远场无标记光学显微镜的全链路超分辨成像技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61905291
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0501.光学信息获取、显示与处理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Far-field label-free optical microscopy has become one of the focuses in microscopy research area due to its capability of noninvasive, far-field imaging and general applicability. However, some pivotal problems have not been resolved yet, such as lack of accurate and efficient full model of optical microscopy, nanoscopy imaging with vector beam illumination and so on. To achieve super-resolution imaging, this project theoretically and experimentally investigates full model superresolution imaging technique for far-field label-free microscopy. First, we propose an accurately and efficiently full model of optical microscopy and thus resolve a key problem that the conventional linear model is difficult to predict microscopy imaging using vector beam illumination. Second, the illumination and detection point-spread functions of optical microscopy are synchronously modulated through complete model optimization and the optimized pupil filter is then obtained, Finally, at least 80 nm superresolution is theoretically and experimentally demonstrated using confocal microscopy and metasurface pupil filter that can manipulate of the amplitude and phase on a subwavelength scale. With the implementation of this project, the physical mechanism of multiple scattering effect on microscopy imaging is revealed and an effective approach for enhancing imaging resolution through modelling optimization is proposed. It is expected that super-resolution imaging can be realized in the far-field label-free confocal laser scanning microscopy. Such investigation can provide an important tool for many fields such as, material science, nanolithography, semiconductor inspection and so on.
远场无标记光学显微镜成像技术具有无侵入、远场成像以及普适性等优点,逐渐成为显微领域重点关注的分支之一。但目前仍存在一些关键问题难以解决,如缺少精确高效的全链路理论模型,矢量光场照明的显纳成像等。本项目拟从理论分析和实验验证两方面,研究用于远场无标记显微镜的全链路超分辨成像技术。首先,建立精确高效的显微镜全链路模型,解决传统模型中难以预测矢量光场照明与显微成像效果的关键问题。接着,基于全链路模型,提出同步调控照明和探测点扩散函数的优化方法,获得优化的光瞳滤波器。最后,结合共聚焦和超表面技术在亚波长尺度调控光场,在理论和实验中实现至少80nm的光学成像分辨率。通过本项目的实施,将揭示聚焦光场在样品中多重散射对成像影响的物理机制,建立模型优化提高分辨率的有效方法,预期可以实现远场无标记共焦激光扫描显微镜的超分辨成像,为材料科学、纳米光刻、半导体检测等诸多领域提供重要的研究手段和工具。

结项摘要

远场无标记光学显微成像因其无侵入、远场成像及普适性等优势,逐渐成为生物医学、材料科学、纳米光刻、半导体检测等诸多领域的重要研究工具和研究手段。但社会的发展和科技的进步对成像性能提出了越来越高的要求,比如大视场高分辨成像、超分辨成像以及微型化成像装置等。超构表面及计算成像的的引入为显微成像性能的提升提供了一个选择,但是现阶段模块化的显微系统难以提供精确高效的全链路成像物理模型,限制了显微镜性能的提升。..本项目基于全链路成像思想,采用物理建模、全链路设计、超构表面设计与制备和实验表征与测量的技术路线,结合超构表面新材料及计算成像新方法,系统地从显微系统的三个分系统出发研究远场无标记全链路显微成像技术。在三年的执行期内,本项目按照既定的研究计划,完成了既定的研究内容并有所拓展,达到了预期研究成果要求。主要包括:1)基于显微成像系统的基本构成及联系,研究全链路显微成像物理模型的构建,以及基于该成像模型研究光场与样品相互作用对于显微成像影响的物理机制,解决了传统模型中难以预测矢量光场照明显微成像效果的关键问题。 2)基于全链路模型和深度神经网络,研究了如何设计光瞳滤波器实现照明点扩散函数、探测点扩散函数的调控以及二者的联合同步调控。在此基础上实现了全链路的显微成像系统优化设计,获得了超分辨成像(80nm分辨率)。进一步,基于深度神经网络结构先验信息,获得了大视场高分辨的傅里叶叠层显微成像重建。3)研究了超构表面在亚波长尺度下调控光场的物理机制和设计方法,理论实现了超构表面滤波器、复用耦合器和光瞳滤波器。此外设计实现了微型化超构物镜,结合全链路思想验证了其在显微内窥成像系统的应用。..通过本项目的实施,建立了全链路显微成像模型优化的有效方法,揭示了聚焦矢量光场与样品相互作用对成像影响的物理机制,研究了超构表面实现光场调控的物理机制及设计方法并应用于显微系统,为显微成像的性能提升提供了新途径和新思路。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Narrow-frequency sharp-angular filters using all-dielectric cascaded meta-gratings
使用全电介质级联元光栅的窄频锐角滤波器
  • DOI:
    10.1515/nanoph-2020-0141
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    Nanophotonics
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Liu Wei-Nan;Chen Rui;Shi Wei-Yi;Zeng Ke-Bo;Zhao Fu-Li;Dong Jian-Wen
  • 通讯作者:
    Dong Jian-Wen
Fourier ptychographic microscopy with untrained deep neural network priors
具有未经训练的深度神经网络先验的傅里叶叠层显微术
  • DOI:
    10.1364/oe.472171
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Quan Chen;Duolan Huang;Rui Chen
  • 通讯作者:
    Rui Chen
Meta-objective with sub-micrometer resolution for microendoscopes
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  • DOI:
    10.1364/prj.406197
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    PHOTONICS RESEARCH
  • 影响因子:
    7.6
  • 作者:
    Liu, Yan;Yu, Qing-Yun;Dong, Jian-Wen
  • 通讯作者:
    Dong, Jian-Wen
Metasurface-Based Fiber-to-Chip Multiplexing Coupler
基于超表面的光纤到芯片复用耦合器
  • DOI:
    10.1002/adom.202202317
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Advanced Optical Materials
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Rui Chen;Yu-ke Chang;Ze-peng Zhuang;Yan Liu;Wen-jie Chen;Jian-wen Dong
  • 通讯作者:
    Jian-wen Dong
Focus shaping of high numerical aperture lens using physics-assisted artificial neural networks
使用物理辅助人工神经网络进行高数值孔径透镜的焦点整形
  • DOI:
    10.1364/oe.421354
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Ze-Yang Chen;Zhun Wei;Rui Chen;Jian-Wen Dong
  • 通讯作者:
    Jian-Wen Dong

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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