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《科学引文索引》（SCI）收录学报:[1] Qionghai Dai， Hongxing Zou， Dianjun Wang， and Yanda li，Properties and convergence analysis of FMmlet transform， Science in China (Series E)， vol．45， no．2， pp．152-159， 2002．[2] Qionghai Dai， Hongxing Zou， Zhixin Liu， and Yanda Li， Properties of chirplet transform， Chinese Journal of Electronics， vol．10， no．4， pp．423-427， 2001．[3] Qionghai Dai， Hongxing Zou， and Yanda Li， Adaptive windowed FMmlet transform for modeling real-valued monocomponent nonstationary signal， Chinese Journal of Electronics， vol．11， no．2， pp．167-170， 2002．[4] Hongxing Zou， Qionghai Dai， Renming Wang， and Yanda Li， Parametric TFR via windowed exponential frequency modulated atoms， IEEE Signal Processing Letters， vol．8，no．5， pp．140-142， 2001．[5] Hu SQ，Dai QH，Jing YW，Zhang SY ， Quadratic Stabilizability of Multi-Input Linear System with Structural Independent Time-Varying Uncertainties，IEEE Trans. Automat. Contr.,vol.42,no.5,pp.699-703,1997，5--- SCI收录TGA NO：WX549[6] Hongxing Zou， Dianjun Wang， Qionghai Dai， and Yanda Li， SVD for row or column symmetric matrix， Chinese Science Bulletin， vol．45， no．22， pp．2042－2044， 2000．[7] Hongxing Zou， Qionghai Dai， Ke Zhao， Guiming Chen， and Yanda Li， Subspaces of FMmlet transform， Science in China (Series F)， vol．45， no．2， pp．152-160， 2002．[8] Hongxing Zou， Qionghai Dai， Xuguang Lu， and Yanda Li， Nonexistence of cross－term free time－frequency distribution with concentration of Wigner－Ville distribution， Science in China (Series F)， vol．45， no．3， pp．， 2002．[9] Hongxing Zou， Dianjun Wang， Qionghai Dai， and Yanda Li， Singular value decomposition for unitary symmetric matrix， Chinese Journal of Electronics． (Tracking number： 02-730； Accepted for publication)．[10] X. Chen, Q. Dai, and C. Li, A Fast Algorithm for Computing Multidimensional DCT on Certain Small Sizes, IEEE Trans. On Signal Processing, Vol. 51, No. 1, pp. 213-220, Jan. 2003《工程索引》（EI）收录学报：[1] 戴琼海，邹红星，李衍达， FMmlet变换在信号分离中的应用， 电子与信息学报， vol．24， no．2， pp．198－203，2002．[2] Qionghai Dai， Hongxing Zou， and Yanda Li， Applications of FMmlet transform to signal separation， Journal of Electronics， vol．19， no．2， pp．133－138， 2002．[3] 戴琼海，柴天佑 基于动态神经网络的鲁棒直接自适应控制，控制与决策，vol.11,no.6,pp.650-653,1996，12，12--- EI收录EI96123474722[4] 戴琼海，柴天佑，李衍达，基于动态神经网络的鲁棒直接自适应控制，信息与控制，vol.27,no.4,pp.272-276,1998，8--- EI收录EI96103361181[5] Hongxing Zou， Qionghai Dai， Xiaobo Zhou， and Yanda Li， Dopplerlet based time－frequency representation via matching pursuits， Journal of Electronics， vol．18， no．3， pp．217－227， 2001．[6] Q.H.Dai,T.Y.Chai,Robust Adaptive Tracking for Nonlinear Systems Using Dynamic Neural Networks,14th World Congress of IFAC,pp.253-258,1999[7] Q.H.Dai,SQ Hu,TY Chai,Quadratic Stabilizability Problem of Structural Uncertainties,IEEE 35CDC,pp.3490-3491,1996[8] Q.H.Dai,T.Y.Chai,Robust Direct Adaptive Control Based on Dynamic Neural Networks,IEEE 35CDC,pp.2424-2425,1996[9] Q.H.Dai,T.Y.Chai,Robust Identification for Unknown Nonlinear Multivariable System Based on Dynamic Neural Networks,IEEE ICNN96,vol.3,pp.2244-2249,1996[10] 邹红星，王殿军，戴琼海，李衍达， 延拓矩阵的奇异值分解， 电子学报， vol．29， no．3， pp． 289-292， 2001[11] 邹红星，戴琼海，周小波，李衍达， Dopplerlet变换及其匹配收敛性分析， 电子与信息学报， vol．23，no．5， pp．417－424，2000

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不再仅仅只是看肉眼所见，活体环境下的微观世界也正在向我们展示它独特的 “风景”。历时三年的艰苦攻关，清华大学研究团队成功打破传统光学成像局限，创造性提出数字自适应光学框架，发明了扫描光场成像技术，自主研制出扫描光场显微镜，合称为 DAOSLIMIT （Digital Adaptive Optics Scanning Lightfield Mutual Iterative Tomography），这意味着活体三维、长时间、高分辨率的显微观测最终成为现实。2021 年 5 月 25 日，题为《数字自适应光学迭代层析成像技术使三维亚细胞毫秒尺度活动的小时级长时活体观测成为可能》（Iterative tomography with digital adaptive optics permits hour-long intravital observation of 3D subcellular dynamics at millisecond scale）的研究论文，在线发表于《细胞》（Cell）期刊上。该论文由清华大学脑与认知科学研究院、自动化系戴琼海课题组，以及该校生命学院俞立课题组合作完成。该研究将仪器研发与生命科学应用紧密结合，通过深入地交叉合作、迭代开发，构建了一套可解决一系列具体生命科学问题的超级显微镜，为未来更多生物发现提供了可能。论文第一作者、清华大学自动化系博士后吴嘉敏向 DeepTech 介绍：“这项研究最大的成就在于，DAOSLIMIT 能够在大范围的成像视野内，实现分块自适应光学，以横向 220nm 和轴向 400nm 的光学衍射极限分辨率，保持毫秒级的三维成像速度，将哺乳动物活体三维连续观测时长提高到小时级，活体成像时空分辨率大幅提升，而光照对样本的光毒性却大大降低。”现阶段，在离体培养的细胞上进行生命科学研究仍然是主要手段，比如培养的肿瘤细胞，在体外就可以很轻易被杀死。而一旦肿瘤细胞在活体环境内，有着三维血管以及各种各样细胞因子的影响，会让很多药物束手无策。吴嘉敏表示：“我们认为生命科学研究发展的趋势，是从体外细胞这种相对简单模式到活体环境下去观测大量不同细胞、不同细胞器间在不同时空尺度下交互的真实过程，比如果蝇、斑马鱼、小鼠、非人灵长类等模式动物，这种越来越复杂的动物模型可能会给人类带来更直接的帮助。但这也给传统成像带来前所未有的挑战，因为生物体内成像环境非常复杂，变化非常快，传统的显微成像很难在活体环境内达成较好的成像效果。这就好比学车的时候从固定的训练场里转变到复杂的城市街道以及森林山地一样。”受到三维组织分布、光学像差、光毒性等诸多因素的限制，在哺乳动物活体环境内进行高速亚细胞分辨率长时程观测，始终是一个悬而未决的问题，极大地制约了脑科学、免疫学、肿瘤学等等的深入研究。正是出于实现高分辨率长时程观测的初衷，该课题组展开了长期的实验研究，而辛苦耕耘终将有收获，此项研究成果把一切都变成了可能。DAOSLIMIT 的这三个突破，其实是以一套技术去整体实现的过程。首先它是一个全新的成像技术框架，能够动态获取成像场景的三维信息，并能在较大轴向范围内保持场景的聚焦，充分利用被激发的整个三维体内的荧光光子，从而能用极微弱光照去来激发整个三维体，并保持足够高的信噪比。传统光场成像，可以通过多角度获得三维信息但严重损失了空间分辨率，主要原因是受到海森堡不确定性原理的限制，在空间分辨率和角度分辨率之间存在难以弥补的矛盾，无法同时获得很高的空间分辨率和很高的角度分辨率。而 DAOSLIMIT 成像方法的最大优势，在于它绕过了这种矛盾，它能充分利用微透镜本身的光学衍射带来多角度间的频率耦合，结合高速空间扫描，借鉴叠层成像的概念，先损失一部分空间分辨率去获取足够的角度分辨率，再利用样本时空连续性的约束，去恢复足够的空间分辨率，从而同时获得高的空间与角度分辨率。另外一个优势是，DAOSLIMIT 提出了数字自适应光学的框架。在活体组织内，三维折射率的不均匀分布所引起的像差，导致深层成像的分辨率都非常的低。DAOSLIMIT 通过不同角度的光线采集，在数字端进行像差估计和恢复，可以非常高速地实现大范围的自适应光学矫正。最终保证活体成像的时候，分辨率也能够达到衍射极限。“迁移体” 是清华大学俞立实验室近年来发现的一种新的细胞器。得益于 DAOSLIMIT 的运用，迁移体能够在活体哺乳动物内被清晰观测。吴嘉敏表示：“我们同时在多种实验中观测到了迁移体，分别是在斑马鱼与小鼠的活体内，清晰地观测到了迁移体和丝状伪足在哺乳动物体内的生成与变化，以及一系列可能存在的功能。”迁移体在免疫反应方面，会起到类似烽火台的作用。免疫细胞遍布在肝脏表面，移动的时候留下很多迁移体。哪里发生细菌感染或者免疫反应，迁移体就会去通知邻近的免疫细胞，实现大范围的信息交流。而肿瘤转移与此类似，比如肿瘤细胞有时候会被限制在一些比较狭窄的血管难以通过，它就会主动吐出囊泡，去做到更好的扩散。而当肿瘤细胞在血管内会受到冲击时，它还会在相邻细胞间生成丝状结构，帮助抵抗血流流速的压力。至于为什么会选择斑马鱼和小鼠来进行实验？原因在于它们是生物科学研究中比较典型的模式动物。斑马鱼是脊椎动物，特别是斑马鱼幼鱼会比较透明，成像更容易。而小鼠是很小的一个哺乳动物。模式动物越接近人，观测到的现象才越能够对人类 健康 产生越直接的影响。吴嘉敏认为对这种迁移体的观察，可能会对未来生命科学和医学带来几个方面的改变：第一个改变是，现在生命科学研究的许多细胞或者细胞器，可能会在活体环境下展示新的功能或者说新的现象，而这些现象是以往培养的细胞中不具备的，比如说免疫感染或者肿瘤转移；第二个改变是，迁移体提供了一种新的细胞相互交互方式。以往人们认为，细胞是通过互相接触进行的细胞交互。但现在有了新发现，细胞可能类似于我们寄快递，会在某个位置抛下一个迁移体，通过这个迁移题实现远距离的传输，比如肿瘤细胞的转移。这种新的细胞交互方式，可能会给生命科学会拓展更多的研究领域；第三个改变，体现在临床应用上，研究人员发现血管内，囊泡的数量远远大于细胞本身的数量。好比如 100 毫升血液，它包含一个肿瘤细胞的概率是非常低的，但 100 毫升血液包含有肿瘤遗传物质囊泡的概率，却会有显著的提升。这为未来的早期癌症研究，提供了一个新的思路。“门捷列夫曾经说过，科学从测量开始。列文虎克发明了显微镜，才打开了整个微观世界的大门，正所谓工欲善其事必先利其器，我觉得科学仪器的发展，能够不断地开拓人类认知的边界。因此我科研上的初心，就是通过自己的努力，不断去开阔人类认知视野，拓展科学的边界。” 吴嘉敏表示。而 DAOSLIMIT 显然就是一个这样的科学仪器，通过计算成像的手段，让人们去了解或者说看到更广泛的一个世界，从而推动包括细胞生物学、肿瘤学、脑科学等在内的整个自然科学的进步。因为像这类基础科学，包括细胞与细胞间的交互作用以及细胞器间的交互作用，在单个细胞层面已经取得了不少研究成果。吴嘉敏告诉 DeepTech：“但是当某个细胞或细胞器处于真实的生命体内时，表达的功能可能会涉及到一些更复杂的层面，而在体外并不具备这样的研究环境。由于在活体内的传统成像难以观测，因此我们只能通过旁敲侧击的方法去理解它扮演的角色。而我们为这系列问题都提供了一种新的解决方案。”最重要的是，DAOSLIMIT 的实用价值并不止于此。首当其冲的就是药物筛选，比如一些往常异常艰难的关于类器官的药物筛选，因为有了更好的成像能力，人们就可以在活体的环境下，给出更多更真实、更高效的药物筛选建议。据他介绍，团队下一步要做的是介观尺度的动态三维成像，一方面它能够助力实现百万，千万量级的神经同步记录，另外也能够去开拓被他称之为介观尺度的生命科学，这也是戴琼海院士团队一直努力的方向。除此之外还可以引申到另外一个问题，因为以往的光显系统设计更多的是为人眼进行的设计，表现为一种模拟化的成像方式，从而对光学信号进行模拟变换，让人眼看到的图像更清晰。但是在信息化智能时代，我们需要设计一种新的光学系统，它是为机器服务的，智能光场成像就是其中的典型。未来，科学仪器的地位将会不断提升，也必定会有更多新颖、先进的机器涌现出来，陪伴着人类开拓更广阔的科研无人区。