01背景介绍

显微成像技术在生物医学领域的发展历程中扮演着至关重要的角色。自17世纪显微镜问世以来，科学家们能够以前所未有的方式观察到微观结构的细节，这为生物学和医学研究带来了革命性进展。荧光显微成像作为一种关键技术，因具有高分辨率和特异性标记能力，广泛应用于细胞生物学和病理学研究中。然而，传统荧光显微镜在进行三维成像时会受到光漂白、光毒性、成像速度和样本厚度等因素限制，这影响了其在活体样本和大型组织研究中的应用。

为克服这些挑战，光片荧光显微镜（LSFM）应运而生。该技术利用一束薄光片来快速扫描样本，在降低光漂白和光毒性方面具有显著优势，同时可更高效地处理大体积样本，为三维病理分析提供了强有力的工具。在深入研究疾病微观结构和动态过程中，光片显微镜展现出了巨大潜力。

随着人工智能和深度学习技术的发展，光片显微镜的三维病理分析能力得到了进一步提升。结合先进算法，该技术可实现更精准的病理切片三维重建和图像分析，为疾病诊断和治疗方案制定提供了更科学的依据。此外，多模态大语言模型（MLLM）在病理分析领域中也展现出了巨大的潜力。华中科技大学费鹏教授团队综述了光片显微镜的发展及其在病理成像中的应用，总结了病理分析领域的算法进展，并探讨了MLLM的潜在价值，旨在为未来的研究提供参考和指导。

02关键技术进展

2.1 光片荧光显微镜

LSFM技术旨在突破传统显微镜在成像大尺寸样本时分辨率与速度方面存在的双重限制。借助激光源和特定的光学路径，LSFM能够在不损伤样本的情况下实现更深的成像深度和更快的扫描速度，且可大幅降低样本的光损伤和光漂白等问题。随着组织透明化技术的发展，LSFM的最大突破在于它能够在较大样本（如病理组织切片和小动物模型）成像中提供高质量的三维数据，这为随后的三维病理分析提供了可靠的基础数据支持。近年来，LSFM展现出了在大组织体积成像中的应用潜力，为疾病研究及临床诊断提供了新的视角和方法，如图1所示。

图1 利用LSFM对大组织样本成像

2.2 三维病理分析

病理分析是医学分支之一，其主要包含组织学、细胞学、免疫组织化学与分子病理学等方面。对于许多常见的癌症和肿瘤，如乳腺癌、前列腺癌、肺癌、胃肠道癌、皮肤癌以及各种良性和恶性的肿瘤等，病理分析通过对这些疾病的组织样本进行详细检查，可提供明确的诊断依据，帮助医生制定有效的治疗方案。

近年来，光片荧光显微成像技术、虚拟染色技术以及机器学习和数字图像处理技术等的发展，不断地推动病理分析迈向新的高度。机器学习和数字图像处理技术的应用使得病理图像的分析更加智能化和高效化，例如，通过基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、多实例学习（MIL）、传统的形态学处理等算法，计算机能够识别和分类病理图像中的微小病变，辅助病理学家进行诊断，进而减少人为误差。此外，这些技术还可以进行大规模数据的挖掘和分析，发现潜在的病理模式和生物标志物，从而推动个性化医疗和精准医学的发展。

目前，许多医生和临床经验表明，三维病理学的表现优于传统的二维病理学。三维病理分析解决了在传统二维切片模式下“看不全”、“看不准”、“看不到”等问题，能够更全面地展示组织的空间结构和细胞之间的相互关系，如图2所示。三维病理分析不仅提供了更为精确和全面的病理信息，还缩短了分析时间并提高了诊断效率，具有广泛的临床应用潜力。

图2 三维病理分析

2.3 病理分析大模型

随着人们对健康和医疗服务需求的不断提高，仅能分析某一种疾病的传统模型已经难以满足人们的需求。为此，研究人员致力于开发出一种能够处理更多任务、更快、更准确的通用综合性病理分析大模型。近年来，医疗行业大量数据的积累、计算机性能的提升以及人工智能技术的迅猛发展都为医疗大模型的建立提供了基础。MLLM是一类能够处理和生成多种类型数据（文本、图像、音频与视频等）的深度学习模型，这些模型能够将不同模态的信息整合起来，从而实现更复杂和多样化的任务，如图3所示。与传统的人工病理诊断方式相比，基于多模态模型的诊断系统能够显著提高诊断的速度与准确性，对自动化诊断、疾病预测与个性化医疗的应用具有重要意义。

图3 MLLM

3总结与展望

LSFM作为一种高分辨率三维成像技术，凭借其极高的成像速度和低光毒性等优势，在生物医学领域应用日益广泛。随着光学和计算技术的进步，未来其在疾病研究、药物筛选和个性化医疗等方面有望发挥更大作用，推动生物医学研究的深入发展。

LSFM独特的成像方式使其在三维病理成像领域展现出巨大潜力，相较于二维病理分析，它能够提供高分辨率、低光损伤的三维成像，可减少样本损伤并支持动态观察。与其他三维技术相比，其成像速度快，适合大样本快速扫描，为病理分析提供了强大的工具，使得诊断准确性得到了进一步提升。

随着人工智能和深度学习技术的发展，基于CNN模型的病理分析逐渐应用于大规模数据处理，帮助医生做出精准诊断。然而，传统CNN在单一病理数据上的训练限制了其泛化性。随着MLLM的发展，研究者们正致力于开发通用的综合性病理分析大模型，预计将大幅提升病理分析的准确性和适用性，推动医疗智能化革命，提升诊断效率，减少误诊，造福医生与患者。

费鹏, 思文天, 张敏超. 基于光片荧光显微镜的三维病理分析综述（特邀）[J]. 光学学报（网络版）, 2024, 1(5): 0516002. 

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