艾博纳微纳米科技正式推出新一代多模态双光子影像综合平台，该设备集成双光子深层成像、多模态信号融合、自适应光学矫正及智能数据分析四大核心技术，为生命科学、材料科学等领域的微观研究提供了“分子-结构-化学组成”三位一体的精准观测方案，有望突破传统成像技术的单一性局限，推动前沿科研进入多维分析时代。
一、 核心技术：多模态融合重构微观观测逻辑
传统双光子成像虽具备深层穿透、低光毒性优势，但单一模态难以满足复杂样本的全面分析需求。艾博纳此次推出的平台，通过三大技术创新实现质的飞跃：
1. 多模态信号无缝融合
平台首次将双光子荧光成像、共聚焦拉曼成像与二次谐波（SHG）成像三种模态深度整合。其中：
双光子荧光成像利用近红外光激发，可穿透生物组织达500μm以上，低光毒性支持活体细胞/组织的长时间动态观察；
拉曼成像通过捕捉分子拉曼散射信号，无需荧光标记即可获取化学键信息（如蛋白质构象、脂质组成）；
SHG成像针对非中心对称结构（如胶原纤维、晶体材料）实现无标记成像，揭示样本的天然结构特征。
三种模态同步采集后，通过自主研发的“时空配准算法”实现像素级融合，让研究人员在同一视野下同时获得分子标记、化学组成与结构形态的多维数据——例如在肿瘤研究中，可同时观测肿瘤细胞的荧光标记分布、代谢物的拉曼特征及周围胶原纤维的SHG结构，为肿瘤侵袭机制提供完整证据链。
2. 自适应光学矫正突破深层分辨率瓶颈
深层成像时，样本自身的光学像差会导致分辨率急剧下降。平台搭载自适应光学（AO）系统，通过实时检测像差并调整 deformable mirror（可变形反射镜），有效矫正生物组织或材料内部的光程扭曲，使100μm深度处的成像分辨率保持在亚微米级别（≤0.5μm），解决了传统双光子“看得深但看不清”的痛点。
3. AI驱动智能数据分析
多模态成像产生的海量数据（单样本数据量可达TB级）对分析效率提出挑战。平台内置深度学习数据分析模块，通过卷积神经网络（CNN）自动完成数据配准、特征提取与关联分析：例如在神经科学研究中，AI算法可快速识别神经元的荧光信号、突触的拉曼特征及神经纤维的SHG结构，并构建三者的空间关联图谱，将数据分析时间从数小时缩短至分钟级。
二、应用场景：覆盖多领域科研痛点
该平台的推出，将为多个前沿领域提供突破性工具：
（1）生命科学：活体内深层动态观测
在神经科学中，平台可穿透小鼠大脑皮层200μm以上，同时观测神经元钙信号（荧光）、神经递质释放（拉曼）及轴突髓鞘结构（SHG），为揭示学习记忆的神经机制提供全新视角；在肿瘤研究中，能实时监测肿瘤微环境中免疫细胞浸润（荧光）、代谢物变化（拉曼）及血管生成（SHG）的动态关联，助力精准治疗靶点发现。
（2）材料科学：纳米材料的多维度表征
针对量子点、柔性电子材料等复杂样本，平台可通过双光子荧光成像观测纳米颗粒的分布均匀性，拉曼成像分析材料的化学键组成（如聚合物结晶度），SHG成像检测材料的非中心对称结构缺陷，为优化材料性能提供“从宏观到微观”的完整数据支持。
（3） 药物研发：活细胞药物作用机制研究
平台支持长时间活细胞成像，可同时观测药物分子的荧光标记轨迹、细胞内代谢物的拉曼变化及细胞膜结构的SHG信号，直观揭示药物进入细胞、与靶点结合及引发细胞响应的全过程，加速药物筛选与机制验证。
三、艾博纳：深耕微纳米科技，引领成像技术革新
作为国内微纳米科技领域的领军企业，艾博纳长期聚焦光学成像与纳米表征技术的自主研发。此次平台的核心技术（如多模态时空配准算法、自适应光学矫正系统）已获得12项国家发明专利，其研发团队由光学工程、材料科学、人工智能等多领域专家组成，累计承担多项国家级科研仪器开发项目。 艾博纳技术负责人表示：“新一代多模态双光子平台的推出，是我们对‘微观观测需要更全面视角’这一科研需求的回应。未来，我们将持续优化设备性能，拓展更多模态（如光声成像）的融合能力，为全球科研工作者提供更强大的工具。”
四、行业展望：开启多维微观研究新纪元
业内专家认为，艾博纳新一代平台的发布，标志着我国高端微观成像设备已从“跟随”迈向“引领”。该设备的多模态融合能力，将推动生命科学、材料科学等领域的研究从“单一指标分析”转向“多维系统研究”，有望催生一批突破性科研成果。 目前，该平台已在国内多家顶尖科研机构完成试用，反馈显示其成像质量与数据分析效率均达到国际领先水平。艾博纳计划于年内启动全球市场推广，助力更多科研团队突破微观观测的技术壁垒。
艾博纳微纳米科技有限公司是一家位于苏州市相城区（Medpark）和江苏省淮安市的高科技企业，成立于2022年8月。公司专注于高端光学科学仪器和医学成像设备的研发、制造与销售。
其产品涵盖显微成像解决方案、真空与镀膜技术以及光学元件，产品范围从基础光学显微镜到先进的纳米级三维成像显微镜。
公司还致力于新一代人工智能驱动的科学设备研发，聚焦于纳米尺度二维材料电子器件（如石墨烯芯片）的应用研究，并结合诺贝尔奖获奖技术进行创新探索。
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