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20世纪90年代以来，双光子显微成像技术成为了目前应用最为广泛的活体动物成像的技术手段，在生物科学和医学领域均得到了广泛应用。本文列举了一些利用微型化双光子显微镜的论文集供大家参考。
文章提出了一种对二维荧光图像的虚拟重对焦方法，并将该方法命名为Deep-Z方法，结合深度神经网络利用单张二维荧光图像生成三维扫描图像。
文章提出了一种声学超透镜，用于产生不同空间动量的超振荡声波波包，然后将它们叠加到未达到衍射极限的焦点上，直观地表示为微小粒子的环形捕获。
文章介绍了一种基于贝赛尔光束的新型三光子显微镜，能对活体样本进行快速深层三维脑成像。
文章介绍了通过使用MEMS执行器进行横向（Lateral）和纵向（Axial）扫描的3D共聚焦荧光内窥镜。
光片荧光显微镜能够通过从多角度捕捉样品来以高分辨率对大样本成像。多视角解卷积可以显著提高图像的分辨率和对比度，但是其应用受限于大尺寸的数据集。在这里我们提出基于贝叶斯推导的多视角解卷积方法，其大幅度提高了收敛时间，并且我们提供使用显卡硬件的快速实现。
显微镜技术是生命科学中的核心方法。许多流行的方法（例如抗体标记）可用于将物理荧光标记添加到特定的细胞成分中。然而，这些方法具有明显的缺点，包括不一致、光谱重叠导致的同时标记数量受限以及必要的实验干扰（例如固定细胞）以生成测量结果。在这里，我们展示了一种可计算的机器学习方法（称为“ISL”）,可以从未标记的固定或活生物样品的透射光图像中可靠地预测某些荧光标记。ISL会预测一系列标记，例如细胞核，细胞类型（例如神经）和细胞状态（例如细胞死亡）的标记。由于预测是通过计算机进行的，因此该方法是一致的，不受光谱重叠
高时空分辨率的生物动力学大尺度成像是系统生物学研究的重要内容。然而，由于空间带宽积定理的限制，传统显微镜在视场和空间分辨率之间存在一个固有的矛盾，并且，更多的是对大型成像平台产生的大量数据的处理能力的要求。在这项工作中，我们通过使用平面-曲面-平面的成像策略来打破上述这些成像瓶颈，在这种平面-曲面-平面架构中，样本平面被放大到一个大的球形图像表面，然后无缝传输到多个平面传感器。我们的实时、超大规模、高分辨率(RUSH)成像平台可以对10×12mm2的视野进行操作，解卷积后全视场均一的~1.2μm分辨率，数
超分辨(SR)荧光显微成像技术的出现重新推动了对细胞内新型结构的研究工作。然而，超分辨荧光显微镜的成像对比度的提高，是以牺牲细胞器与其他类型的细胞器的相互作用、细胞器与周围环境的相互作用的全景视野为代价的。因此，我们开发了超分辨荧光辅助衍射计算层析成像(SR- FACT)，SR-FACT结合了三维无标记光学衍射层析显微成像(ODT)技术和二维海森结构光超分辨显微成像技术。
通常，细胞分辨率水平的钙成像需要把样本固定在显微镜下,本质上是限制其活动的范围。为了扩大样本运动的范围，本文发展了一套显微镜的追踪技术，能够允许在自由游泳的斑马鱼幼鱼中进行细胞分辨率水平的全脑钙成像。此显微镜使用红外成像在成像室中追踪目标样本。在预测目标样本轨迹的基础上，我们把优化控制理论应用到位移系统，在XYZ三个维度上消除了目标样本的脑区运动。
利用傅里叶光场显微镜的特点，不用深度的点光源发出的荧光经过不同的微透镜组在相机上形成不同的图案，通过这种图案反解出离焦量，用于Z轴的实时追踪。相比于前一篇文章，本文使用的Z轴追踪更加巧妙。
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