从光到思维：共聚焦显微镜中的传感器和测量技术

这项经典技术利用外光电效应，本文将首先对此进行简要描述。这将有助于理解为何不同材料用于不同目的。增益的产生是通过产生次级电子，然后在多个阶段对其进行再次放大。放大过程发生在所谓的倍增极（dynode）上。最后，产生的众多电子需要释放到外部电路，这项工作由阳极完成。

外光电效应描述的是光照射（最初为金属）表面时，表面产生自由电子的现象。最早被观察到的光电效应是“贝克勒尔效应”，即当浸在导电液体中的电极受到不同强度的光照射时，电极间会产生电势差 [1]. 这种效应类似于半导体中观察到的效应，现在通常被称为“光伏效应”，也是推动家用屋顶太阳能电池板产业蓬勃发展的原因。该技术中不产生自由电子，因此被称为“内光电效应”。内光电效应对 “雪崩光电二极管”一章中描述的雪崩光电二极管至关重要。
 

海因里希·赫兹[2]观察并描述了外光电效应，他发现紫外光对他的火花间隙（“Tele-Funken”）的产生具有促进作用。威廉·哈瓦克斯[3]继续研究了光致电现象，这也是外光电效应一度被称为哈瓦克斯效应的原因。阿尔伯特·爱因斯坦[4]理解并解释了这些测量现象。通过复兴牛顿的光的粒子理论[5] ，他成功解释了所有无法用波动理论推导出的观察结果。
 

测量照射到单个电极时释放的电子数量（即通过第二个电极检测到的电流），我们发现该数量与光的强度成正比。这与光的波动理论相符：电场强度越大，用于释放电子的能量就越多。然而，考察这些电子的动能（即“初始速度”）时，我们发现该速度并不取决于光的强度，而仅取决于光的波长。此外，存在一个最大波长，超过该波长则不会再有电子释放。这个最大波长是阴极材料的固有属性。这与波动理论的观点相悖，后者认为只要提供足够的能量——对于弱光强度的情况，只需照射更长时间——就能够激发接收器释放电子。

这种现象可以通过将光理解为粒子来解释：在1900年，马克斯·普朗克引入了“作用量子”的概念，以描述温度和辐射能量之间的正确关系[6]之后，爱因斯坦将这种量子化概念应用于光能量本身。因此，光被划分为大小为E=h*c/λ的能量包，其中h是普朗克常数。如果一个具有特定能量E的光粒子撞击金属表面，该能量可以被吸收，并可以将一个电子从阴极材料的结构中释放出来。然而，要发生这种情况，光子必须至少具有与将电子束缚在材料中的能量相同的能量。这就是上述由功函数WA描述的最小能量。能量较低的光粒子无法释放任何电子，无论单位时间内有多少光粒子撞击表面（即强度）。由于c和h是物理常数，光子能量仅取决于波长λ，实际上与波长成反比。当波长超过某个值λmin时，光子的能量E=c/λmin将小于功函数，此时测量仪器将不会显示任何电流。

波长较短的光子能够释放电子，并且我们发现这些电子的动能与波长呈线性关系，其表达式为：Ekin = h*c/λ – WA，但与辐射强度（光子密度）无关。在较高辐射强度下，最初的变化仅是产生更多的自由电子。

图2展示了锌的这一关系。从图中可以看出，要检测到光电效应，光的波长至少要短于约280纳米。因此，锌阴极不适用于可见光。所用材料的功函数应尽可能低。从元素周期表可以看出，碱金属尤其适用，因为它们的最外层电子与原子核的结合非常弱。因此，光电阴极的有效成分通常是碱金属或其混合物（例如Cs、Rb、K、Na）。为了在可见光范围内获得良好的效果，现在也经常在光电阴极材料中使用半导体晶体（例如GaAsP）。更多细节可在滨松光电倍增管手册 [7]中找到。这也适用于以下所有章节，尤其是关于光电倍增管特性的部分。
 

选择传感器的关键参数是光电阴极的量子效率，即入射光子数与产生的光电子数之比。碱金属光电阴极在300纳米至600纳米波长范围内表现良好，在光谱的蓝色区域可达到接近30%的效率。半导体变体的效率可高达50%，可在400纳米至700纳米（GaAsP）或900纳米（GaAs）波长范围内使用。因此，半导体光电阴极越来越多地用于需要较长波长的生命科学应用，因为光学散射是厚样品的主要问题，且散射程度随波长的四次方递减。
 

由于应用的多样性，存在大量在光谱灵敏度、量子效率和时间分辨率方面各不相同的光电阴极类型。

在光电阴极中，每个入射并有效的光子会释放出一个电子。当然，测量单个光电子的难度与测量单个光子相当。然而，与光子不同的是，电子极易操控：可以通过直流电压来增加电子的能量。如果自由电子在放电前通过电压U，它将吸收能量e*U，该能量以动能的形式添加到电子上（在真空管中）。例如，在1000伏的电势差下，电子将获得1000电子伏特（eV）的动能。一个620纳米的光子大约具有2 eV的能量。由此可见，通过高电压加速光电子，可以使“单光子”信号获得远高于光子本身能量的能量：这就是信号增益。

在经典PMT中，这种增益分布在多个级之间。在光电阴极后面是一个带有正电压的电极，其典型电压介于50伏和100伏之间。释放的光电子被该正电位吸引，并沿该方向加速，直到最终撞击该电极。在此，动能被转换为释放更多电子（“次级电子”）——这与光电阴极吸收光子后发生的过程非常相似。典型值为每个入射电子产生2-4个次级电子。

为了产生可测量的电荷，该过程需要在级联结构中重复多次，例如，如果每个电极（此处称为倍增极）产生3个次级电子，则总共会释放3k个电子，其中k代表倍增极的数量。典型的PMT大约有10个倍增极，这相当于3^10 = 59,049个电子——一个可测量的电荷约为10 fC。

光电倍增管的整体增益可以通过总高压进行控制，该高压通常通过分压器在各个倍增极之间进行均匀分配。电压越高，增益越大。每个倍增极释放的电子数是一个平均值，可以通过电压进行连续调节。这就是为什么会出现诸如“2.7个释放电子”这样看似奇怪的数值。

图4展示了以2.7个电子为例的频率分布，描述了到达倍增极的电子实际释放的电子数量。大多数情况下，会释放1个、2个、3个或4个电子，偶尔甚至更多。在“后期”倍增极，每次前一级倍增极的电子倍增到达时，这些事件都会被平均化，每个脉冲获得约2.7倍的增益。然而，由于只有一个电子到达第一个倍增极，因此无法在第一个倍增极上取平均值。因此，图4中的分布是PMT末端脉冲高度分布的近似值，表明该值波动范围为4到5倍。因此，每个光子的增益量变化很大。这是积分测量方法中噪声的重要来源（见下文）。这些不同的脉冲高度也会导致光子计数时的分辨问题。

电子也可能无法击中目标（下一个电极）。发生这种情况的阶段不同，总电荷的精度会降低，效率也会下降。因此，通常使用“探测效率”一词，而不是光电阴极的“量子效率”，因为它考虑了整个电子倍增链中的损耗。

在高压倍增级放大后，电子最终到达阳极，在那里可以测量电荷。由于电子在管内可能采取不同的路径，它们并非同时到达阳极。因此，电子到达的时间也呈一定分布，这种时间分布反映在理想电脉冲的宽度上。实际上，脉冲形状很大程度上受测量装置的影响，测得的脉冲宽度是到达电荷分布与下游电子设备衰减特性的卷积结果。

为了描述脉冲形状，通常使用半峰全宽（FWHM）。对于PMT，FWHM大致在5到25纳秒之间。当然，脉冲在阳极的有效时间比FWHM要长，对于10%上升沿到90%下降沿之间的时间，我们可以粗略地估计为FWHM的两倍。然而，脉冲形状是不对称的；上升时间比下降时间快两到三倍。可以通俗地将其比作狗洗澡后甩掉身上的水滴：水滴数量先迅速增加，然后逐渐减少——因为剩下的水滴越来越少。
 

光子到达阴极与输出脉冲峰值之间的时间称为渡越时间（TT），其值约为15到70纳秒，具体取决于光电管的设计。这是信号在管内传输的时间。渡越时间也在一个平均值附近随机分布，渡越时间扩展（TTS）为1–10纳秒。这是荧光寿命应用的重要参数，因为它限制了测量的准确性。

即使没有光子照射到阴极，阳极仍然会以一定的频率检测到事件。这些事件大多由阴极发射的热电子触发。来自倍增极的热电子也可能导致一些较小的事件。这些事件被归类为“暗噪声”，会降低图像对比度，对于微弱信号而言，这是一个尤其严重的问题，因为这些信号可能无法与背景区分开来。在PMT中，光电阴极和早期倍增极的噪声会被后续的倍增级放大。而单级系统中则不存在这种情况。因此，双级混合探测器（见 "混合探测器"一章）产生的倍增噪声要小得多。
 

到达阳极的电荷云会产生一个电压脉冲。更准确地说，施加在高压上的正电位会被到达的负电荷以脉冲形式略微衰减。此时的电荷是可测量的，但仍然非常微弱。因此，需要进行仔细的设计以确保获得有意义的测量结果。基本上，有三种不同的测量概念，将在下文概述。这些概念适用于所有类型的传感器，包括“雪崩光电二极管”和“混合探测器”章节中描述的雪崩光电二极管和混合探测器。然而，这些方法并非对所有传感器都同样适用。

我们在此也想探讨一下评估方法，因为用户与其说是对传感器的工作原理感兴趣，不如说是更关心这些信号对其测量和研究的意义。

测量PMT信号的传统技术是使用所谓的电荷放大器。在扫描显微镜中，照明光束持续扫描样品，每条扫描线都需要划分为所需数量的像素。对于经典的结构图像，典型的记录时间约为一秒，每幅图像包含1000条扫描线，每条线包含1000个像素。因此，每个像素的记录时间约为1微秒。在这1微秒内，来自PMT的所有电荷都会在电容器中累积，如图7所示。总时间的一部分会用于重置电荷放大器，以便其在下一个像素的测量时重新从零开始。最终得到一个与从PMT接收的总电荷成正比的电压。然后，该电压通过模数转换器（ADC）转换为“灰度值”。通常使用8位分辨率，即灰度值是介于0和255之间的整数。通过调节PMT的高压，可以确保测得的信号“落入”这8位范围内，即充分利用整个动态范围，而不会因过载而导致信号截断。

显然，这些灰度值并不代表绝对亮度值，而只能用于比较不同图像区域的相对亮度，或者比较在相同测量设置下采集的图像的亮度。如上所述，每个入射光子的信号强度变化很大。在一个图像元素的亮度测量时间内，会有若干甚至许多光子入射。可能的取值是单个光子电荷的所有组合，这些组合本身就是准连续变化的。因此，累积测量中的光子事件完全模糊，信号强度呈现连续分布。数字化过程则将这种连续分布转换为256个离散的亮度值，即灰度值。

当然，实验人员通常并不关注单个图像元素的亮度，而是关注诸如完整细胞或组织成分等结构的强度。因此，他们会选择一个感兴趣区域（ROI）并获取其亮度值。根据图像分辨率（通常约为1000 x 1000像素，即1百万像素），数百甚至数千个图像元素会被组合成一个单一的数值。然后，可以将该平均值与其他结构的值进行比较，或者在活体材料实验中将其绘制为时间变化曲线等。例如，还可以更精确地分析该区域内的亮度分布。为此，需要生成一个直方图，统计具有特定亮度的图像元素数量。由于有256种不同的亮度级别，因此在8位直方图的x轴上会显示从0到255的数字。由于数字化过程，这里不存在中间值。因此，严格来说，直方图中不应存在连续的线条。此外，y轴上绘制的频率也只能是整数，这很合理，因为它们代表图像元素的数量。图8展示了一个此类直方图。我们可以从该直方图中提取各种细节；这里我们主要关注三个属性。
 

如果亮度分布是对称的，则平均亮度值位于直方图的最大值处。然而，我们经常会观察到某种程度的不对称性，表明平均值略微偏离最大值，可能偏左或偏右。

对于极端的亮度波动，曲线会变得非常“宽”。如果没有方差，则只会有一个灰度值，“曲线”将无限窄。因此，宽度是方差的体现。然而，影响这种方差的因素不仅是每次测量时间内到达图像元素的 photons 数量分布，还包括测量系统的噪声特性，尤其是PMT以及电子设备的噪声。只有当这些噪声部分足够小时，才有可能根据平均值与宽度的比率来估计 contributing photons 的数量。

由于零点由电子设备的设置固定，因此无法从灰度值直方图中推断出背景亮度中PMT暗电流的比例。

为了获得可用的图像，需要大约为3的信噪比（SNR）。当在图像元素中记录到10个光子时，即可达到此信噪比。对于线频为1 kHz的1百万像素图像，这意味着每秒有1000万个光子入射。然而，通常我们会尽量使用较弱的光照，因为高强度照明会破坏荧光染料，且产生的分解产物通常对生物体有害。因此，需要降低照明强度，以在图像质量和样本稳定性之间取得平衡。因此，每个像素通常只记录到平均1到3个甚至更少的光子。即使信号极其微弱，只要每个像素的平均光子数远小于1，仍然可以进行有效的评估。

为什么即使只有10个光子，我们也能获得远超过200种不同的灰度值？15种不同的亮度级别难道不够吗？如果每个光子在图像中产生相同的信号，那么15级就足够了。但是，正如我们上面所述，脉冲高度变化很大（强度存在噪声）。如果一个像素中累加了多个光子的脉冲，则可能的亮度值数量会再次增加。这就是亮度级别数量庞大的原因。而且，使用的级别越多（例如使用约12或16位的较低灰度分辨率），我们就越会放大脉冲变化产生的噪声。然而，这样做并不能提供更好的信息。
 

直方图还提供其他有用的信息。如果在记录过程中没有充分利用0到255的完整动态范围，而只使用了底部十分之一（0到25），则显示器上的图像会非常暗，因为显示器只使用了0到25的灰度值。我们只能通过“扩展”直方图来使图像变亮，这是当今所有数码相机都自动提供的常用技术。这种方法是将每个像素的亮度值乘以相同的系数Z。在上述情况下，我们需要将所有值乘以10，以覆盖0到255的范围。然而，由于最初只有25个不同的值，因此最终图像中也只有25个不同的值。因此，直方图会出现间隙；在我们的示例中，所有绘制的灰度值之间都缺少9个值。因此，图表看起来有些“杂乱”，但数据是正确的。

虽然电荷放大器多年来一直用作共聚焦显微镜上测量PMT信号的设备，但它现在已基本被其他技术取代（见下文）。电荷放大器提供的信号是对整个像素时间内的信号进行积分，因此结果取决于像素时间的长度。然而，如果改变扫描格式（例如，在相同的扫描速度下，每行只记录100个而不是1000个像素），则像素时间会发生变化。此时信号会增大10倍，因此需要调整PMT上的高压。改变扫描速度也会产生相同的效果。此外，由于电荷放大器的复位需要一定的时间，因此每个像素的测量时间都会损失一部分。在高扫描速度和高分辨率下，像素时间非常短，复位造成的损失会变得显著。直接数字化可以解决这个问题。

现代数字化电路的速度足够快，能够直接将PMT信号转换为数字量。具体方法是通过一个适当阻值的电阻对PMT产生的电荷进行放电，并以高时钟频率将由此产生的电压转换为灰度值。单个图像元素的数据在记录过程中会立即进行平均，因此，无论记录一个图像元素需要多长时间，图像最终获得的灰度值都能真实地反映样本的强度。采用这种方法，无需重新调整PMT的高压，可以直接比较亮度值。此外，也不存在因复位而造成的时间损失。

使用直接数字化方法获得的直方图与使用电荷放大器时获得的直方图看起来完全相同，并且基本上包含相同的信息。这是因为平均方法本质上也是对测量数据进行累加，只不过是立即在正确的时间轴上进行缩放。扫描变焦也不会改变图像亮度，除非是由于不同程度的荧光染料漂白等原因造成的真实亮度变化——但这属于有价值的信息，而不是测量伪影。漂白现象也可以通过这种方法立即进行量化。

这项技术的另一个优点是不存在因清空存储器而造成的死时间。这使得在极短的像素时间内能够获得更好的信噪比。
 

我们现在可以使用清晰简洁的直方图来描述强度。然而，有趣的是，世界远非如此平滑和连续。正如马克斯·普朗克[7]无意中发现的那样，光并非以连续强度的形式存在。因此，我们的探测器测量的是单个事件——光子的到达，而不是连续的强度值。表面上的连续性是测量上的模糊性造成的：PMT模拟测量的直方图显示的是模糊测量的合并结果。正如我们已经提到的，PMT接收到的每个光子都会产生一个宽度变化的脉冲，其强度先上升后下降。通过对大量宽度和高度不同的脉冲进行积分或平均，可以获得一个看似连续的亮度直方图，其中可以出现任何强度值。此外，这些强度值的数量取决于数据记录中人为设定的“灰度深度”。然而，事实并非如此。仔细考虑后会发现，像素中的亮度不能用有理数表示。它只能是一个整数，事实上，它只能是在该像素的测量时间内到达探测器的光子确切数量。因此，与其对每个脉冲的电荷（即脉冲曲线下的面积）进行积分或平均，不如直接计数到达阳极的电荷脉冲，而不评估脉冲大小。这将解决大部分噪声问题。

* 事实上，光强也取决于光子的颜色，这会对脉冲高度产生轻微影响。然而，这种能量差异在整个光谱范围内仅约为2电子伏特。与第一个倍增极上约80伏特的电压相比，这可以忽略不计。对于下文将讨论的混合探测器（HyD），这种变化甚至要小一百倍左右。
光电子的初始速度也存在类似情况，正如我们之前提到的，光电子可以从阴极向任何方向发射。一些光电子会朝着期望的方向运动，而另一些则需要通过改变方向来加速，这会导致它们撞击倍增极时的动能有所损失。这种动能的变化范围也在±2电子伏特左右。

如今，这种计数器在电子学中已成为标准配置。脉冲的高度或斜率用于激活一个触发器，每次触发计数器值加1。在一个像素的测量结束时，计数器会被重置为0（这个过程几乎不耗时），然后重新开始计数。然而，这种方法的局限性在图11中显而易见：脉冲必须能够被单独分辨。如果第二个脉冲在第一个脉冲期间发生，则只会检测到一个脉冲，导致后续测量的亮度值偏低。脉冲是否能够分离取决于脉冲之间的时间间隔和脉冲宽度。较宽的脉冲只适用于较低的亮度，因为否则脉冲之间会过于接近，容易发生重叠。较窄的脉冲即使在高强度（即较短的脉冲间隔）下也能产生良好的计数结果。

典型的PMT输出的脉冲宽度约为20纳秒，可以有效区分。如果光子总是以相同的时间间隔到达，则计数率可高达每秒5000万次（50 Mcps）。然而，由于光子的到达是随机的，脉冲重叠的概率会大大增加，从而降低了最高计数率。这里所说的最高计数率是指，当超过该计数率时，实际触发的光电子数量与测量到的脉冲数量之间的关系不再呈线性。诚然，这是一个取决于误差容限的任意定义。如果允许的偏差仅为1%，则线性关系会在0.5 Mcps时结束；如果允许10%的偏差，则线性关系会在5 Mcps时结束。在日常实践中，1%的精度通常难以达到，而10%则超过了容忍阈值。例如，可以将阈值设定为6%，从而在计数率略高于10 Mcps时获得有效的测量结果。

如果我们暂时假设没有亮度波动（例如，通过照射一个固定点，不进行扫描），则光子平均会均匀地到达探测器，但其到达是随机的。在这种泊松过程中，光子之间的时间间隔可以用指数分布来描述。我们无需在此深入探讨细节，只需说明此过程可以用精确的数学术语来描述。在一定程度上，我们可以利用它来计算由脉冲重叠引起的、导致线性偏差的误差。然而，如果已知误差，我们就可以使用测得的脉冲数反推实际到达的脉冲数。这种方法在未经校正时误差变得显著的脉冲率的五倍范围内有效。因此，这种校正方法被称为线性化。这是一种用于扩展测量范围的、广为人知且有充分描述的方法[7].

与原始计数的脉冲（对应于光子）不同，这种线性化方法（类似于展宽）在计算中会产生小数以及整数。这反过来会影响直方图，因为直方图通常只绘制整数，例如灰度值。无论如何，这些能量通道的宽度通常总是恒定的，并且总是可以将任何小数转换为整数，例如从0开始然后简单地继续计数。因此，线性化会导致直方图中出现拍频效应，从而使个别能量值远超出直方图的包络线。虽然起初可能令人困惑，但这是对统计校正后的光子数的精确表示。

当然，目前也已经利用半导体技术制造出了可用于测量光强的光敏元件。其中，最容易与光电倍增管进行比较的器件是雪崩光电二极管（APD）。

利用半导体测量光强时，使用的是内光电效应。该效应是指光子被吸收后，在弱掺杂的半导体材料中产生一对电荷（自由电子和可扩散的“空穴”）。吸收层嵌入在p型和n型掺杂层之间，其作用类似于扩大了直接pn结处形成的耗尽区。该层被称为“i”层，因为它只表现出本征导电性。由于各层的排列顺序，这些半导体系统被称为pin二极管。如果在此类光电二极管的电极上施加反向偏置电压，则会产生与入射光强度在很大范围内成正比的电流。然而，这种二极管对于弱信号的灵敏度不够高，且噪声较大。

为了能够测量更微弱的信号，在pin结构中增加了一个额外的层：在i层和n层之间插入另一个高掺杂的p层。此处形成的极高电场强度使电荷迅速加速，并在撞击晶格原子时释放能量，从而产生更多的电荷（这也是将其与PMT进行比较的原因）。这些新产生的电荷也会被加速，使这一过程像雪崩一样迅速扩展，并在测量电路中产生一个脉冲。如果产生的电荷量适中，雪崩过程会自动停止，增益可达10²。在极高的反向电压下，可以获得极高的增益（高达10⁸），但为了避免器件损坏，必须主动中断电流。后一种情况被称为“盖革模式”，因为它适用于无需额外放大即可检测单个光子。盖革模式的缺点是在一次测量事件后存在较长的死区时间。因此，通常这种模式不适合用于图像记录。

与光电倍增管不同，雪崩光电二极管的动态范围较小，因此需要始终注意被测光的强度不宜过高。在非盖革模式下，其增益在100倍到1000倍之间，具体取决于施加的电压。另一方面，这种类型的传感器具有极低的暗电流，使其非常适合检测微弱信号，否则这些信号在高暗电流的背景噪声中会被淹没。其光谱灵敏度覆盖了从300纳米到超过1000纳米的宽广范围，这也解释了为什么APD也常用于特别是红色荧光发射的图像记录。尽管在红色波段具有极高的灵敏度，但其热噪声仍然相对较小。这种噪声取决于传感器的表面积，APD的表面积最大为0.1平方毫米，而PMT传感器的表面积可达10平方毫米。

APD产生非常窄的脉冲，这是光子计数的一个重要特性。然而，这一特性只能在非盖革模式下利用，因为在盖革模式下，由于极长的死区时间（几十纳秒），这一优势会丧失。

如果能够将PMT的高动态范围与APD的速度和低噪声结合起来，那将是非常理想的。而混合探测器（HyD；也称为HPD：混合光电探测器或HPMT：混合光电倍增管）正是通过结合真空管和半导体组件的嵌合技术实现了这一点。

该组件中两种技术的结合确实产生了一种兼具PMT和APD最佳特性的传感器。

HyD的“输入”部分与PMT完全相同：真空管中的光电阴极通过吸收光子释放光电子。通常使用GaAsP光电阴极——这也是生物医学荧光应用中使用的PMT最合适的阴极类型。然而，与PMT不同的是，HyD中的光电子不是分阶段加速的，而是在一个单一步骤中经过超过8000伏特的电位差进行大幅加速。

由此可见，相对脉冲高度的差异远小于PMT，后者到第一倍增极的加速电压约为100伏。正如"光电倍增管",一章所述，第一倍增极释放的电子数量在2到4个之间，预期方差为1到2个电子。这就是为什么PMT的脉冲高度通常变化3到5倍的原因。相比之下，混合探测器中的光电子被8千伏的电压加速，从动能转换中获得约1500个次级电子。因此，变化约为40个电子（√1500）。虽然这肯定比2到4个电子要多，但仅占1500的3%。因此，输出脉冲非常均匀，能够更准确地反映照明能量。

现在，经过高速加速的光电子并非撞击倍增极（倍增极无法承受如此高的能量），而是撞击半导体材料。在这里，其能量被转换为大量的电荷对（如前文所述，约为1500个）。施加的电压使这些电荷向倍增层移动，其过程与APD中的雪崩效应类似。在这里，信号再次被放大约100倍，从而形成可测量的脉冲。

由于单步加速和随后的直接放大，电荷的轨迹变化要小得多，这意味着HyD产生的脉冲比PMT产生的脉冲更加锐利：脉冲宽度减少了约20倍，约为1纳秒（目前已接近½纳秒）。

此外，由于没有倍增极以及光电阴极的尺寸小得多，暗事件也大大减少。与光电倍增管相比，背景噪声也显著降低。除了提高记录图像的对比度之外，这还允许对更多图像进行平均或累积。由于背景几乎完全是黑色的，因此当大量图像合并成一个图像时，背景仍然保持黑色，这使得在高对比度下显著降低信号噪声成为可能。

因此，混合探测器具有诸多优势。其均匀且窄的脉冲允许在光电流强度下进行光子计数，而这种光电流强度很快就会使PMT过饱和。因此，即使是对于“普通”的图像记录，也应该考虑使用处于光子计数模式的混合探测器。毕竟，正如“光子计数”一章所述，与模拟检测技术相比，光子计数具有许多优势。

因此，评估结果不会产生被噪声“污损”的直方图和准连续的直方图，而是如预期的那样，产生定义清晰的、仅包含少量光子的频率分布。图9展示的就是这样一种直方图。顶部显示的是每个像素平均10个光子的泊松分布。

利用混合探测器，徕卡TCS SP8系统提供了三种不同的数据记录技术供用户自由选择。首先，可以将光子计数的原始数据直接用作图像信息（“光子计数”模式）。由于该模式不使用线性化方法，因此最大计数率低于线性化数据，但仍然显著高于传统光电倍增管。获得的速率约为60 Mcps（兆计数/秒）（详见"光子计数"章节）。 

如果通过上述的数学线性化方法对计数事件进行校正，最大计数率将提高5倍，可以记录高达300 Mcps的亮度。在这种情况下，光子可以转换为不一定是整数的值，因此最好立即进行缩放处理，以使亮度值与传统传感器具有可比性，并适合在显示器上进行平衡显示。该方法是标准应用的方法。请注意，由于展宽和舍入效应，直方图可能看起来“奇怪”。但是，在评估图像亮度时测量的数据仍然是正确的。

为了更好地呈现所使用的总动态范围，还可以对数值进行调整，以减少明亮像素的影响并增加黑暗像素的影响。这类似于HDR渲染的效果。这种模式被称为“Bright R”，用于显示亮度差异很大的图像，以避免明亮区域出现眩光，并使黑暗区域保持可见。例如，细胞体中含有大量染料而树突非常细的神经元就属于这种情况。

1. Becquerel AE: Mémoire sur les effets électriques produits sous l’influence des rayons solaires. Comptes Rendus 9: 561–67 (1839).
2. Hertz HR: Ueber den Einfluss des ultravioletten Lichtes auf die electrische Entladung. Annalen der Physik 267 (8): 983–1000 (1887).
3. Hallwachs WLF: Ueber die Electrisierung von Metallplatten durch Bestrahlung mit electrischem Licht. Annalen der Physik 34: 731–34 (1888).
4. Einstein A: Ueber einen die Erzeugung und Verwandlung des Lichtes betreffenden heuristischen Gesichtspunkt. Annalen der Physik 322 (6): 132–48 (1905).
5. Newton I: Opticks. Or, A Treatise of the Reflections, Refractions, Inflections and Colours of Light (1704).
6. Planck M: Ueber irreversible Strahlungsvorgänge. Ann. Phys, 1:  69–122 (1900).
7. Hamamatsu Photonics KK: Photomultiplier Tubes – Basics and Applications. Ed. 3a: 310 (2007).