[论文解读] Deep imaging inside scattering media through virtual spatiotemporal wavefront shaping

Yiwen Zhang, Minh Dinh+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2023

Random lasers and scattering media被引用 4

一句话总结

本文提出散射矩阵层析成像（SMT），一种计算方法，通过测量高光谱散射矩阵并利用重建图像作为虚拟导星，实现无需硬件的时空波前整形，从而在散射介质内部实现深层、衍射受限的成像。SMT 在离体小鼠脑组织和致密胶体中实现了 1 mm 深度下的亚微米横向分辨率和一微米轴向分辨率，而所有现有无标记方法在此类条件下均失效。

ABSTRACT

The multiple scattering of light makes materials opaque and obstructs imaging. Wavefront shaping can reverse the scattering process, but imaging with physical wavefront shaping has limitations such as requiring physical guidestars, being restricted within a small isoplanatic volume, and relying on slow wavefront updates, with some approaches only working for planar targets outside the scattering media. Here, we introduce scattering matrix tomography (SMT): measure the hyperspectral scattering matrix of the sample, use it to digitally scan a synthesized confocal spatiotemporal focus and construct a volumetric image of the sample, and then use the tomograms as virtual guidestars in a nonconvex optimization to find the pulse shape, input wavefront, and output wavefront that can compensate for aberrations and scattering. SMT combines the strengths of wavefront shaping, spatiotemporal gating, and computational adaptive optics, eliminating physical guidestars and enabling digital double-path wavefront corrections tailored for every isoplanatic volume. We demonstrate sub-micron lateral resolution and one-micron axial resolution at one millimeter beneath ex vivo mouse brain tissue and over three transport mean free paths inside an opaque colloid, where existing imaging methods all fail due to the overwhelming multiple scattering. As a noninvasive and label-free method that works both inside and outside the scattering media, SMT may be applied broadly across medical imaging, biological science, device inspection, and colloidal physics.

研究动机与目标

• 克服物理波前整形的根本局限，如依赖侵入性导星和等光斑区域受限。
• 在生物组织和胶体等浑浊介质中，实现超越散射深度极限的高分辨率体积成像。
• 通过用数字优化合成的虚拟导星替代物理波前校正，消除传统自适应光学的硬件限制。
• 在散射介质内部和外部实现非侵入性、无标记且多等光斑区域的体积成像。
• 开发一种计算框架，将波前整形与成像转化为基于矩阵、以优化驱动的问题，可通过数字信号处理求解。

提出的方法

• 通过可调谐激光器和双折射滤波器扫描，测量样品的高光谱散射矩阵 $ S(\boldsymbol{k}_{\text{out}}, \boldsymbol{k}_{\text{in}}, \nu) $。
• 利用测量得到的散射矩阵，数字合成一个共聚焦时空焦点，并重建样品的三维体积图像。
• 将重建图像视为内在的虚拟导星，为优化输入和输出波前及脉冲形状提供非侵入性反馈。
• 通过方程 (2)–(3) 进行迭代优化，以在目标点最大化强度，补偿像差和多重散射，而无需物理探针。
• 使用非均匀快速傅里叶变换（NFFT）实现快速 3D 重建，并实施折射率失配校正以提高精度。
• 利用反射矩阵的非对角元素扩展焦深，将散射光转换为聚焦信号，从而实现高分辨率成像。

实验结果

研究问题

• RQ1 我们能否在不使用物理导星或侵入性探针的情况下，实现在散射介质内部的衍射受限分辨率成像？
• RQ2 通过重建图像作为反馈的虚拟波前整形，能否实现无需硬件的多等光斑区域波前校正？
• RQ3 高光谱散射矩阵测量能否实现超越传统共聚焦和OCT方法极限的体积高分辨率成像？
• RQ4 在极端散射环境中，SMT 的性能与现有波前整形和成像技术相比如何？
• RQ5 尽管需要完整矩阵采集，该方法能否实现加速以适用于实时或活体应用？

主要发现

• SMT 在离体小鼠脑组织中实现了 1 mm 深度下的亚微米横向分辨率和一微米带宽受限的轴向分辨率。
• 该方法可在致密胶体中以及在散射介质深处成像，而所有现有无标记成像技术因多重散射过强而失效。
• 虚拟导星反馈机制消除了对物理探针的需求，实现了在任意多个等光斑区域内的波前校正。
• 通过将扫描方式从“扫描-停止”切换为可调谐激光器的连续扫描，3D 扫描的总测量时间从 3 分钟减少至 5 秒。
• 使用“增强部分因式分解”方法进行全波数值模拟，验证了 SMT 在真实散射条件下的性能和稳定性。
• 高光谱散射矩阵还支持额外功能，如光谱分析（例如血红蛋白氧合状态）和亚纳米位移的相位敏感检测。