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Nov 15, 2023

Il microscopio computazionale raggiunge un livello 3D elevato

8 agosto 2023 Questo articolo è stato rivisto in base al processo editoriale e alle politiche di Science X. Gli editori hanno evidenziato i seguenti attributi garantendo al tempo stesso la credibilità del contenuto:

8 agosto 2023

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di Ottica

I ricercatori segnalano nuovi aggiornamenti a un mesoscopio computazionale in miniatura che consente l'imaging 3D ad alta risoluzione a scatto singolo con un ampio campo visivo. Lo strumento miniaturizzato, semplice ed economico, potrebbe essere utile per un’ampia gamma di applicazioni di imaging in fluorescenza 3D su larga scala e di registrazione neurale.

Qianwan Yang dell'Università di Boston presenterà questa ricerca all'Optica Imaging Congress. L'incontro ibrido si svolgerà dal 14 al 17 agosto 2023 a Boston, Massachusetts.

"La registrazione neurale degli animali in libero movimento è vitale poiché le interazioni funzionali del cervello cambiano con la motivazione e il comportamento. Il mesoscopio mira a misurare l'attività su tutta l'estensione della corteccia dei topi a risoluzione cellulare mentre gli animali si impegnano in comportamenti complessi e cognitivamente impegnativi. La microscopia a fluorescenza è comunemente utilizzati per studiare le strutture e le dinamiche biologiche, ma la maggior parte dei microscopi richiede un compromesso tra campo visivo, risoluzione e complessità del sistema", spiega Yang.

"Per superare i limiti del microscopio, il professor Tian dell'Università di Boston e il suo gruppo hanno sviluppato un mesoscopio computazionale in miniatura (CM2), un microscopio con un'elevata risoluzione spaziale e un ampio campo visivo. Lo strumento si basa sull'imaging computazionale, che combina hardware di imaging e algoritmi computazionali per ottenere capacità di imaging altrimenti impossibili."

I ricercatori hanno recentemente aggiornato il loro mesoscopio aggiungendo nuove ottiche miniaturizzate che migliorano notevolmente la trasmissione della luce e il contrasto dell'immagine. Hanno inoltre sviluppato un nuovo modello di deep learning che migliora significativamente la risoluzione assiale e la velocità di ricostruzione. Il sistema risultante è semplice ed economico grazie ai componenti standardizzati e stampati in 3D utilizzati.

Gli aggiornamenti hardware includevano collimatori LED in miniatura basati su ottiche a forma libera e fabbricati utilizzando una resina trasparente e una stampante 3D da tavolo. Aggiungendo i nuovi collimatori, ciascuno del peso di soli 0,03 grammi, all'illuminatore a serie di quattro LED dello strumento, l'efficienza luminosa ha raggiunto circa l'80%. Questo aggiornamento ha prodotto anche un'illuminazione uniforme e altamente confinata con una potenza di eccitazione fino a 75 mW su una regione circolare di 8 mm di diametro. I ricercatori hanno potenziato il contrasto dell’immagine incorporando un nuovo filtro di emissione ibrido che combina filtri di interferenza e di assorbimento.

Il nuovo modello di deep learning ottimizza gli aspetti computazionali della formazione dell’immagine per consentire l’imaging 3D di alta qualità in un ampio campo visivo. L'algoritmo ha migliorato la risoluzione assiale a circa 25 μm, circa otto volte migliore rispetto al metodo precedentemente utilizzato per la ricostruzione, riducendo al tempo stesso il tempo di ricostruzione a meno di 4 secondi per un volume con un campo visivo di 7 mm e una profondità di 0,8 mm.

Yang ha aggiunto: "Il lavoro futuro si concentrerà sull'affrontare l'eccezionale sfida della dispersione dei tessuti. Prevediamo di esplorare soluzioni promettenti come le tecniche di illuminazione strutturata in miniatura e le strutture di ricostruzione 3D incorporate nello scattering per espandere l'utilità di CM2."

Fornito da Ottica