深度压缩多通道自适应光学扫描激光检眼镜：开启眼部疾病诊断新视野

为解决传统自适应光学扫描激光检眼镜（AOSLO）多通道成像成本高、成像时间长的问题，研究人员开展深度压缩多通道 AOSLO（DCAOSLO）技术研究。结果显示该技术成像速度大幅提升，能清晰呈现多种视网膜细胞结构，有望变革眼部疾病筛查方式。

在眼科成像领域，自适应光学（AO）技术的出现犹如一颗璀璨的新星，为人们深入探索眼睛内部结构带来了新的曙光。它能够实现对视网膜神经元和微血管的活体可视化，极大地改变了人们对视觉系统结构、功能以及神经生理学的认知。其中，自适应光学扫描激光检眼镜（AOSLO）更是凭借其高分辨率成像能力，成为观察单个视网膜细胞的得力工具，在眼科和神经疾病的早期诊断与预后评估方面展现出巨大潜力。

然而，AOSLO 在走向广泛临床应用的道路上并非一帆风顺。目前，获取视网膜全面信息的多通道成像技术主要依赖多探测器成像和（多）偏移孔径（OA）成像。多探测器成像虽能满足需求，但需要大量高灵敏度探测器，如光电倍增管（PMTs），这使得系统变得复杂且成本高昂，犹如给技术的推广戴上了沉重的枷锁。而 OA 成像则通过移动单个检测通道依次获取非共焦通道图像，每增加一个通道，成像时间至少呈线性增加，效率低下，难以满足临床快速诊断的需求。

为了突破这些困境，来自国外的研究人员开展了一项关于深度压缩多通道 AOSLO（DCAOSLO）的研究。他们将机器学习与光学技术巧妙融合，旨在实现快速、低成本的非共焦光成像。这项研究成果发表在《SCIENCE ADVANCES》上，为眼科成像技术的发展注入了新的活力。

研究人员在开展研究时，运用了多个关键技术方法。他们基于压缩感知（CS）理论，利用数字微镜器件（DMD）对光进行空间复用测量，高效采集 12 通道非共焦光。同时，采用无监督学习算法，借助深度图像先验（DIP）技术，对非共焦通道图像进行重建。在样本方面，研究纳入了 13 名健康对照者和 16 名患有不同视网膜疾病的患者。

下面来看看具体的研究结果：

• DCAOSLO 原理：DCAOSLO 借助 DMD 对非共焦光进行压缩采样，加快图像采集速度。在视网膜每个扫描点，非共焦光被 DMD 上的随机图案编码，由两个 PMT 检测。之后通过特定计算得到差分测量值和暗场图像，再利用基于 DIP 的无监督学习技术，迭代优化重建非共焦通道图像。
• Microstamp 感光细胞模型成像：研究人员通过对 Microstamp 感光细胞模型成像评估 DCAOSLO 性能。结果显示，OA 成像获取 12 个非共焦通道图像需至少 12 次全帧扫描，扫描次数少会出现混叠和噪声问题。而 DCAOSLO 仅需一次全帧扫描就能高质量重建所有非共焦通道图像，成像效果与 OA 多次扫描后平均的图像相当。
• 人体活体成像：在对健康参与者和患有眼部疾病患者的活体成像中，DCAOSLO 优势显著。对于健康参与者，它能在较少扫描次数下清晰呈现圆锥和杆状感光细胞结构，图像质量优于 OA 成像。在对患有脉络膜血症、视网膜色素变性、Stargardt 病等疾病的患者成像时，DCAOSLO 能更有效地识别残留的圆锥和杆状感光细胞内段，且在低扫描次数下就能达到较高的圆锥检测准确率，远超 OA 成像。此外，在血管成像方面，DCAOSLO 也表现出色，能清晰捕捉血管壁、周围壁细胞和微血管等结构。

在研究结论和讨论部分，DCAOSLO 展现出诸多重要意义。其成像速度比 OA 提高了一个数量级以上，有助于实现眼底高分辨率宽场成像，捕捉视网膜动态变化，推动 AOSLO 在临床的广泛应用。与其他非共焦成像方法相比，DCAOSLO 在生成多方向对比图像方面更具优势，是一种更通用、高效且经济的成像解决方案。此外，该技术的 CS 方法还能应用于其他点扫描显微镜，提升其多通道光采集速度。不过，目前 DCAOSLO 也存在一些局限，如受 DMD 图案刷新率和光效率的影响。但随着技术的不断发展，有望通过采用新的图像重建方法和空间光调制方案加以改进。总体而言，DCAOSLO 为眼部疾病的筛查和诊断提供了新的有力工具，可能引发眼部疾病管理方式的重大变革，在生命科学和健康医学领域具有广阔的应用前景。