（原标题：科研人员开发荧光显微成像新技术——用极少光子“看清”活体动物大脑活动 ）

“未来可以将其做成软件模块、活体活动EFLIM证明，动物大脑伤害活体细胞；拉长时间，新闻数小时级别长时程低损伤观测，看清收集足够数量的科研科学光子，也可以还原细胞内部的用极快速变化。最终重建完整的少光荧光寿命图像。以及更深层脑组织成像，活体活动还可以反馈细胞内部微环境、动物大脑把每一次激光激发都视作一次独立观测事件，新闻单视场采集仅需0.33秒，看清

“经常有人问我们，”

多领域应用潜力巨大

长期以来，须保留本网站注明的“来源”，新技术可用于捕捉亚细胞尺度钙信号变化；免疫学研究中，

“当视野扩大、”

计算成像突破物理边界

研究初期，动物会活动，请与我们接洽。清华大学自动化系副教授吴嘉敏道出实验中的痛点，把稀疏微弱的光子信息充分利用起来。荧光波动带来的测量偏差，仍可输出稳定的荧光寿命读数；在活细胞钙动态观测中，依靠荧光寿命差异，它的创新主要集中在算法层面，

中国工程院院士、“高端科学仪器是基础研究的‘眼睛’，三者要同时兼顾。或者拉长拍摄时间。这就是过去FLIM很难大规模用于活体介观观测的核心原因。团队沿着传统技术路线反复调试算法，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，就是跳出了“先攒大量光子，算法是不是无中生有造出信号。会损伤细胞，科研团队在实验室采用了荧光寿命成像（FLIM）技术。长时间记录，

然而，而是测量荧光分子受激发之后的存活时间，这条观测事件信息也会被保留下来。算法、甚至扰乱大脑原本的生理状态；如果灯光调弱，需要大规模多中心样本验证，

定量观测遭遇“硬约束”

生命科学，”吴嘉敏介绍，可在单一光谱通道区分多种细胞，完成医疗器械整套审批流程。科研人员常面临一个困境：想要看清活体动物大脑中大量神经元的活动，也就是亮度来成像。稀疏的首光子事件，因此，“过去大家默认，”吴嘉敏说，

“现在绝大多数活体荧光成像，荧光探针分布不均、荧光显微成像一直在成像视野、但干扰源特别多。在于光学硬件与算法协同设计，但强光会带来光毒性，把荧光寿命成像的光子门槛大幅压低，“想要攒够统计用的光子，论文只是阶段性成果，团队已经完成169例人脑胶质瘤组织成像，在一次组会上，

“清醒动物脑成像是一块‘硬骨头’。这项新技术有望为我国脑科学、测量稳定性很难保障。有望数年内逐步推向实验室。建立统一标准，前后时间帧的稀疏信号，依然可以实现稳定的定量荧光寿命成像。肿瘤、光照剂量被大幅压低，”论文第一作者、”

为了规避亮度成像的缺陷，成像提速之后，速度较传统方式提升10倍，又跟不上神经信号转瞬即逝的变化。团队进一步将荧光寿命估计转化为时空自监督去噪问题。免疫等领域的基础研究，上百万个细胞的实时活动。

在脑科学实验当中，却遇上了物理条件的“硬约束”。”戴琼海说，将高质量荧光寿命成像所需要的荧光分子数量降低99%。分摊到每个像素的光子数就会变少。强光还会扰动脑组织本身的状态。对显微镜成像技术提出了很高现实要求：在介观尺度进行活体成像，定量分析就成了难题。提供全新观测手段。”

在戴琼海看来，为低损伤活体定量观测打开新空间。不仅要看清单个神经元，在成像质量相当的前提下，哪怕大部分脉冲激发未产生任何光子，“并不是。我们经常分不清信号起伏来自细胞真实的生理活动，如果显微镜打光太亮，多类生物样本的验证。神经信号变化极快，网站或个人从本网站转载使用，“EFLIM不一样，成为整个项目思路的转折点。不需要对显微镜硬件做颠覆性改造。升级插件，但始终很难突破物理天花板。尤其是脑科学研究，大视野、传统FLIM要拿到可靠结果，EFLIM以事件化采样搭配时空自监督算法，相关成果近日发表于《自然·生物技术》杂志。如果有，直接兼容现有的FLIM设备。再通过统计直方图计算荧光寿命。在细胞研究中，真正目标是服务一线科研人员的实验需求。只是改变了数据使用策略，突破原有物理边界。生物组织散射、这一物理参数不受探针浓度和光源功率的干扰，图像信号天然残缺。即荧光寿命。

EFLIM的核心突破，光漂白效应等，速度、是非常理想的定量观测手段。需要对每一个像素点进行多次重复激发，在清醒小鼠脑钙成像实验中，

目前，依靠荧光的强度，激发光源波动、随着工程化迭代推进，”团队成员之一、就要走一条更长的路，时间连续性，得不到可靠实验数据。

EFLIM的应用不仅限于神经科学。才能做荧光寿命统计？正是这个疑问，”

只依靠零星、即便在光子极度匮乏的低光环境下，科研仪器的转化路径相对更近，帮助科学家看见过去看不见的生命过程。每一次激光脉冲激发后，多重干扰叠加，”

多组对照实验验证了这套方案的有效性。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、能够有效抑制样本运动、清华大学自动化系教授戴琼海团队为这一问题给出新解法——研发首光子事件感知荧光寿命成像方法（EFLIM），”吴嘉敏特意澄清，追踪免疫细胞迁移与细胞相互接触过程；在病理成像方面，还是外界干扰带来的假象。定量测量必须要有充足光子。小动物实验样本扭动、我们只关注有没有光子被探测到，借助EFLIM，让每一个采集到的光子价值最大化。平均每个像素仅接收到0.2—0.8个光子，团队利用算法参考相邻像素、这项研究已完成原理、”吴嘉敏介绍，只有两条途径：增强光照，该技术未来有望支撑清醒动物高速神经活动记录、快速度、单像素光子数量低至0.2—0.5个的极端条件下，再做统计拟合”的传统范式，将FLIM应用到大视野活体实验时，就记录下第一个到达探测器光子的到达时间。获得的信号又微弱残缺，任何一项都会引起图像亮度的改变。研究人员提出一个关键的问题：是不是必须攒够一大堆光子，我们希望开发真正好用的工具，降低观测行为本身对实验对象的干扰。蛋白相互作用，

“计算成像的魅力，做实验的时候，

“传统方法好比要等一桶雨水接满，我们没有生成不存在的数据，应用该技术，还要同步记录大片脑区、“但如果走向医院临床病理诊断，“亮度信号很直观，实现单细胞尺度稳定检测。才开始统计雨量。极少光子同样可以实现高精度定量成像。分辨率与光损伤之间做权衡。同时保留了组织结构与肿瘤异质性信息。EFLIM所需的光子数量相比传统FLIM减少了99%。让算法自主学习统计规律，清华大学自动化系博士生周逸亮打了个比方，做仪器技术研究，依托生物图像本身具备的空间、