香港大学（港大）工程学院电机与计算机工程系黄建业教授领导的 OMEGA 实验室，成功研发一项名为「任意照明深度编码显微技术」（AIMED）的新型成像技术。 透过轴向编码实现多深度层同步成像，配合结构化照明与压缩感知算法，能以显著减少的扫描次数重建三维影像，为生命科学深层成像带来突破。

解决多光子显微成像速度瓶颈

多光子显微镜（Multiphoton Microscopy）一直是观察活体神经结构、血管网络及生物动态的关键工具，但传统技术需逐层扫描成像，效率低且光照剂量高，限制其在快速生物过程中的应用。 过去十年虽有各种加速方案，但成像速度仍受制于必须完整取样。 港大团队提出的 AIMED 技术，基于欠采样原理，透过轴向光学编码与计算重建，在不大幅增加系统复杂度的前提下，显著提升成像速度并降低光毒性，兼顾效率、画质与系统兼容性。

传统显微镜要看清立体样本，需逐层扫描，速度慢且光照强。 港大新技术 AIMED 突破此限制，透过一台「空间光调制器」（Spatial Light Modulator），将激光光同时聚焦到多个深度层，并按编码模式调控各层的亮度，减少深浅层之间的信号干扰。 系统只需少量扫描，再经电脑算法重建，即可快速获得清晰的三维影像。 此方法无需改动现有显微镜的主要硬件，便能升级现有设备，兼容性高且易于应用。

小鼠脑成像验证成效 高压缩率仍保持影像传真度

研究团队通过模拟与实验验证 AIMED 的多平面聚焦能力，轴向编码点扩散函数（PSF）测量显示能精确控制焦点，并保持多平面强度均匀。 在五平面成像配置下，横向解像度约 600 纳米，轴向解像度维持 2–4 微米，证实同时激发多层仍能保持光学效能。 于小鼠脑神经样本实验中，在约 60%压缩率下，AIMED 能清晰解析树突、轴突等神经细胞的细微结构，每平面激发光功率仅需传统方法的 1/2 至 1/3，部分重建影像对比度更胜传统方式。

研究进一步显示，在 62.5%至 87.5%压缩率范围内，重建影像的结构相似度指数（SSIM）仍保持约 0.95，峰值讯噪比（PSNR）达 41–42 dB，与完整取样结果相比无明显下降。 仿真表明，在多达 47 个轴向平面的大规模成像中，AIMED 可实现约 8 倍成像速度提升，展现其扩展潜力与高通量三维成像应用价值。

技术优势与应用前景

AIMED 技术提供即插即用、灵活高效的三维成像方案，不依赖复杂硬件升级，通过可编程光场调控与压缩感知理论，在维持画质与系统稳定性下大幅提速。 此技术尤其适合神经网络等稀疏生物结构成像，并对光毒性敏感样本具明显优势。

未来，AIMED 框架可扩展至共聚焦、受激拉曼及光声显微等激光扫描成像领域，实现更快、更深、更长时的三维观测，为结合数据驱动与深度学习的智能成像技术奠定基础。

研究成果已发表于国际顶尖期刊 Advanced Photonics，相关研究论文题为「Multiplane compressive imaging with axial-coded multiphoton microscopy」。