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　　 3月3日从海南大学获悉，中国科学院院士、海南大学校长骆清铭教授团队在线照明调制光学层析成像的基础上发展了高清荧光显微光学切片断层成像技术。3月1日，相关研究成果以《用线照明调制显微术实现高清成像》为题，在学术期刊《自然·方法》上发表。

　　光学显微镜是在亚微米分辨率开展生物医学研究的重要工具。生物组织的精细结构复杂多样，如何在三维空间用光学方法对其进行全面准确观测是公认的难题。形态复杂的神经元是大脑基本的功能单元，如何获取其完整结构对现有技术提出了极大的挑战，通过传统的光学层析方法难以实现。为此，骆清铭团队提出了一种高清晰度、高通量的光学层析显微成像新方法——线照明调制光学层析成像。

　　据介绍，该方法只需要简单的多线探测线照明光路，克服了传统结构光照明成像中存在残留调制伪影的固有缺陷，也无需多次成像即可获得所需数据，并具有线扫描对大范围样本成像通量高的优点，解决了传统荧光显微光学层析成像方法无法同时兼顾高分辨率、高通量和高清晰度的问题。

　　近年来全脑光学成像为生物医学研究带来前所未有的丰富细节的同时，也产生巨大数据量。在前述研究的基础上，骆清铭团队进一步发展了高清荧光显微光学切片断层成像技术，将全脑光学成像从高分辨率提升到高清晰度的新标准。他们利用该技术对稀疏标记了神经元的小鼠全脑进行三维高清双色成像，以0.3×0.3×1微米体素分辨率在5天内获取了12000张冠状面图像及其细胞构筑信息，是目前以相近体素分辨率实现全脑光学成像速度最快的技术。此外，该技术实现了小鼠全脑10TB级原始数据集的在线无损压缩，压缩率达到3%，可直接写入U盘或上传云端，有望极大地减少高分辨率全脑三维数据集在数据存储和传输方面造成的负担。

　　骆清铭团队介绍，相关技术不仅极大地提高了全脑光学成像的数据质量，而且对该领域面临的大数据难题开辟了全新的解决途径，在数据存储、传输、处理和分析等方面效率显著提高，有望在标准化、规模化的脑科学研究中发挥巨大作用。

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