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ラマン散乱分光法は、ラベルフリーで測定試料の分子構造情報を得られることから物性・生命科学等で広く用いられている。特に、時間領域で測定するフーリエ変換コヒーレント反ストークスラマン散乱（FT-CARS）分光法を用いると、広帯域なラマンスペクトルを、通常の自発ラマン散乱分光法に比べて高速に取得することが可能である。しかしながら、FT-CARS分光法をより動的な測定試料に適用するためには、さらなる高速化と高感度化が求められている 。
本研究では、圧縮センシングと呼ばれる情報科学技術とFT-CARS分光イメージングを組み合わせることで、FT-CARS分光装置の性能向上を目指した。圧縮センシングとは、信号に関する事前知識を活用することで通常必要とされるよりも少ない測定点数から正しい復元結果を復元する技術であり、測定点数を減らした分だけ測定を高速化することができる。より具体的に本研究では、リサジュー走査によって測定信号を疎にサンプリングしたうえで、空間スペクトル全変動によって正則化された最適化問題を解いて信号を復元することで、圧縮センシングをFT-CARS分光イメージングに適用する手法を提案・実証した。数値シミュレーション結果をもとに適切な走査周波数を決定し、上記手順によって信号の疎サンプリングと復元を行うことで、従来のラスタースキャンに基づく測定に比べて8分の1程度の測定時間でも信号を復元できることを実証した。本成果は広帯域なラマン分光画像をビデオレートで取得した最初の報告であり、今後は一例として生細胞内小分子の時空間的な局在を明らかにすることで細胞の生理機能の解明等につながると期待される。
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