戴琼海院士团队研发集成显微镜，造价总成本不超过10美元，只需皮肤图片就能生成诊断报告

近日，清华大学戴琼海院士团队制备了一种大视场、大景深、低成本的集成显微镜。该集成显微镜将景深扩展至商用显微镜（5×，NA 0.1）的10倍以上，并保持了仅0.15 cm3的尺寸和0.5 g的重量，在尺寸上相较于传统台式显微镜压缩了5个数量级。此外，系统总成本不超过10美元，可用于大规模生产。

得益于体积小、重量轻的优势，这种集成显微镜能够无缝配备到移动手机中，在无需额外配件的情况下即可实现便携式诊断应用。研究团队表示，他们通过集成非球面光学、计算光学和深度学习的方法，为微型化高性能成像系统的设计提供了一个新思路。该成果发表在Nature Communications 上。

作为生物学、系统神经科学以及临床诊断等领域研究的关键工具，光学显微镜的重要性不言而喻。然而，众多传统的台式显微镜因其复杂的组成结构、巨大的体积和高昂的成本，导致在资源有限的环境中无法得到有效应用，这极大地限制了它们在各领域的应用规模和范围。

基于并行优化光学设计和图像处理算法的深度光学技术，有望实现比基于光线追踪的传统光学设计更高的性能。深度光学技术已被证明在实现大视场、大自由度、高动态范围和高光谱成像等方面具有显著优越性。然而，在简化型光学系统中，当前的深度光学技术会受到限制，并且面对微观应用中日益扩大的解空间和像差，该类技术在小工作距离和大视场角的应用中依旧面临巨大挑战。

对此，中国工程院院士、清华大学成像与智能技术实验室主任戴琼海团队提出了一种渐进优化的策略。该策略充分结合了光线追踪优化方法和深度光学优化方法的优势，首先通过基于光线追踪的优势，将复杂设计空间中的严重非线性问题约束在可行范围内，完成集成显微镜设计，实现了台式显微镜的性能，但尺寸缩小了五个数量级，重量减轻了四个数量级。然后，通过集成具有立方相掩模的衍射光学元件，来增强点扩散函数的深度不变性，进而联合深度神经网络，对衍射光学元件参数配置做出共同优化。经过渐进式优化，集成显微镜在Φ3.3 mm的视场和6 μm的景深上实现了300 μm的分辨率，比典型显微镜大约10倍。

为了实现从DOE编码的原始图像中实现高质量的图像恢复，该团队利用深度神经网络，采用了“仿真-监督”的方法。即通过图像融合技术，来获取全焦清晰图像作为目标图像，借此建立一个物理感知模型，以便模拟集成显微镜的前向成像过程。其中，生成模糊图像作为输入图像，以供神经网络训练使用。

图2 集成显微镜渐进优化原理总览。（a）高性能集成显微镜的渐进式优化路线；（b）集成显微镜的光学设计草图，包含4个非球面透镜和一个立方相位的衍射光学元件；（c）集成显微镜中衍射光学元件的调制相位（右）以及红色虚线上相应的表面波动（左）（来源：Nature Communications）

此外，通过对神经网络模型进行剪枝和压缩，可以让模型变得更加轻量化，从而便于在移动平台上部署。可以在手机中配备高分辨率集成显微镜，无需额外的电子设备即可刺激皮肤健康的新的便携式诊断。其他皮肤病，如痤疮、天疱疮和牛皮癣，也可以通过集成显微镜和相应的智能算法一次性轻松诊断。

随着最近出现的虚拟诊所服务，患者只需在家中使用配备集成显微镜的手机即可获得方便的护理。此外，高性能集成显微镜应有助于探测微生物组、血源性丝虫寄生虫和水传播病原体在有限的资源条件下，减轻对人类健康的重大威胁，这为便携式的诊断提供了一个新的方向。

目前，该课题组正在持续拓宽手机镜头设计的性能边界，也正在深入挖掘手机显微镜的潜力，以期设计一颗可以同时实现显微与微距成像的变焦镜头。届时，用户既能通过微距焦段发现拍摄对象、构筑相应的构图，也能利用显微焦段捕捉无与伦比的细节。

最终，他们期望设计出这样一款或一系列镜头：既能实现如人眼般的视角和色彩再现，同时又能支持多种放大倍率，让普通用户也能拥有观察微观世界的细致能力（详情点击阅读原文）。

来源：Nature Communications、DeepTech深科技