^{_{親愛的 Francesco 和 Scott，非常感謝你們今天來到這里并回答我們的問題。你們能否詳細(xì)介紹一下如何將高光譜成像與相量分析相結(jié)合，以簡化從用多個熒光團(tuán)標(biāo)記的樣本中采集圖像的過程？你們兩位都是這些領(lǐng)域的專家，或許我們可以先稍微介紹一下這兩種技術(shù)。}}

^{_{Cutrale 博士：高光譜成像技術(shù)已問世一段時間，因為它最初是為遙感而開發(fā)的。例如在陸地上飛行的飛機(jī)，或環(huán)繞地球的衛(wèi)星。當(dāng)您查看彩色圖像時，如果觀察它們的光譜組成，會發(fā)現(xiàn)它們可能非常不同。高光譜成像增加了一個新的成像維度，即波長。在高光譜成像中，我們不是在各個通道中依次捕獲單色圖像，而是同時采集具有大量通道的圖像。二十年前，Scott 已經(jīng)在顯微鏡上采用了這種高光譜探測方法 ，但是他所用的方法在進(jìn)行拆分時涉及許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，這意味著需要區(qū)分哪些組分來自樣本中的哪種信號。當(dāng)時的標(biāo)準(zhǔn)算法是以衛(wèi)星和遙感成像為中心開發(fā)的，因此在這種情況下，光源是太陽。它比顯微成像中的信號強(qiáng)得多，顯微成像的熒光中的信噪比非常低。成像會受噪聲、速度和光子預(yù)算限制的影響。}}

^{_{Cutrale 博士：要獲取這種信息，必須找到一種能夠抵御上述各種噪聲的可靠算法，它不僅要能非常簡單地描述單個像素（因為它可能確實會受噪聲影響），而且也要能讓人簡單地了解整個樣本的整個光譜組成。這正是相量分析所起的作用。相量分析技術(shù)已面世幾十年，在熒光壽命成像 (FLIM) 領(lǐng)域已經(jīng)非常成熟。在STELLARIS 8 FALCON 共聚焦系統(tǒng)這一出色的儀器中，徠卡將壽命成像與相量分析相結(jié)合。相量分析在壽命成像中意義重大，因為這些只是質(zhì)量和頻率域的原始信號。因此，我們決定使用相量方法來分離高光譜成像數(shù)據(jù)，這具有重大的意義。}}

^{_{Cutrale 博士：要對樣本溫和成像時，信號量有限。人們希望在成像和不同樣本類型方面具有靈活性。我們在三年前開始了這項高光譜相量工作，并意識到相量非常有用。它在數(shù)據(jù)去噪和簡化分析方面起到巨大作用。但我們決定更進(jìn)一步。通常來說，如果要使用相量，您確實要與相量打交道，就必須了解相量分析，這是一大問題。許多人在額外學(xué)習(xí)新事物方面猶豫不決，因為他們本來就必須要學(xué)習(xí)很多東西，或者因為他們實在沒有時間。那么，如果我們能夠利用更加自動化的線性光譜拆分類型，并采用更多樣和更靈敏的相量方法呢？這就是我們所做的工作。我們將標(biāo)準(zhǔn)算法的半自動化與相量的靈敏度和多樣性相結(jié)合，將所有因素整合在一起，合并形成一個混合式方法，一個更靈敏、更快速的光譜拆分算法。使用現(xiàn)在這種方法，用戶不愿意的話*不需要與相量打交道，但仍然可以利用該技術(shù)的優(yōu)勢。}}

^{_{這聽起來是一個真正的突破，祝賀 Francesco！Scott，您認(rèn)為在生命科學(xué)研究中將相量分析與高光譜數(shù)據(jù)相結(jié)合的實際優(yōu)勢是什么？您會如何對一位將顯微鏡用作諸多實驗室工具之一的癌癥研究者解釋這項技術(shù)的工作原理、對他有什么幫助，而且他不必學(xué)習(xí)任何算法、數(shù)學(xué)知識？}}

^{_{Fraser 教授：簡而言之，這種方法可以讓研究者進(jìn)行高光譜成像和拆分，而不必成為高光譜成像專家。這很像用多攝像頭智能手機(jī)拍攝一張照片后只要按下按鈕就可將其拆分，或者也可以架起一個三腳架，在上面放一部大相機(jī)，放入一個照相底片，然后實施這個傳統(tǒng)過程所包含的其他一切步驟。后者是在成像設(shè)備中采集熒光顯微成像數(shù)據(jù)的常見過程：總是找不到合適的濾光片，即使有合適的濾光片，也會有人在上面留下指紋。顯微鏡幾乎總是必須通過多個濾光片進(jìn)行多次曝光，然后我們采集這些圖像來獲得多色圖像。我走進(jìn)顯微鏡實驗室拍照，卻發(fā)現(xiàn)有人拿走了其中一個濾光片，將其放在另一臺顯微鏡中，然后掉在地板上。但最主要的是，多色成像通常需要收集多張單獨拍攝的圖像，然后嘗試將這些圖像剪切和粘貼到一起，就像拼接許多圖像。我們方法的強(qiáng)大優(yōu)勢在于，它既不需要將濾光片移來移去，也不需要在改變?yōu)V光片位置后進(jìn)行多次曝光，更不需要用戶掌握復(fù)雜的算法和數(shù)學(xué)知識。我們?yōu)榇耸褂酶吖庾V成像的智能手機(jī)。對我來說，這個差別很大。而且，我不必再擔(dān)心有人拿走我星期二做實驗需要的濾光片，在星期一將其放在另一臺顯微鏡中。}
但是，您在獲得樣本的光譜圖像之后需要的計算工具呢？它與目前市場上的線性光譜拆分技術(shù)或其他光譜拆分技術(shù)相比如何？
_{Fraser 教授：當(dāng)然，顯而易見的回答是這種方法對樣本更溫和，但這只是一個方面。常見的方法是采集圖像、存儲圖像，然后坐在計算機(jī)前進(jìn)行分析。坐下來收集數(shù)據(jù)與坐下來處理數(shù)據(jù)之間的時間差可能非常明顯。現(xiàn)在有一種可以自動而快速地完成這個過程的方法，用戶甚至不會注意到計算過程。就像智能手機(jī)從多個攝像頭傳感器采集圖像后合成最終看到的圖片一樣，基于相量的分析法會為您收集和分析圖像。我的許多用戶和學(xué)生會以為已經(jīng)完成了工作。但在一周或兩周后，他們找時間進(jìn)行了分析，才發(fā)現(xiàn)并未獲得自己以為已經(jīng)獲得的結(jié)果。這就好比在足球比賽中使用一部老式相機(jī)拍照，一段時間后在照片沖印室沖洗膠片，檢查所拍照片是否符合預(yù)期。但是，那時足球比賽早已結(jié)束，您既不能回到那時再拍照，也不能組織另一場比賽補(bǔ)拍錯過的場景。 通過自動化的相量分析，您可以立即從樣本中獲得結(jié)果——您坐在顯微鏡前觀察樣本時就可以提取到信息。
謝謝 Francesco 和 Scott，我們期待著看到這項神奇的技術(shù)得到進(jìn)一步發(fā)展！}}