焦图像超分辨率深度网络模型包括如下步骤：T1：构建基于生成对抗网络的共聚焦图像超分辨率深度网络模型，T2：构建训练数据集：使用光聚焦显微镜采集相同视野下的低扫描密度图像和与所述低扫描密度图像相应的第一高扫描密度图像；T3：利用训练数据集对所述共聚焦图像超分辨率深度网络模型的所述初级模型进行训练，采用空间域损失函数进行约束；T4：基于所述初级模型的训练结果，利用训练数据集对所述共聚焦图像超分辨率深度网络模型的所述高级模型进行训练，采用相对生成对抗损失函数、感知损失函数和傅里叶频域损失函数进行约束。

优选地，所述初级模型包括：生成器：所述低扫描密度图像作为输入，对所述低扫描密度图像重建后得到第二高扫描密度图像。