智能SEEQPI可在活体小鼠大脑深部重建抑制性神经元细胞核与干质量分布

多光子荧光显微镜能够实现具有亚细胞分辨率和分子特异性的深部脑成像，但受组织加热和非线性损伤所限制的有限光子预算，制约了深部区域结构成像的时间分辨率。此外，对多个分子定义的细胞群体进行成像需要额外的荧光标记，而光谱带宽和串扰又限制了多重检测。在此，我们开发了一个智能成像框架，利用无标记的散射赋能落射定量相位成像（SEEQPI）来推断活体深部的分子特异性信息。利用配对的 SEEQPI 和三光子荧光图像，我们开发了一种结合生成对抗学习的特征级线性调制 U-Net，用于重建抑制性神经元细胞核。该网络能够准确预测核分布，并在训练与验证体积沿轴向相隔最多 6 m 时仍保持性能，从而实现稀疏荧光监督。跨动物训练进一步改善了在稀疏采样目标动物中的预测。推断出的核图谱使得干质量密度估计成为可能，展示了活体脑深部的分子特异性、无标记定量成像。

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