在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，生物樣本的成像長(zhǎng)期以來(lái)一直是一項(xiàng)支柱技術(shù)，不僅加深了我們對(duì)基礎(chǔ)生物學(xué)的理解，而且在設(shè)計(jì)對(duì)抗感染和疾病的策略和療法方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

顯微鏡在歷史上是二維的，但我們周圍的世界不是。我們想更多地了解我們的樣本，在所有三個(gè)維度上都具有高分辨率，并且隨著時(shí)間的推移（第四維度），如果樣本是活的。在未來(lái)幾年，我們預(yù)計(jì) 3D 顯微鏡需求將出現(xiàn)重大技術(shù)發(fā)展。與此同時(shí)，超聲斷層掃描、顯微CT和正電子發(fā)射斷層掃描等非顯微鏡3D成像方法的分辨率也無(wú)疑會(huì)有所提高，從而縮小這些技術(shù)與光學(xué)顯微鏡的分辨率差距。

在光學(xué)顯微鏡中，穿過(guò) 5 微米厚的樣本（例如組織或細(xì)胞層）的光束可以揭示有關(guān)樣本的大量信息。但是，我們還不能檢測(cè)所有細(xì)節(jié)并正確量化它們。盡管研究人員可以通過(guò)簡(jiǎn)單地滾動(dòng)多個(gè)焦平面來(lái)了解有關(guān)樣本的很多信息，但無(wú)法輕松捕獲和解釋高分辨率（亞細(xì)胞）下所有維度的綜合圖片。取而代之的是，通常會(huì)獲取幾個(gè)單一的焦平面圖像，隨著樣本厚度的增加，每個(gè)圖像的“模糊”也會(huì)增加，這是由于失焦信息主導(dǎo)圖像的結(jié)果。借助電動(dòng)聚焦和圖像反卷積算法，可以計(jì)算每個(gè)平面的聚焦分量，

所需的 3D 信息可以從多個(gè)物理或光學(xué)串行部分集成。對(duì)于物理切片，每個(gè)切片都需要單獨(dú)收集和單獨(dú)成像，結(jié)果會(huì)補(bǔ)償缺失的切片、壓縮區(qū)域和意外的樣品旋轉(zhuǎn)、傾斜或扭曲。然后整個(gè)卷在 silico中渲染。具有高處理能力和專業(yè)軟件的計(jì)算機(jī)*近賦予了我們執(zhí)行此類任務(wù)的能力，再次增強(qiáng)了我們向令人滿意的 3D 成像邁進(jìn)的能力。

另一個(gè)問(wèn)題是確定所需的分析體積和 XYZ 分辨率之間的**折衷。對(duì)于大面積的高 XY 分辨率，可以使用電動(dòng)載物臺(tái)在高倍率下進(jìn)行 XY 掃描。這不再代表技術(shù)挑戰(zhàn)，因?yàn)樵诖祟悜?yīng)用中通常使用干式物鏡。盡管油浸式鏡頭通常提供更高的分辨率，但傳統(tǒng)的礦物油并不能均勻地散布在大樣品周圍。*近，硅油和水浸透鏡已經(jīng)上市，從而減少了這種限制的影響。

但是，各種軟件算法準(zhǔn)確“縫合”大量圖像的能力存在差異。然而，可以在幾分鐘內(nèi)完成對(duì)大小為幾 cm 2的樣本的單次掃描。Z 分辨率將由截面的厚度定義。

3D 顯微鏡的*終目標(biāo)——在每個(gè)方向上獲得相同的高分辨率——在理論上是可以實(shí)現(xiàn)的；但是，如果樣本量很大，這仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。例如，在單個(gè)實(shí)驗(yàn)中，一個(gè) 1cm 3組織樣本要以 500nm 步長(zhǎng)連續(xù)成像，需要 20,000 個(gè)切片，每個(gè)切片都要收集、染色和成像。因此自動(dòng)化是必不可少的。與收集連續(xù)切片相比，更有希望的解決方案是將塊面成像與連續(xù)塊剃須相結(jié)合。這種方法的明顯優(yōu)勢(shì)是串行圖像的很好的對(duì)齊。缺點(diǎn)在于難以標(biāo)記或染色整個(gè)組織塊。為了克服這一點(diǎn)，可以在樣品準(zhǔn)備成像之前使用自發(fā)熒光或?qū)晒鈽?biāo)記引入樣品。在任何一種情況下，都不需要后標(biāo)記，這在厚樣品中總是很困難的。