Overcoming the Multiple Scattering Limit in Optical Coherence Tomography

克服光学相干断层扫描中的多重散射限制

基本信息

  • 批准号:
    10634673
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 34.64万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-06-05 至 2026-02-28
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Extending imaging depth is one of the grand challenges in optical microscopy, and many creative approaches are under development to mitigate the detrimental impact of the phenomenon of ‘optical scattering’ and enable deeper optical imaging in scattering media. Light propagating in dense tissue undergoes scattering events that scramble the phase of the propagating optical wavefront, and thus disrupts the constructive interference needed to focus/spatially localize the light to a diffraction-limited focal spot. Consequently, microscopic resolution is typically only available in the so-called ‘single-scattering’ (SS) or ‘ballistic’ light regime. OCT is one of the leading modalities in the field of deep microscopy, with maximum imaging depths typically 1–2 mm in scattering tissues. However, the incredible success of OCT has in some ways led to lower motivation than in other optical imaging fields to develop new approaches to address the problem of multiple scattering (MS). This is also a great opportunity – by building upon its already deep imaging capabilities, OCT has the opportunity to once again be at the forefront of research on pushing the imaging depth limits of optical microscopy. We propose an integrated approach that combines (1) long-wavelength OCT (1700 nm window, lower scattering coefficient supporting deeper imaging), (2) spectral-domain OCT (SD-OCT) in the conjugate imaging configuration to enhance the deep OCT signal by 2-3 orders of magnitude relative to the standard imaging configuration, (3) hardware adaptive optics (HAO) to correct tissue-induced aberrations and thereby boost the ballistic signal deep within tissue, and (4) aberration-diverse OCT (AD-OCT) for suppressing MS. Our recently-developed AD-OCT approach combines the advantages of a fiber-based OCT system with the principle behind the highly promising coherent accumulation of single scattering (CASS) method. The CASS method coherently accumulates SS from multiple illumination angles (plane wave illumination in full-field imaging geometry), whereas AD-OCT coherently accumulates SS arising from illuminating the sample with different known aberration states, and leveraging computational adaptive optics (CAO) to circumvent the resolution penalty normally associated with these aberrations. Aim 1 will develop a method to overcome the aberration-diversity saturation limit, implement high- speed GPU-based processing to address the Big Data problem in AD-OCT, and enable real-time feedback at the time of imaging. Aim 2 will quantitatively compare the performance of Gaussian-beam OCT (with and without HAO correction of tissue aberrations) vs. AD-OCT (with HAO correction of tissue aberrations). This will include measurements of the depth-dependent 3D point-spread-function, which will also fill an important knowledge gap in fundamental research on MS in OCT. Aim 3 will demonstrate AD-OCT beyond the current OCT multiple scattering limit in human skin and mouse brain in vivo (we will ‘unlock’ the 2-5 mm depth range). If successful, this proposal will demonstrate the deepest OCT imaging ever performed in human skin and mouse brain, and so is significant from the perspective of fundamental imaging science and the biomedical applications of OCT.
扩展成像深度是光学显微镜和许多创造性方法的巨大挑战之一 正在开发中,以减轻“光学散射”现象的有害影响并启用 在散射介质中更深的光学成像。在密集组织中传播的光经历散射事件 争夺传播光波前的相位,从而破坏所需的建设性干扰 将光聚焦/空间定位到衍射限制的焦点斑点。因此,显微镜分辨率是 通常仅在所谓的“单碎片”(SS)或“弹道”光制方面可用。 OCT是领导者之一 深度显微镜领域的模态,最大成像深度通常在散射组织中为1-2 mm。 但是,与其他光学成像相比,OCT在某些方面取得了令人难以置信的成功导致动力较低 领域开发新方法来解决多个散射(MS)的问题。这也很棒 机会 - 通过建立已经深刻的成像功能,OCT有机会再次成为 在推动光学显微镜的成像深度极限的研究的最前沿。我们提出了一个综合的 结合(1)长波长10月(1700 nm窗口,较低散射系数支撑)的方法 更深的成像),(2)偶联成像配置中的光谱域OCT(SD-OCT)以增强 相对于标准成像配置,(3)硬件的深度OCT信号相对于2-3个数量级 自适应光学元件(HAO)纠正组织诱导的像差,从而提高了弹道信号的深处 组织,(4)用于抑制MS的异差多样性OCT(AD-OCT)。我们最近开发的ad-oct 方法结合了基于纤维的OCT系统的优势和高度前景的原则 单个散射(CASS)方法的相干积累。 CASS方法一致地积累了SS 多个照明角度(全场成像几何形状中的平面波照明),而相干性 积累了通过以不同的已知像差态照明样品并利用样品产生的SS 计算自适应光学器件(CAO)规避通常与这些相关的分辨率罚款 畸变。 AIM 1将开发一种克服异常多样性饱和极限的方法,实施高 基于GPU的加速处理以解决AD-OCT中的大数据问题,并在 成像的时间。 AIM 2将定量比较高斯梁OCT的性能(有和没有) HAO校正组织畸变)与AD-OCT(组织畸变的HAO校正)。这将包括 深度依赖性3D点传播功能的测量,这也将填补重要的知识差距 在10月对MS的基本研究中。 AIM 3将展示超出当前OCT倍数的AD-OCT 人体皮肤和小鼠大脑的散射极限(我们将“解锁” 2-5 mm的深度范围)。如果成功, 该提案将证明在人类皮肤和小鼠大脑中执行的最深的OCT成像,以及 因此,从基本成像科学和OCT的生物医学应用的角度来看,这是重要的。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Steven Graham Adie其他文献

Steven Graham Adie的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Steven Graham Adie', 18)}}的其他基金

Overcoming the Multiple Scattering Limit in Optical Coherence Tomography
克服光学相干断层扫描中的多重散射限制
  • 批准号:
    10446063
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
Real-time Aberration Sensor for Large-Scale Microscopy Deep in the Mouse and Adult Zebrafish Brain
用于小鼠和成年斑马鱼大脑深处的大规模显微镜检查的实时像差传感器
  • 批准号:
    10166305
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
Ultrahigh-Resolution Quantitative Optical Coherence Elastography of the Tumor Microenvironment In Vivo
体内肿瘤微环境的超高分辨率定量光学相干弹性成像
  • 批准号:
    10225877
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
Volumetric time-lapse imaging of biophysical cell-extracellular matrix interactions for systems mechanobiology research
用于系统力学生物学研究的生物物理细胞-细胞外基质相互作用的体积延时成像
  • 批准号:
    10165754
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
Volumetric time-lapse imaging of biophysical cell-extracellular matrix interactions for systems mechanobiology research
用于系统力学生物学研究的生物物理细胞-细胞外基质相互作用的体积延时成像
  • 批准号:
    10399569
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
Volumetric time-lapse imaging of biophysical cell-extracellular matrix interactions for systems mechanobiology research
用于系统力学生物学研究的生物物理细胞-细胞外基质相互作用的体积延时成像
  • 批准号:
    10389834
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:

相似国自然基金

时空序列驱动的神经形态视觉目标识别算法研究
  • 批准号:
    61906126
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
本体驱动的地址数据空间语义建模与地址匹配方法
  • 批准号:
    41901325
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大容量固态硬盘地址映射表优化设计与访存优化研究
  • 批准号:
    61802133
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
IP地址驱动的多径路由及流量传输控制研究
  • 批准号:
    61872252
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
针对内存攻击对象的内存安全防御技术研究
  • 批准号:
    61802432
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Fluency from Flesh to Filament: Collation, Representation, and Analysis of Multi-Scale Neuroimaging data to Characterize and Diagnose Alzheimer's Disease
从肉体到细丝的流畅性:多尺度神经影像数据的整理、表示和分析,以表征和诊断阿尔茨海默病
  • 批准号:
    10462257
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
Bioethical, Legal, and Anthropological Study of Technologies (BLAST)
技术的生物伦理、法律和人类学研究 (BLAST)
  • 批准号:
    10831226
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
High-resolution cerebral microvascular imaging for characterizing vascular dysfunction in Alzheimer's disease mouse model
高分辨率脑微血管成像用于表征阿尔茨海默病小鼠模型的血管功能障碍
  • 批准号:
    10848559
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
A computational model for prediction of morphology, patterning, and strength in bone regeneration
用于预测骨再生形态、图案和强度的计算模型
  • 批准号:
    10727940
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
GPU-based SPECT Reconstruction Using Reverse Monte Carlo Simulations
使用反向蒙特卡罗模拟进行基于 GPU 的 SPECT 重建
  • 批准号:
    10740079
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 34.64万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了