生物成像是研究生物活动的一种有效手段。但是，由于高背景造成的模糊信号往往难以被识别，生物成像技术的进一步应用仍受到诸多的限制。尽管目前研究者们已经发展了许多种新型的成像材料和方法，但成像信号仍有可能被自发荧光或散射信号所干扰。复旦大学李富友教授和Wei Yuan提出了一种基于双光子激发过程的成像后处理算法模型(2PIA)以对背景信号进行最小化处理，并以三重态-三重态湮没上转换MOF(UCMOFs)为例对其有效性进行了验证。

本文要点：

（1）通过采集多个图像堆栈，实验建立了发光强度与激发功率的相关多项式，并从噪声中分离出了所需信号进而得到了清晰的无背景图像。体内外实验结果表明，由于2PIA和UCMOFs有效地消除了散射和生物发光等干扰，其信号可见性、成像的空间分辨率和组织穿透深度等均得到了显著的提高。

（2），在静脉注射后，得益于2PIA的作用，100个被UCMOFs标记的细胞可以很容易地从模糊的背景中被识别出来。综上所述，这种图像后处理方法结合特殊的双光子激发的发光材料可以在复杂的背景干扰下进行生物成像，并且不需要昂贵的仪器或精密的材料，从而为实现精确的生物成像提供了新的高效策略。

Xiu Wang. et al. Two-Photon Excitation-Based Imaging Postprocessing Algorithm Model for Background-Free Bioimaging. Analytical Chemistry. 2021

DOI: 10.1021/acs.analchem.0c04611

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.0c04611