對動態的光學散射介質內(nei) 部成像(如人體(ti) 組織)是生物醫學光學領域的核心挑戰。 在過去的幾十年裏，研究人員已經開發了各種各樣的技術手段來不同程度的應對這一挑戰。其中包括共聚焦和非線性顯微技術(現在可以以亞(ya) 細胞分辨率對1毫米深的組織成像)、新型波前整形、飛行時間漫射光學(TOF diffuse optics)、光聲技術(成像深度擴展到厘米級,分辨率較低)等。動態散射樣品(由熱變化和細胞運動引起的微觀運動)的光學散射特征會(hui) 隨時間快速變化，為(wei) 有效的活體(ti) 深層組織成像帶來了挑戰。
博覽：2021 arXiv 利用並行單光子探測對渾濁介質下的動態成像
技術背景：
對動態的光學散射介質內(nei) 部成像(如人體(ti) 組織)是生物醫學光學領域的核心挑戰。 在過去的幾十年裏，研究人員已經開發了各種各樣的技術手段來不同程度的應對這一挑戰。其中包括共聚焦和非線性顯微技術(現在可以以亞(ya) 細胞分辨率對1毫米深的組織成像)、新型波前整形、飛行時間漫射光學(TOF diffuse optics)、光聲技術(成像深度擴展到厘米級,分辨率較低)等。動態散射樣品(由熱變化和細胞運動引起的微觀運動)的光學散射特征會(hui) 隨時間快速變化，為(wei) 有效的活體(ti) 深層組織成像帶來了挑戰。
一種可行的策略是直接測量散射樣品的內(nei) 部動態，利用這些動態變化來輔助成像。例如，在此類方法中，主要目標不是形成基於(yu) 強度的光吸收或熒光發射圖像，而是通過著眼於(yu) 散射輻射的時域動態(例如，時域方差或相關(guan) )來構建快速擾動樣品區域的空間映射(spatial map)。許多重要的生物現象導致光場隨時間發生這種動態變化，如血流和神經元放電事件(neuronal firing events)。目前已經開發了諸如光學相幹斷層掃描血管造影術和激光散斑對比成像等技術手段來測量靠近組織表麵的這種動態。然而，當檢測在活體(ti) 組織內(nei) 傳(chuan) 播深度超過幾毫米的光信號時，光場會(hui) 迅速衰減並去相關(guan) (decorrelate)，最終通常采取快速單光子敏感(single photon sensitive)檢測技術，以大約MHz的速率記錄光波動.
漫射相關(guan) 光譜 (diffuse correlation spectroscopy, DCS)是一種用於(yu) 檢測深層組織內(nei) 數厘米動態散射的成熟技術。這種技術使用了一個(ge) 相對簡單的策略：當相幹光進入混濁(turbid)介質時，它會(hui) 隨機散射並產(chan) 生散斑。在給定體(ti) 積的組織中，動態運動（例如，細胞運動或血流）發生在不同的空間位置。因此，該組織體(ti) 積內(nei) 的散射光場將以空間變化的方式與(yu) 這種動態相互作用。通過測量組織表麵散射光場的時域波動，可以估計去相關(guan) 事件的時空映射(spatiotemporal map)。
當前不足：
雖然DCS被廣泛用於(yu) 評估深達成人頭骨下方的有限組織區域的血流變化，但迄今為(wei) 止，對混濁介質下動態事件快速形成空間分辨圖像的工作仍然有限，這主要是有三個(ge) 難題阻礙了深層組織時域動力學成像：
(1) 由於(yu) 在必要的測量速率下可用光子數量有限，因此信噪比低；
(2) 從(cong) 散射體(ti) 表麵收集光的探測器數量有限；
(3) 將獲取的數據映射到準確的圖像是一個(ge) 具有挑戰性的不適定逆問題(ill posed inverse problem)。
文章創新點：
基於(yu) 此，美國杜克大學的Shiqi Xu(第一作者)和Roarke Horstmeyer(通訊作者)提出一種新的光學係統和數據後處理技術路線，稱為(wei) 並行漫射相關(guan) 成像(parallelized diffuse correlation imaging,PDCI )。可以在數毫米的去相關(guan) 渾濁介質下以數Hz的速率對動態事件成像。無需掃描或運動部件，在5-8mm深度處視場達140平方毫米。
(1) 使用含單光子雪崩二極管(single photon avalanche diode,SPAD)陣列相機的光路解決(jue) 上述難題1和2；
(2) 使用一種定製的神經網絡(一種新的映射關(guan) 係)解決(jue) 難題3。
原理解析：
使用基於(yu) 物理信息(physics informed)的人工神經網絡從(cong) 測量到的散斑強度自相關(guan) 曲線重建深層時域動力學(temporal dynamics)圖像和視頻。
（1）實驗裝置。使用液體(ti) 仿體(ti) 充當組織，液體(ti) 仿體(ti) 由1um直徑的聚苯乙烯小球溶液置於(yu) 薄壁透明容器中，用於(yu) 遮擋目標物體(ti) 。使用DMD(13.7um*13.7um,768*1024像素)模擬活體(ti) 組織深層由血流引起的時域擾動變化，即以5-10kHz的速率變化DMD上的空間圖案。670nm二極管泵浦固態(DPSS)激光耦合進多模光纖用作相幹照明光源(相幹長度≥10m)，激光強度調至符合ANSI安全標準。12條多模光纖以照明光纖為(wei) 圓心，9mm為(wei) 半徑均勻分布在圓周上(反射的多散射光在組織的平均穿透深度約是光源和探測器間距離的1/2-2/3，組織仿體(ti) 的模擬的組織厚度為(wei) 5-8mm)接收散射光，並經過單透鏡成像到SPAD陣列相機(32*32)上。
（2）數據采集和處理。不同光纖的散斑圖成像在SPAD的不同區域，對每一根光纖的散斑圖的每一個(ge) 像素記錄其強度隨時間的波動，如圖3c。然後求每個(ge) 像素的自相關(guan) ，如圖3b。最終將每根光纖散斑圖像對應的所有像素的自相關(guan) 求平均，得出這根光纖的自相關(guan) 曲線，見圖3e。
（3）人工神經網絡結構。由SPAD測得的12條自相關(guan) 曲線作為(wei) 神經網絡的輸入，編碼器fθ(·)將輸入壓縮成低維流形(low dimensional manifold)，再由解碼器gθ(·)從(cong) 低維流形的時域動態恢複其空間分布。編碼器包含三個(ge) 全連接層，並利用跳躍連接(skip connection)使得誤差能夠更容易傳(chuan) 遞，三個(ge) 全連接層使用leaky-ReLU激活函數。當輸入被嵌入到一個(ge) 低維流形後，解碼器使用5個(ge) 轉置卷積層(transposed convolution layers)將其映射到時域動力學的二維空域重建。(數學原理見附錄)
參考文獻：S. Xu et al., "Imaging dynamics beneath turbid media via parallelized single-photon detection," arXiv:2107.01422 (2021).
DOI：https://arxiv.org/abs/2107.01422
附錄：
網絡要求解的問題是
是第i組測量yi的網絡輸出，M是訓練對的總數
是數據保真項，訓練網絡來找到匹配ground truth的預測值
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