看到我们身体内部到底发生了什么，对于现代医学的许多方面都是有用的。但是，如何做到这一点而又不通过肉和骨头等障碍物切片和切块来观察活的完整组织（如我们的大脑）是一件棘手的事情。厚而不一致的结构（例如骨骼）会不可预测的散射光，从而很难弄清它们背后发生了什么。而且，您希望看到的越深，散射的光线越会遮挡精细而脆弱的生物结构。  对于那些热衷于观察生物组织工作的研究人员，有很多选择，它们使用聪明的光学技巧将以特定频率移动的散射光子变成图像。但是，由于冒着组织损伤的风险或仅在浅深度进行操作，它们都有缺点。  如今，一个科学家团队已经找到了一种方法，即使激光穿过厚厚的一层骨头，也可以从激光发出的散射红外光中创建清晰的图像。高丽大学的物理学家Seokchan Yoon和Hojun Lee说：“我们的显微镜使我们能够研究无法通过任何其他方式解决的活组织内部的精细内部结构。”  虽然以前称为三光子显微镜的技术已经成功地捕获了小鼠颅骨下方的神经元图像，但大多数试图从有骨套入的动物头部中获得清晰图像的尝试都需要在颅骨上切开一些开口。  图像处理前后采用像差校正算法：三光子显微镜使用更长的波长和特殊的凝胶来帮助看穿骨头，但是这种方法只能穿透那么深，并且以可能损坏脆弱的生物分子的方式组合光频率。通过将成像技术与以前用于校正地面天文学中的光学畸变的计算自适应光学技术相结合，Yoon和同事们能够从其完整头骨的后面创建有史以来第一张高分辨率的鼠标神经网络图像。  他们称其新的成像技术为激光扫描反射矩阵显微镜（LS-RMM）。它基于常规的激光扫描共聚焦显微镜，除了它不仅检测光在成像深度处的散射外，还获得光——介质相互作用的完整输入——输出响应——其反射矩阵。当光（在这种情况下，来自激光）穿过物体时，一些光子会直行，而另一些光子会偏转。骨骼具有复杂的内部结构，特别擅长散射光。光必须传播得越远，这些弹道光子从图片中散射的越多。大多数显微镜技术依靠那些直射的光波来构建清晰，明亮的图像。LS-RRM使用特殊的矩阵来充分利用任何异常光线。  在记录了反射矩阵之后，研究小组使用了自适应光学编程，以找出哪些光粒子定义了哪些模糊。与空间光调制器一起使用，以帮助纠正在如此小的成像比例下发生的其他物理像差，它们还能够从数据生成鼠标神经网络的图片。“波前像差的识别是基于目标的固有反射比。”研究小组在论文中解释说， “因此，它不需要荧光标记和高激发功率。”  在自然生活环境中可视化生物结构具有揭示其作用和功能的更多潜力，并且可以更轻松地发现问题。Yoon和Lee说：“这将极大地帮助我们进行早期疾病诊断并加快神经科学研究。”LS-RMM受计算能力的限制，因为它需要大量且费时的计算才能处理来自较小细节区域的复杂像差。但是该团队建议，他们的像差校正算法也可以应用于其他成像技术，以使它们也能够解析更深的图像。我们迫不及待地想知道这项新技术将揭示隐藏在我们身体内部的东西。这项研究发表在《自然通讯》上。（文章来源于贤集网）