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本综述聚焦单细胞分辨率下荧光成像技术（如双光子荧光成像）在神经解码与编码中的应用，对比线性 / 非线性解码模型（如 ICA、随机森林），解析数量 / 空间 / 时间 / 频率编码类型，探讨其在脑机接口（BCIs）等领域的潜力，为神经科学研究提供新视角。
神经解码与编码是理解行为、认知和情感的关键途径，为神经机制与成像记录架起桥梁，尤其是在单细胞分辨率层面。双光子荧光成像技术凭借深组织穿透、高空间分辨率和低光毒性等优势，成为探索活体动物脑功能的重要工具。其中，双光子钙成像（2PCI）利用钙敏感荧光指示剂（如基因编码钙指示剂 GCaMP 系列、化学钙敏感荧光指示剂 Fluo-4 和 Fura-2 等）记录神经活动时细胞内钙离子浓度变化，是双光子荧光成像技术的重要应用之一。
神经解码旨在建立复杂生物行为在神经活动中如何表征的可解释理论，可将行为、感觉识别过程、脑内状态或认知意图转化为可解释的神经信号表示，其应用广泛，涵盖理解感觉系统如何编码外部刺激、运动系统如何产生和执行动作等。与基于电生理学的方法（如具有毫秒级时间分辨率的 spike sorting）相比，成像技术虽时间保真度较低，但具备单细胞空间分辨率和监测大量神经元的能力，二者优势互补。
神经解码方法包括线性模型、非线性模型和混合模型。线性模型中的独立成分分析（ICA）可从复杂神经网络活动中提取统计独立的信号源，用于识别与特定行为相关的神经活动模式；主成分分析（PCA）能从高维神经数据中提取关键特征，实现降维和去噪；朴素贝叶斯分类器（NBC）则基于贝叶斯定理，通过计算给定输入特征的类别概率进行预测。非线性模型如随机森林（RF）通过构建多个决策树提升准确性，可建模数据集中的非线性关系；支持向量机（SVM）能准确预测小鼠是在探索还是仅在移动，揭示神经元活动与行为的关联；逻辑回归（LR）用于分析神经活动等自变量与特定行为结果等二元因变量的关系；条件随机场（CRF）作为概率模型，在神经解码中广泛应用于分析时间序列数据。混合模型如编码模型（EM）结合非线性处理和时间动态模拟，可量化单个神经元对特定触觉刺激的反应。
神经编码侧重于通过刺激特定神经元来操纵行为，根据刺激范式可分为数量编码、空间编码、时间编码和频率编码。数量编码中，刺激通过激活一定数量的神经元来表示，强调神经群体的协同效应，如激活神经元数量影响小鼠刺激检测的准确性。空间编码中，激活神经元的空间分布影响行为结果，不同位置的神经元在信息表征和处理中发挥不同作用，如海马神经元在小鼠探索行为中的作用。时间编码通过特定的时间 duration 或顺序向神经元传递刺激，包括不同刺激时长、刺激顺序和组合的时间刺激动态，如小鼠对 “合成气味” 的感知依赖于神经元激活的时间顺序。频率编码通过不同频率刺激神经元，神经元的放电频率与刺激模式一致，其在行为决策中至关重要，如小鼠的行为反应与神经群体的激活频率密切相关。
光遗传学作为研究特定神经回路与脑功能关系的有力工具，通过将光敏蛋白（如 ChR2 和 Halorhodopsin）基因插入神经细胞，使其表达抑制或激活神经活动的离子通道，可在时空域精确控制特定细胞的活动，为探索神经编码的基本原理提供了可控的实验条件。双光子全息光遗传学作为前沿技术，可在二维或三维空间对神经活动进行单细胞分辨率的操纵，分为螺旋扫描计算机生成全息术（CGH）、带时间聚焦（TF）的无扫描二维 CGH 等类型。此外，近年还出现了将辐射（如 X 射线或近红外光）、纳米颗粒与光遗传学工具相结合的混合方法，为非侵入性和精确的神经控制提供了有前景的方向。
神经活动的数学建模是将复杂神经活动数据转化为数学表示的关键步骤，包括数据采集、预处理、特征提取和选择、建模、模型评估等环节，其在揭示神经活动与行为的关系、理解大脑编码机制以及脑机接口（BCIs）等实际应用中具有重要意义。
尽管双光子钙成像（2PCI）为神经解码和编码实验提供了有力支持，但也面临一些方法学挑战和技术限制，如成像深度受限于脑组织对光的散射，标准 2PCI 扫描视野小，成像质量受钙指示剂表达和分布不均、光子散粒噪声等因素影响。不过，双光子显微镜、基因编码钙指示剂和自适应光学等技术的创新，正推动脑功能成像的发展，使更全面和广泛的神经活动模式映射成为可能。
双光子成像与光遗传学的结合为脑机接口（BCIs）的发展提供了重要的成像和操作工具，在脑机接口中具有多种关键功能，包括实现脑深部区域的结构可视化和神经回路的功能表征，通过与光遗传学操作和高保真神经信号采集的集成促进更精确的脑机接口控制。随着这些技术的不断发展和完善，未来的脑机接口系统有望更准确地解读神经意图，以恢复或增强脑功能。
神经解码的进展不仅推动了神经科学和脑机接口的发展，也为人工智能的发展做出了贡献，如稳定状态解码模型可准确重建复杂的运动行为，为智能系统的顺序运动控制提供了见解；具有可重构放电模式的生物合理脉冲神经元为更高效和更具生物现实性的神经形态计算奠定了基础。
总之，基于荧光成像的神经解码和编码技术加深了我们对大脑的理解，在未来神经科学研究和临床应用中具有巨大潜力。
