时间解耦的多域复用三维高速多光子显微成像理论及关键技术研究

基本信息
批准号:61771287
项目类别:面上项目
资助金额:65.00
负责人:孔令杰
学科分类:
依托单位:清华大学
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:谢浩,庄超玮,张元龙,张小雷
关键词:
计算重构三维显微成像时间解耦计算摄像
结项摘要

The development of modern brain science relies on novel three-dimensional (3D) multi-photon microscopies of large scale, high speed, and high throughput. However, current multi-photon microscopies have to find a compromise between imaging size and speed, and provide limited data-throughput with common femtosecond lasers. Here, we propose the theory and key technology study on high-speed 3D multi-photon microscopy based on temporal decoupling and multi-domain multiplexing. By utilizing interval sampling in space and time and temporal-decoupling based computational reconstruction, we will be able to increase either imaging size or imaging speed without degrading the other. Moreover, introducing spatio-temporal multiplexing technique will help us on improving the performance of data throughput. The techniques developed from this project will be implemented in the in vivo neural-network functional imaging platform for awake, behaving animals. This platform can not only provide feedback for optimizing the proposed methods and techniques, but also be promising for answering unknown but important questions in neuroscience.

脑科学研究迫切需要发展大尺度、高速、高通量三维多光子显微成像系统。本课题针对多光子显微成像中成像尺度与速度之间的固有矛盾及数据通量瓶颈,提出空间间插采样、时间解耦计算重建与空时复用原理结合的计算成像方法,开展时间解耦的多域复用三维高速多光子显微成像理论及关键技术研究,并以此建立清醒动物在体神经网络功能成像平台,在验证系统性能并反馈指导理论、技术创新的同时,有望揭示神经网络信息处理规律。

项目摘要

脑科学研究亟需发展大尺度神经网络活动的在体实时观测技术。多光子显微成像技术由于具有深穿透深度、高三维空间分辨率等优点,已被广泛应用于神经科学研究。但是受限于成像系统固有的机械惯性及飞秒激光器的性能,当前三维多光子显微成像系统的成像速度及数据通量仍极大地限制了其神经科学应用。本课题针对时间解耦的多域复用三维高速多光子显微成像理论及关键技术开展研究,发展了空时复用、时间解耦计算重建等计算成像方法,成功搭建了清醒动物在体神经网络功能成像平台,并应用于活体小鼠触觉脑皮层的神经网络动态成像。本系统实现的具体技术性能指标为:成像视场> 360 μm × 360 μm,成像帧率>10 Hz,轴向成像平面≥2,数据通量相较于常规双光子荧光显微系统提升了2倍。在实际应用中,轴向平面的数目及其间隔可根据需要在一定范围内灵活调整。本项目还超计划研究了基于双光子荧光成像和双光子光遗传技术的单神经元分辨率同步神经活动观测与调控技术,并首次在皮层功能柱内实现同步神经活动观测与调控,为神经功能环路解析奠定了技术基础。..在本项目的支持下,现已发表SCI论文14篇、EI论文1篇。已申请中国发明专利3项、做国际会议邀请报告2次。共有6名博士研究生参与本项目研究。.

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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