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Nov 15, 2023

Computermikroskop erreicht 3D-Qualität

8. August 2023 Dieser Artikel wurde gemäß dem Redaktionsprozess und den Richtlinien von Science X überprüft. Die Redakteure haben die folgenden Attribute hervorgehoben und gleichzeitig die Glaubwürdigkeit des Inhalts sichergestellt:

8. August 2023

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von Optica

Forscher berichten über neue Verbesserungen eines rechnergestützten Miniaturmesoskops, die hochauflösende 3D-Bildgebung in Einzelaufnahme mit einem weiten Sichtfeld ermöglichen. Das einfache, kostengünstige Miniaturinstrument könnte für eine Vielzahl groß angelegter 3D-Fluoreszenzbildgebungs- und neuronaler Aufzeichnungsanwendungen nützlich sein.

Qianwan Yang von der Boston University wird diese Forschung auf dem Optica Imaging Congress vorstellen. Das Hybridtreffen findet vom 14. bis 17. August 2023 in Boston, Massachusetts, statt.

„Die neuronale Aufzeichnung frei beweglicher Tiere ist von entscheidender Bedeutung, da sich funktionelle Gehirninteraktionen mit Motivation und Verhalten ändern. Das Mesoskop zielt darauf ab, die Aktivität über die gesamte Ausdehnung des Kortex von Mäusen mit zellulärer Auflösung zu messen, während Tiere komplexe, kognitiv anspruchsvolle Verhaltensweisen ausführen. Fluoreszenzmikroskopie ist üblich.“ „Wird zur Untersuchung biologischer Strukturen und Dynamiken verwendet, aber die meisten Mikroskope erfordern einen Kompromiss zwischen Sichtfeld, Auflösung und Systemkomplexität“, erklärt Yang.

„Um die Grenzen des Mikroskops zu überwinden, entwickelten Professor Tian von der Boston University und seine Gruppe ein rechnergestütztes Miniaturmesoskop (CM2) – ein Mikroskop mit sowohl hoher räumlicher Auflösung als auch großem Sichtfeld. Das Instrument basiert auf rechnergestützter Bildgebung, die kombiniert Bildgebungshardware und Rechenalgorithmen, um sonst unmögliche Bildgebungsfähigkeiten zu erreichen.“

Die Forscher haben ihr Mesoskop kürzlich um eine neue Miniaturoptik erweitert, die den Lichtdurchsatz und den Bildkontrast erheblich verbessert. Sie entwickelten außerdem ein neues Deep-Learning-Modell, das die axiale Auflösung und die Rekonstruktionsgeschwindigkeit deutlich verbessert. Das resultierende System ist dank der verwendeten handelsüblichen und 3D-gedruckten Komponenten einfach und kostengünstig.

Zu den Hardware-Upgrades gehörten Miniatur-LED-Kollimatoren auf Basis von Freiformoptiken, die mit einem transparenten Harz und einem Tisch-3D-Drucker hergestellt wurden. Durch die Hinzufügung der neuen Kollimatoren – jeder wiegt nur 0,03 Gramm – zum Vier-LED-Array-Illuminator des Instruments erreichte die Lichteffizienz etwa 80 %. Dieses Update erzeugte außerdem eine sehr begrenzte, gleichmäßige Beleuchtung mit bis zu 75 mW Anregungsleistung über einen kreisförmigen Bereich mit 8 mm Durchmesser. Die Forscher steigerten den Bildkontrast durch den Einbau eines neuen Hybrid-Emissionsfilters, der Interferenz- und Absorptionsfilter kombiniert.

Das neue Deep-Learning-Modell optimiert die rechnerischen Aspekte der Bilderzeugung, um hochwertige 3D-Bildgebung über ein großes Sichtfeld zu ermöglichen. Der Algorithmus verbesserte die axiale Auflösung auf etwa 25 μm, etwa achtmal besser als die zuvor zur Rekonstruktion verwendete Methode, und reduzierte gleichzeitig die Rekonstruktionszeit auf weniger als 4 Sekunden für ein Volumen mit einem Sichtfeld von 7 mm und einer Tiefe von 0,8 mm.

Yang fügte hinzu: „Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Bewältigung der herausragenden Herausforderung der Gewebestreuung konzentrieren. Wir stellen uns die Erforschung vielversprechender Lösungen wie Miniatur-Strukturbeleuchtungstechniken und streuungsintegrierte 3D-Rekonstruktionsrahmen vor, um den Nutzen von CM2 zu erweitern.“

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