多尺度递归解混技术实现活细胞与活体心脏显微成像的动态节律精准解析

心血管疾病仍是重大公共卫生挑战，来自XX的研究团队(作者单位未明确)开发了基于多尺度递归分解(multiscale recursive decomposition)的新型显微成像方法，通过像素级图像增强、鲁棒主成分分析(PCA)和递归运动分割技术，成功从复杂自体荧光背景中提取动态心血管信号，并在人iPS心肌细胞和非洲爪蟾(Xenopus)胚胎模型中验证了该技术，为心血管研究提供了低光毒性的多参数容积成像方案。

　　

心血管疾病持续威胁公众健康，亟需建立高精度心脏观测技术支撑疗法开发。尽管荧光显微术是研究生物过程的利器，但心血管信号常受自体荧光干扰，动态心血管结构与组织微环境非特异性标记相互叠加。研究者提出创新性的多尺度递归分解框架，整合像素级图像增强、鲁棒主成分分析(PCA)和递归运动分割技术，精准提取动态心血管信号。该技术已在人诱导多能干细胞(iPS)分化的心肌细胞体外实验，以及非洲爪蟾(Xenopus)胚胎心血管形态功能的活体研究中获得验证。这项光场显微技术突破实现了心脏活动的同步多参数容积分析，且将光损伤降至最低，有望推动各类心脏模型研究的跨越式发展。