对于双光子（2P）成像而言，离焦和近表面荧光激发是两个比较大的深度限制因素，而对于三光子（3P）成像这两个问题大大减小，但是三光子成像由于荧光团的吸收截面比2P要小得多，所以需要更高数量级的脉冲能量才能获得与2P激发的相同强度的荧光信号。功能性3P显微镜比结构性3P显微镜的要求更高，它需要更快速的扫描，以便及时采样神经元活动；需要更高的脉冲能量，以便在每个像素停留时间内收集足够的信号。复杂的行为通常涉及到大型的大脑神经网络，该网络既具有局部的连接又具有远程的连接。要想将神经元活动与行为联系起来，需要同时监控非常庞大且分布普遍的神经元的活动，大脑中的神经网络会在几十毫秒内处理传入的刺激，要想了解这种快速的神经元动力学，就需要MPM具备对神经元进行快速成像的能力。快速MPM方法可分为单束扫描技术和多束扫描技术。多光子显微镜的大多数补偿器都采用棱镜。美国激光扫描多光子显微镜数据分析
对于双光子成像而言，离焦和近表面荧光激发是两个比较大的深度限制因素，而对于三光子成像这两个问题大大减小，但是三光子成像由于荧光团的吸收截面比2P要小得多，所以需要更高数量级的脉冲能量才能获得与2P激发的相同强度的荧光信号。功能性3P显微镜比结构性3P显微镜的要求更高，它需要更快速的扫描，以便及时采样神经元活动；需要更高的脉冲能量，以便在每个像素停留时间内收集足够的信号。复杂的行为通常涉及到大型的大脑神经网络，该网络既具有局部的连接又具有远程的连接。要想将神经元活动与行为联系起来，需要同时监控非常庞大且分布普遍的神经元的活动，大脑中的神经网络会在几十毫秒内处理传入的刺激，要想了解这种快速的神经元动力学，就需要MPM具备对神经元进行快速成像的能力。快速MPM方法可分为单束扫描技术和多束扫描技术。啮齿类多光子显微镜价格多光子显微镜市场集中，由于投产生产的成本较高，技术难度大，目前涌现的新企业不多。
某种物质能产生荧光，首要条件是分子必须具有吸收的结构，即生色团（分子中具有吸收特征频率的光能的基团）。其次，该物质必须具有一定的量子产率和适宣的环境。我们把分子中发射荧光的基团称为荧光团。荧光团一定是生色团，但生色团不一定是荧光团。因为，如果生色团的量子产率等于零，就不能发射出荧光，处于激发态的分子，可以由许多方式（如热，碰撞）把能量释放出来，发射荧光只是其中的一种方式。此外，一种物质吸收光的能力及量子产率又与物质所处的环境密切相关。
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。多光子显微镜的发展现状及未来发展趋势。
随着生物分子光学标记技术的不断进步，光学技术在揭示生命活动基本规律的研究中正发挥越来越重要的作用，也为医学诊疗提供了更多、更有效的手段。生物医学光学（BiomedicalOptics）是近年来受到国际光学界和生物医学界关注的研究热点，在生物活检、光动力、细胞结构与功能检测、基因表达规律的在体研究等问题上取得了一系列研究成果，目前正在从宏观到微观上对大脑活动与功能进行多层面的研究。细胞重大生命活动（包括细胞增殖、分化、凋亡及信号转导）的发生和调节是通过生物大分子间（如蛋白质-蛋白质、蛋白质-核酸等）相互作用来实现的。蛋白质作为基因调控的产物，与细胞和机体生理过程代谢直接相关，深入研究基因表达及蛋白质-蛋白质相互作用不仅能揭示生命活动的基本规律，同时也能深入了解疾病发生的分子机理，进而为寻找更有效的药物分子、提高药物筛选和药物设计的效率提供新的方法和思路。多光子显微镜已经被生物学家普遍的运用于实验中。美国荧光多光子显微镜Ultima 2P Plus
未来国产多光子激光扫描显微镜替代空间大。美国激光扫描多光子显微镜数据分析
多光子激光扫描显微镜行业发展，世界多光子激光扫描显微镜产业主要布局在德国和日本，德国是以徕卡显微系统和蔡司为，而日本以尼康和奥林巴斯公司为，2020年，上述企业占据着世界多光子激光扫描显微镜市场 64.44%的市场份额，其发展战略左右着多光子激光扫描显微镜市场的走向。目前世界市场对多光子激光扫描显微镜的需求在增长，中国市场这方面的需求增长更快，未来五年多光子激光扫描显微镜市场的发展在中国将具有很大的发展潜力。美国激光扫描多光子显微镜数据分析
