2026年04月27日
星期一
3月11日，安徽医科大学生物医学工程学院周金华教授团队联合2019届校友、荷兰马斯特里赫特大学张书赫博士，在无标记定量相位成像领域取得重要进展。相关成果以《基于瞳孔驱动差分相衬成像的自动边缘提取与高清晰相位成像（Automated Edge Extraction and High-Clarity Phase Imaging via Pupil-Driven Differential Phase Contrast Imaging）》为题，发表于光学领域顶刊《激光与光子学评论（Laser&Photonics Reviews）》（中科院一区TOP，IF=10.0）。安徽医科大学2022级硕士研究生吴昊为论文第一作者，周金华教授和张书赫博士为论文共同通讯作者。安徽医科大学生物医学工程学院为第一作者单位和最后通讯单位。
定量差分相衬显微成像（Quantitative Differential Phase Contrast,qDPC）是一种非干涉定量相位成像方法，无需额外标记即可实现弱吸收样品的高分辨率成像，在活细胞观察、组织病理分析等领域具有广阔应用前景。然而，传统qDPC方法依赖相位传递函数反卷积求解，受限于反卷积问题的病态性以及相位传递函数带限和零点特性，在厚样品、复杂样品及低信噪比条件下，容易受到噪声、背景波动和低频伪影干扰，导致相位重建不稳定、边缘细节模糊，从而限制了其在复杂生物样品成像中的进一步应用。
图1 PD-DPC框架
针对上述问题，研究团队提出了一种新的瞳孔驱动差分相衬成像框架——PD-DPC。该方法将成像系统的相位传递函数同时嵌入数据保真项与正则项，在重建模型中引入边缘稀疏约束，使该方法在相位保真度、背景均匀性和边缘保持能力方面均优于传统L2-DPC、Iso-DPC、TV-DPC和Retinex-DPC等方法。此外，PD-DPC成像不仅能够实现高质量相位重建，还可在重建过程中自动提取样品边缘信息，提升细胞分割的稳定性。在长成像过程中，该方法能够更稳定地抑制低频背景伪影，清晰保留细胞突起、膜边界及亚细胞结构变化，为无标记活细胞动态行为研究提供了有力工具。
该研究从成像物理模型与先验约束协同设计的角度，为定量差分相衬显微成像提供了更加鲁棒、更加通用的解决方案，有望进一步拓展到无标记病理成像、细胞形态学分析、活细胞动力学监测等多个方向。相关代码已在GitHub公开。
本研究得到了安徽省重点研发计划和安徽省转化医学研究院科研基金等项目的支持。（生物医学工程学院）
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/lpor.202502966
新闻链接：https://www.ahmu.edu.cn/2026/0317/c10532a197516/page.htm
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