1. 在传统光学显微成像中，视野大小与空间分辨率之间的结构性矛盾始终存在。高数值孔径物镜可以获得高分辨率，但必然牺牲视野范围；而大视野成像又往往只能接受较低分辨率。这一问题在数字病理中尤为突出：临床和科研既需要覆盖毫米乃至厘米尺度的组织切片，又需要亚细胞级别的结构细节。该矛盾本质上源于光学系统的空间–带宽积（SBP）限制，也是传统显微技术长期难以突破的物理瓶颈。
2. 傅里叶拼接显微（Fourier ptychography microscopy，FPM）自2013年提出以来，通过计算成像与光学系统协同设计，为这一问题提供了新的解决路径。其核心思想并非依赖高端复杂的光学元件，而是通过角度可控的照明与计算重建，在保持低数值孔径物镜大视野优势的同时，实现等效于高数值孔径的分辨率提升。随着算法、计算能力以及人工智能技术的发展，FPM 已逐步从概念验证走向数字病理中的多模态、高通量成像平台。
3. 本文是一篇系统性综述，围绕 FPM 的物理基础、算法演进及其在数字病理中的关键应用展开，开云app官方在线总结了该领域十余年的重要进展，并讨论其在自动化病理诊断中的潜力与现实限制
{jz:field.toptypename/}展开剩余79%1. Figure 1｜傅里叶拼接显微的基本成像原理与系统结构
2. Figure 2｜FPM 在常规病理切片中的整体成像能力
3. Figure 3｜FPM 在染色体与循环肿瘤细胞分析中的应用
4. Figure 4｜全彩傅里叶拼接显微在病理样本中的表现
5. Figure 5｜偏振傅里叶拼接显微（pFPM）的系统结构
6. Figure 6｜穹顶式 LED 阵列在 FPM 中的优势
7. Figure 7｜pFPM 在肝纤维化分期诊断中的应用示例
8. Figure 8｜张量层析傅里叶拼接显微的三维组织成像
9. Figure 9｜FPM 结合荧光与深度学习的自动检测示例
10. Figure 10｜基于深度学习的虚拟染色 FPM
从研究意义上看，FPM 为数字病理提供了一种同时兼顾大视野、高分辨率和定量信息的新型成像范式。它显著降低了对高端光学硬件的依赖，使得低成本、高性能病理成像系统成为可能。同时，FPM 输出的相位、偏振和三维结构信息，为自动化诊断和病理机制研究提供了传统显微难以获取的数据维度。
但需要清醒认识的是，米兰app官网FPM 目前仍存在若干关键局限。首先，数据采集与计算复杂度较高，在高通量临床场景下仍面临效率挑战。其次，系统对 LED 阵列校准、机械稳定性和算法参数较为敏感，增加了临床部署难度。再次，深度学习方法虽然提升了重建质量，但对训练数据规模与质量高度依赖，模型泛化能力与可解释性问题仍待解决。此外，对于厚样本和强散射组织，FPM 的物理建模与重建精度仍有限
总体而言，这篇综述系统梳理了傅里叶拼接显微在数字病理领域的发展脉络，清晰展现了其从物理原理、算法演进到多模态应用的完整技术体系。FPM 已被证明是一种具有颠覆潜力的计算显微成像技术，能够在数字病理中实现高分辨率、大视野与定量分析的统一。尽管距离大规模临床应用仍存在工程与算法层面的挑战，但随着计算能力提升与 AI 技术成熟，FPM 有望成为未来自动化数字病理的重要基础工具
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