多光子激发扫描显微成像系统的不足。只能对荧光成像。如果样品包括能够吸收激发光的色团，如色素，样品可能受到热损伤。分辨率略有降低，虽然可以通过同时利用共焦的小孔得到改善，但是信号会有损耗。受昂贵的超快激光器限制，多光子扫描显微镜的成本较高。多光子激发显微镜应用举例。动物和脑片神经细胞结构与功能、动物脑皮层的成像、胚胎发育过程的长时间动态观测、多光子激发光解笼、细胞内微区钙动力学、多光子激发自发荧光、其它应用。利用多光子显微镜的多点光ji活能力，我们可以研究多个神经细胞之间的连接和控制。啮齿类多光子显微镜应用
神经科学重要的研究工具-多光子显微镜作为神经科学重要的研究工具，近年来发展快速，品牌也众多。我们通常都是在一间开着冷气的房间里的超大防震台上见过这样一套设备。台面上复杂的光路也让我们在使用中小心翼翼，生怕弄坏了哪里而无从修复。你是否想象过一台放在书桌边上就能使用的多光子显微镜，一台跟普通显微镜一样操作简便的多光子显微镜，一台不用担心会碰坏的多光子显微镜，一台可以在不同实验室之间搬来搬去的多光子显微镜，一台可以从任意角度进行观察扫描的多光子显微镜？滔博生物TOP-Bright是一家集研发，生产，销售于一体的专注于神经科学产品及致力于向高校、科研机构等领域提供实验室一体化方案的高科技企业。业务服务范围已遍布至全国各地几百家实验室。目前公司主营产品是享誉全球的国际品牌和产品,这些仪器设备都是科学研究所必备且不可替代的基础仪器。 美国离体多光子显微镜供应商多光子显微镜的分辨率比传统的单光子共聚焦要低的多。
与传统的单光子宽视野荧光显微镜相比，多光子显微镜（MPM）具有光学切片和深层成像等功能，这两个优势极大地促进了研究者们对于完整大脑深处神经的了解与认识。2019年，JeromeLecoq等人从大脑深处的神经元成像、大量神经元成像、高速神经元成像这三个方面论述了相关的MPM技术[1]。想要将神经元活动与复杂行为联系起来，通常需要对大脑皮质深层的神经元进行成像，这就要求MPM具有深层成像的能力。激发和发射光会被生物组织高度散射和吸收是限制MPM成像深度的主要因素，虽然可以通过增加激光强度来解决散射问题，但这会带来其他问题，例如烧坏样品、离焦和近表面荧光激发。增加MPM成像深度比较好的方法是用更长的波长作为激发光。
要想实现离散的轴向重新聚焦，需要在OBJ1的焦平面中放置一个阶梯镜（图3b）。当入射激光束被OBJ1聚焦到的焦平面恰好与阶梯重合时，被反射的激光将在无穷大的空间中成为准直光束，并在OBJ2的焦平面上形成激光光斑。并且返回的激光束会被GSM消除横向扫描，即OBJ2形成的焦点不会进行横向扫描，实现轴向扫描。如果激光点被扫描到与焦平面不一致的阶梯，则会形成远离镜面的激光焦点，返回的激光束会在无穷大的空间中会聚或发散，进而导致由OBJ2形成的激光焦点也在轴向重新聚焦，通过这种方式即能实现离散的轴向扫描。对于已精确匹配两个物镜光瞳的光学装置，不会引入像差。为了进行连续的轴向重新聚焦，将阶梯镜替换为稍微倾斜的平面镜，同时入射的激光焦点也需要被倾斜，使得其以垂直于镜面的方向入射，通过相对入射激光束稍微平移OBJ1即可实现这种倾斜。多光子显微镜能提供多种对比度机制。
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。全球多光子显微镜主要消费地区分析，包括消费量及份额等。美国共聚焦多光子显微镜配置
双光子荧光显微镜是结合了激光扫描共聚焦显微镜和双光子激发技术的一种新技术。啮齿类多光子显微镜应用
多光子激发的特点。激发波长∶两个或多个光子同时激发，激发波长是单光子激发波长的两倍或多倍（i.e.红光能激发UV探针）。多光子激发∶依赖于多个光子同时到达的时间。使用脉冲飞秒激光器（i.e.10-16 seconds），且能提供更高的峰值功率。荧光限制在焦点处，能满足多个光子同时达到产生多光子吸收。荧光强度正比于（激光强度）n。为什么使用飞秒激光器?多光子激发需要超快的激光器，皮秒脉冲不能实现三光子激发。深度成像需要更高、更窄脉冲输出功率。多光子激发光源处于近红外区，对细胞毒性和光漂白更小。啮齿类多光子显微镜应用
