比较两表格中的相关参数可以看出，基于分子光学标记的成像技术已经在生物活检和基因表达规律方面展示了较大的优势。例如，正电子发射断层成像（PET）可实现对分子代谢的成像，空间分辨率∶1-2mm，时间分辨率;分钟量级。与PET比较，光学成像的应用场合更广（可测量更多的参数，请参见表1-1），且具有更高的时间分辨率（秒级），空间分辨率可达到微米。因此，二者相比，虽然光学成像在测量深度方面不及PET，但在测量参数种类与时空分辨率方面有一定优势。对于小动物（如小白鼠）研究来说，光学成像技术可以实现小动物整体成像和在体基因表达成像。例如，初步研究表明，荧光介导层析成像可达到近10cm的测量深度;基于多光子激发的显微成像技术可望实现小鼠体内基因表达的实时在体成像。精确测量细胞结构与功能，多光子显微镜技术走在科技前沿。啮齿类多光子显微镜原理
当激光光束焦点的位置在镜面上，此时被反射的激光在无限空间中成为准直光束，并在OBJ2的焦平面上形成了一个激光光斑。同理，如果横向扫描光束，则会形成远离倾斜镜镜面的焦点，这又导致返回的光束会聚或发散，进而OBJ2能在轴向不同位置形成焦点，通过这种方式即能实现连续的轴向扫描。对于较小的倾斜角，聚焦没有球差。该组在实验中表征了这种将横向扫描转换为轴向扫描技术的光学性能，并使用它将光片显微镜的成像速度提升了一个数量级，从而可以在三个维度上量化快速的囊泡动力学。该组还演示了使用双光子光栅扫描显微镜以12kHz进行共振远程聚焦，该技术可对大脑组织和斑马鱼心脏动力学进行快速成像，并具有衍射极限的分辨率。美国高速高分辨率多光子显微镜实验操作融合光谱技术，多光子显微镜实现更丰富的生物组织信息获取。
多束扫描技术可以同时对神经元组织的不同位置进行成像。该技术:对于两个远程成像位置(相距1-2mm以上)，通常采用两个**的路径进行成像；对于相邻区域，通常使用单个物镜的多个光束进行成像。多光束扫描技术必须特别注意激发光束之间的串扰，这可以通过事后光源分离或时空复用来解决。事后光源分离法是指分离光束以消除串扰的算法；时空复用法是指同时使用多个激发光束，每个光束的脉冲在时间上被延迟，使不同光束激发的单个荧光信号可以暂时分离。引入的光束越多，可以成像的神经元越多，但多束会导致荧光衰减时间重叠增加，从而限制了分辨信号源的能力；并且复用对电子设备的工作速度要求很高；大量的光束也需要较高的激光功率来维持单束的信噪比，这样容易导致组织损伤。
对于双光子(2P)成像，散焦和近表面荧光激发是两个相对较大的深度限制因素，而对于三光子(3P)成像，这两个问题**减少。然而，由于荧光团的吸收截面远小于2P，三光子成像需要更高的脉冲能量才能获得与2P相同激发强度的荧光信号。功能性3P显微镜比结构性3P显微镜要求更高，后者需要更快的扫描速度以便及时采样神经元活动。为了在每个像素的停留时间内收集足够的信号，需要更高的脉冲能量。复杂的行为通常涉及大规模的大脑神经网络，这些网络既有本地连接，也有远程连接。为了将神经元的活动与行为联系起来，需要同时监测***分布的超大型神经元的活动。大脑中的神经网络将在几十毫秒内处理输入的刺激。为了理解这种快速神经元动力学，MPM需要快速成像神经元的能力。快速MPM方法可分为单束扫描技术和多束扫描技术。证实了多光子显微镜对皮肤和别的皮肤病的诊断的可行性。
使用基因编码的荧光探针可以在突触和细胞分辨率下监测体内神经元信号，这是揭示动物神经活动复杂机制的关键。使用双光子显微镜（2PM）可以以亚细胞分辨率对钙离子传感器和谷氨酸传感器成像，从而测量不透明大脑深处的活动；成像膜电压变化能直接反映神经元活动，但神经元活动的速度对于常规的2PM来说太快。目前电压成像主要通过宽场显微镜实现，但它的空间分辨率较差并且于浅层深度。因此要在不透明的大脑中以高空间分辨率对膜电压变化进行成像，需要明显提高2PM的成像速率。由于光的波长有限，光子显微镜的分辨率受到限制，无法观察到更小的结构和细胞器。美国飞秒激光多光子显微镜代理
实现细胞内分子级观测，多光子显微镜开启生命科学新篇章。啮齿类多光子显微镜原理
双光子显微镜工作原理是将超快的红外激光脉冲传输到样品中，在样品中与组织或荧光标记相互作用，这些组织或荧光标记发出用于创建图像的信号。双光子显微镜被多用于生物学研究，因为它能够产生高分辨率的3-D图像，深度达1毫米。然而，这些优点带来了有限的成像速度，因为微光条件需要逐点图像采集和重建的点检测器。为了加快成像速度，科学家之前开发了一种多焦点激光照明方法，该方法使用数字微镜设备(DMD)，这是一种通常用于投影仪的低成本光扫描仪。此前人们认为这些DMD不能与超快激光一起工作。然而现在解决了这个问题，这使得DMD在超快激光应用中得以应用，这些应用包括光束整形、脉冲整形、快速扫描和双光子成像。DMD在样品内随机选择的位置上产生5到30点聚焦激光。啮齿类多光子显微镜原理
