Исследователи из Гонконгского университета разработали AIMED — метод микроскопии, который ускоряет получение 3D-изображений с использованием сжатых измерений.
Исследователи из Гонконгского университета разработали новую микроскопическую методику, позволяющую восстанавливать трехмерные изображения на основе значительно меньшего количества измерений, что потенциально ускоряет биологическую визуализацию и снижает воздействие света на образцы.
Данный подход, получивший название AIMED (сокращение от Arbitrary Illumination Microscopy with Encoded Depth – микроскопия с произвольным освещением и кодированной глубиной), сочетает оптическое кодирование с вычислительной реконструкцией изображения. Система предназначена для многофотонной микроскопии – широко используемого метода визуализации для изучения биологических тканей, расположенных глубоко под поверхностью.
Традиционная многофотонная микроскопия обычно получает изображения слой за слоем, требуя многократного сканирования на разной глубине. Хотя этот процесс эффективен, он может быть медленным и подвергать образцы воздействию большого количества света, что ограничивает его применимость для наблюдения за быстро протекающими биологическими процессами или проведения долгосрочных исследований.
Команда из Гонконга стремилась преодолеть эти ограничения, собирая сжатые данные изображений и восстанавливая полные 3D-объемы с помощью алгоритмов разреженной оптимизации. Вместо сканирования каждой глубины по отдельности, система одновременно возбуждает несколько слоев, а затем вычислительно разделяет сигналы.
Преодоление узких мест в процессе сканирования
Для достижения этой цели исследователи использовали пространственный модулятор света, чтобы разделить лазерный луч на несколько фокусных точек, расположенных на разной глубине. Интенсивность каждой фокусной точки можно регулировать независимо, что помогает компенсировать потерю сигнала в более глубоких слоях ткани.
Этот метод также выигрывает от нелинейной природы двухфотонного и трехфотонного возбуждения, что помогает подавить интерференцию между плоскостями изображения. Это позволяет более точно восстанавливать закодированную информацию о глубине во время реконструкции.
Исследователи протестировали AIMED на образцах нейронов головного мозга мышей и сообщили, что он способен различать тонкие структуры, такие как дендриты и аксоны, при коэффициенте сжатия примерно 60%.
По словам исследователей, этот метод требовал всего лишь от половины до одной трети оптической мощности, обычно используемой на плоскость изображения. В некоторых тестовых конфигурациях восстановленные изображения демонстрировали улучшенную контрастность по сравнению с традиционными методами сканирования.
Более быстрая съемка, меньше света
Исследователи также изучили тонкие нейронные структуры, известные как дендритные шипики. Они сообщили, что AIMED обеспечивает качество изображения, сопоставимое, а в некоторых случаях и превосходящее традиционные методы последовательного сканирования, которые основаны на более высокой оптической мощности.
При коэффициентах сжатия от 62,5% до 87,5% восстановленные изображения сохраняли индекс структурного сходства около 0,95 и пиковое отношение сигнал/шум в диапазоне от 41 до 42 децибел, что указывает на минимальную потерю качества изображения.
Кроме того, команда провела имитационные исследования с использованием до 47 плоскостей изображения. Эти моделирования показали, что данный метод может увеличить скорость объемной визуализации примерно в восемь раз в крупномасштабных задачах визуализации.
В отличие от многих стратегий ускорения, требующих масштабной модернизации оборудования, AIMED разработан как относительно простой дополнительный подход. Исследователи утверждают, что эта платформа может быть адаптирована к другим методам визуализации, включая конфокальную микроскопию, рамановскую спектроскопию и фотоакустическую визуализацию.
Данная работа может быть особенно полезна для изучения разреженных биологических структур, таких как нейронные сети, а также для приложений визуализации, где минимизация фотоповреждений имеет решающее значение.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Advanced Photonics.
Sourse: interestingengineering.com
