《The Innovation》：Fast reconstruction and optical-sectioning three-dimensional structured illumination microscopy
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为解决传统三维结构光照明显微镜（3DSIM）重建耗时、对厚样本成像受限及易受离焦背景干扰等问题，研究人员开展了 FO-3DSIM 方法的研究。结果显示该方法大幅提升重建速度，降低对层数要求，抑制离焦背景。这为近实时、大视野 6D 成像奠定基础。
在微观生物世界的探索中，显微镜技术一直是科学家们的得力助手。其中，
三维结构光照明显微镜（3DSIM）凭借其能够观察亚细胞 / 细胞结构以及动植物组织的优势，在生物研究领域备受关注，它具有温和的光毒性和三维超分辨率的特点。然而，传统 3DSIM 却存在着诸多 “短板”。其重建过程极为耗时，这对于需要进行高通量成像和实时观察的研究来说，无疑是巨大的阻碍。就好比在一场争分夺秒的赛跑中，3DSIM 却被沉重的枷锁束缚，难以快速前行。而且，它通常需要超过六个 z 层才能成功重建，这使得单层 2DSIM 和 6 层 3DSIM 之间存在着巨大差距，在观察较厚样本时也力不从心。另外，离焦背景的干扰也让成像质量大打折扣。在这样的背景下，为了突破这些困境，北京大学的研究人员开展了一项具有创新性的研究，致力于开发一种新的方法。
最终，他们成功研发出了 FO-3DSIM（一种集成空间域重建与光学切片 SIM 的新方法）。这一成果意义非凡，它极大地提升了重建速度，最多可提高 855.7 倍，并且在有限 z 层和高离焦背景下表现卓越。同时，它还保留了之前 Open-3DSIM 的高保真、低光子重建能力，为近实时、大视野 6D 成像（涵盖 xyz 超分辨率、多色、长期和极化成像）开辟了新道路，减少了光损伤，去除了离焦背景，缩短了重建时间。该研究成果发表在《The Innovation》杂志上。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是不同的 3DSIM 成像系统，包括自制的 DMD-3DSIM 系统以及商业的 OMX-SIM、N-SIM2 和 Airy Polar-SIM 系统 ，用于获取 3DSIM 数据；其次是开发了基于空间域的 FO-3DSIM 算法进行图像重建，并与多种算法对比；还利用了信号归一化计算信噪比（SNR）和信号背景比（SBR）来评估成像性能。
下面来看具体的研究结果：
- FO-3DSIM 的原理：与传统基于频域的 3DSIM 算法不同，FO-3DSIM 基于空间域进行图像重建。通过一系列复杂的计算，如对原始数据不同相位的叠加（SR0,θ(r,z)=∑i=15oθ,i(r,z)?Dθ,?(r,z) ），减去 0 阶分量，再转换到频域进行优化等步骤，最终得到高质量的超分辨率图像。模拟结果表明，FO-3DSIM 在 xyz 方向上的分辨率提升与 Open-3DSIM 和 SIMnoise 相当，且重建速度更快，内存需求更低。
- FO-3DSIM 的优越性能：与传统的 Open-3DSIM 相比，FO-3DSIM 的重建速度提升显著，最多可快 855.7 倍。即使在 z 层较少（如 2 层）的情况下，FO-3DSIM 也能实现高质量重建，而 Open-3DSIM 使用 2 层时根本无法重建，3 - 5 层则会产生大量伪影。在低信噪比和严重离焦背景的情况下，FO-3DSIM 也表现出色，其信号背景比（SBR）和信噪比（SNR）更高，更接近真实图像（GT 图像）。
- FO-3DSIM 助力三维大视野成像：利用 FO-3DSIM 快速重建和光学切片的性能，对小鼠肾脏组织切片中的肌动蛋白丝进行了 3D 超分辨率大视野成像。在尼康 N-SIM2 系统上成像 23 分钟后，FO-3DSIM 仅需 13 分钟即可完成重建，而 Open-3DSIM 重建整个视野则需要约 19.2 小时。FO-3DSIM 还能将分辨率从 280nm 提升至 140nm，且伪影更少，同时能更好地去除离焦背景。
- FO-3DSIM 助力近实时成像和有限层重建：在对活细胞中肌动蛋白丝的成像中，FO-3DSIM 展现出近实时成像的潜力。获取 25 帧图像后，Open-3DSIM 重建需要约 8000 秒，而 FO-3DSIM 仅需 131 秒。并且，FO-3DSIM 在 3 - 17 层都能实现良好重建。在对内质网（ER）的成像研究中，FO-3DSIM 采用 3 层重建时，光损伤更低，能观察到 ER 的运动现象，而传统 3DSIM 在 3 层重建时则失败。
研究结论和讨论部分进一步强调了 FO-3DSIM 的重要意义。它不仅能实现多色成像和极化成像，还继承了 Open-3DSIM 在 6D 成像方面的能力。同时，其较少层数的重建优势显著降低了传统 3DSIM 的光毒性和光漂白现象，延长了成像时间，提高了厚样本重建的保真度和能力。不过，研究人员也指出，目前在参数估计方法上还有提升空间，希望能找到更快的方法实现实时参数调整；并且为了进一步提高实时性能，将 MATLAB 代码转换为 C/Java 语言可能是一个不错的选择。总之，FO-3DSIM 为生物研究提供了强大的技术支持，有望推动相关领域的快速发展，帮助科学家们更深入地探索微观生物世界的奥秘。
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