实时、三维显微组织成像有可能为医学领域例如癌症诊断、微创手术及眼科带来一场变革。近期来自伊利诺伊大学的研究人员开发出一项通过计算校正光学断层扫描（optical tomography）偏差的新技术，将在未来使医疗成像成为焦点。
这一计算技术可为更广泛的用户群提供更快、更廉价及更高分辨率的组织成像。研究人员在本周的《美国科学院院刊》（PNAS）的网络版上介绍了这一技术。
伊利诺伊大学贝克曼先进科学技术研究所博士后研究人员Steven Adie说：“计算技术可使你超越光学系统能做到的，最终获得最佳质量的图像和三维数据集。它对于实时成像应用例如图像引导手术很有帮助。”
散光或失真等像差会对高分辨率成像造成麻烦。它们会使得本看起来像细点的物体变成斑点或条纹。分辨率越高，问题就越严重，在精确度对正确诊断至关重要的组织成像中尤其棘手。
自适应光学（Adaptive optics）可在成像中校正像差。被广泛应用于天文学中校正星光通过大气层时的像差。一个复杂的反光镜系统可在光线进入透镜前帮助清除散射光。医学科学们目前已开始将自适应光学硬件应用到显微镜，希望能改善细胞和组织成像。
“我们现在面临着相同的挑战，只不过我们不是通过空气成像， 而是通过组织成像；我们不是对星星成像，还是对单个细胞成像。有很多的光学问题都是相同的，”伊利诺伊大学电子与计算机工程学、生物工程学及内科学教授Stephen Boppart说。
不幸的是，基于硬件的自适应光学系统非常复杂、校整极为繁琐且极其昂贵。他们只能一次聚焦一个平面，因此对于断层成像——例如在CT扫描中断面成像构成的3D模型——不得不对反光镜加以调整，每个平面扫描一张新图像。此外，复杂的校正系统则不适合于手持或便携式仪器例如手术探针或视网膜扫描仪。
因此，没有采用硬件在光分布进入透镜前对其进行校正，伊利诺伊大学研究团队采用了计算机软件来寻找和校正获取图像后的像差。Boppart研究小组与贝克曼研究所光学科学小组负责人、电子与计算机工程学教授Scott Carney联手，开发了一项称为计算自适应光学的技术。他们在掺有微粒的胶仿真模型及大鼠肺组织中证实了这一技术。他们用干涉显微镜（一种利用两光束的光学成像设备）筛查了一个组织样本。计算机收集了所有的数据，然后校正了该样本内所有深度的图像。模糊的条纹变成了尖点，噪音中显示出特征，用户可通过点击鼠标来修改参数。
Adie 说：“能够校正整个样本的像差可帮助我们得到该样本中所有地方的高分辨率图像。现在你可以以从所未有的清晰度看到组织的结构。”
计算自适应光学可适应于所有类型的干涉成像，例如光学相干断层扫描。可通过一台普通的台式电脑完成计算，使其易于进入到大量的医院和诊所。
接下来，研究人员正在致力改进算法，探索应用。他们正将计算自适应光学与图形处理器结合到一起，希望能将其实时应用到体内手术、微创活检及更多其它方面。
例如，计算自适应光学对于眼科医生可能会尤其有帮助。Boppart过去曾开发出各种手动光学断层设备对眼睛内部成像，尤其是用于视网膜扫描。像差在人类眼睛中非常常见，因此很难获取清晰的图像。然而自适应光学硬件对于大部分执业眼科医生而言太过昂贵或过于复杂。利用计算方案，更多的眼科医生可以有效检查和治疗他们的患者。
Boppart 说：“效果是非常惊人的。因为人眼的像差，当你再没有自适应光学的条件下看向视网膜，你只能看到光的变化，以及代表视杆和视锥的黑暗区域。但是当你采用自适应光学时，你能看到视杆和视锥是不同的物体。”
此外，其校准获得后数据的能力使得研究人员能够开发出最大限度光采集显微系统，而无需担心减小像差。这可以生成更好的数据用于生成更好的图像。
“我们正在致力计算出尽可能最好的图像，”Boppart说。
