Avances en la imagen de fluorescencia volumétrica de un solo disparo
Nueva técnica mejora la imagenología 3D en la investigación biológica.
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Tabla de contenidos
La imagenología por fluorescencia es una técnica clave en la investigación biológica. Permite a los científicos ver organismos vivos en tiempo real sin dañarlos. Este método es especialmente útil para estudiar procesos biológicos porque puede detectar niveles muy bajos de fluorescencia.
Ventajas de la Imagenología de Fluorescencia Volumétrica de Tiro Único
Las técnicas de imagen tradicionales suelen requerir escanear a través de diferentes capas de una muestra, lo que puede llevar mucho tiempo y puede no capturar eventos rápidos. La imagenología volumétrica de fluorescencia de tiro único (SVF) resuelve este problema capturando una imagen 3D en un solo disparo. Este enfoque ofrece una alta resolución temporal y un amplio campo de visión, lo que lo hace adecuado para observar procesos biológicos complejos.
Limitaciones de los Métodos Actuales de SVF
Muchos de los métodos SVF actuales utilizan funciones de dispersión de puntos (PSF) complicadas, lo que lleva a problemas como un menor cociente señal-ruido y una resolución reducida. Estos problemas dificultan la capacidad de capturar imágenes de alta calidad en un área grande.
Introducción de la PSF QuadraPol y Campos Neurales
En este trabajo, se combina una nueva PSF llamada QuadraPol con campos neuronales para mejorar la imagenología SVF. Esta técnica implica un polarizador personalizado y una Cámara de polarización. Juntos, pueden codificar información 3D en una PSF compacta, lo que minimiza la confusión de profundidad. Además, un nuevo algoritmo basado en campos neuronales ayuda a corregir cualquier error que pueda surgir del sistema de imagen.
Logros del Método
La PSF QuadraPol combinada con campos neuronales puede reunir datos 20 veces más rápido que los métodos tradicionales mientras captura un gran volumen en un solo tiro. Esto ha sido confirmado a través de experimentos, que muestran imágenes completamente enfocadas de colonias bacterianas y visuales detalladas de estructuras de raíces de plantas.
Importancia de la Imagenología por Fluorescencia en la Investigación Biológica
La imagenología por fluorescencia ha ganado popularidad porque es sensible, específica a materiales biológicos y no invasiva. Estas características la hacen ideal para observar organismos vivos en tiempo real. Métodos tradicionales como la microscopía confocal y de lámina de luz ofrecen imagenología 3D pero requieren escanear múltiples capas, lo que consume tiempo. Sin embargo, las técnicas de imagen SVF facilitan estos desafíos al registrar datos volumétricos en una única imagen 2D.
Desafíos con las Técnicas de Imagen 3D Actuales
A pesar de su efectividad, muchas técnicas actuales de imagen 3D tienen limitaciones, como requerir múltiples imágenes o estar restringidas a un área pre-calibrada. Algunos métodos requieren calibración extensa, y sus PSF no son invariantes al desplazamiento, lo que lleva a errores en el análisis de imágenes.
Ingeniería de Funciones de Dispersión de Puntos para Mejorar la Imagenología
Para abordar las limitaciones de las técnicas de imagen existentes, los investigadores han estado investigando PSF que pueden codificar información de profundidad de manera más efectiva. Se han propuesto varios diseños de PSF, incluyendo la PSF astigmática y la PSF de doble hélice. Sin embargo, estas PSF diseñadas aún enfrentan dificultades, particularmente al reconstruir formas complejas a partir de los datos capturados.
Diseño y Calibración de la PSF QuadraPol
La PSF QuadraPol ofrece una nueva forma de lograr una imagenología 3D efectiva utilizando un polarizador único que modula la transmisión de luz. Esto permite una imagenología de alta resolución sin sacrificar otras características importantes. El diseño teórico de la PSF proporciona un marco de cómo debería comportarse el sistema de imagen, mientras que la calibración asegura que la PSF se ajuste estrechamente al rendimiento real durante los experimentos.
Algoritmo de Reconstrucción Usando Campos Neurales
Un algoritmo robusto es esencial para reconstruir con precisión escenas 3D a partir de mediciones 2D. El algoritmo tradicional de Richardson-Lucy se utiliza comúnmente para este propósito, pero depende en gran medida de la precisión de la PSF. Al aplicar campos neuronales, este trabajo presenta una nueva forma de reconstruir imágenes que mejora la calidad general.
Configuración Experimental para la Imagenología SVF
El sistema de imagen utiliza un láser específico y componentes ópticos para crear luz de excitación polarizada circularmente. Esta luz se filtra y se detecta mediante una cámara de polarización. El diseño compacto del sistema permite una configuración fácil, lo que lo hace accesible para diversas aplicaciones en investigación biológica.
Preparación de Muestras para la Imagenología
Para los experimentos de imagen, se cultivaron y tiñeron bacterias E. coli. De manera similar, las semillas de trigo fueron esterilizadas y tratadas con tintes fluorescentes antes de ser imaginadas. Esta cuidadosa preparación asegura que las muestras sean adecuadas para una imagenología de alta calidad.
Validación de las Capacidades de Imagen
La efectividad de la PSF QuadraPol fue validada mediante la imagenología de esferas fluorescentes colocadas sobre una superficie inclinada. Los resultados mostraron reconstrucciones 3D claras sin inexactitudes notables. Además, se cuantificaron las dimensiones de las características capturadas, demostrando la alta resolución lograda a través de este método.
Imagenología de Colonias Bacterianas en Superficies de Arena
Investigar el comportamiento bacteriano en la rizósfera es crucial para entender la salud del suelo. La PSF QuadraPol permitió la imagenología completamente enfocada de colonias de E. coli en arena, un material común del suelo. Al unir múltiples campos de visión, los investigadores pudieron generar imágenes de alta calidad que revelaron detalles importantes sobre las interacciones bacterianas.
Visualizando Raíces de Plantas
Las raíces de las plantas juegan un papel significativo en el ecosistema, interactuando con microbios del suelo. La imagenología de raíces de trigo presenta desafíos debido a las diferentes profundidades. El método de imagen SVF capturó efectivamente las estructuras de las raíces, revelando información de profundidad a través de la polarización de la fluorescencia detectada. Esta capacidad es esencial para estudiar los comportamientos de las raíces y sus efectos en la salud del suelo.
Conclusión y Direcciones Futuras
La combinación de la PSF QuadraPol y los campos neuronales representa un avance significativo en la imagenología SVF. Este enfoque ofrece capacidades de imagen rápidas y de alta resolución que pueden aplicarse a diversos estudios biológicos. La investigación futura puede explorar adaptaciones del sistema para aplicaciones específicas, como mejorar la resolución espacial u optimizar técnicas de imagen para diferentes tipos de muestras. En general, este trabajo sienta las bases para mejorar las herramientas y metodologías de investigación biológica.
Título: Single-shot volumetric fluorescence imaging with neural fields
Resumen: Single-shot volumetric fluorescence (SVF) imaging offers a significant advantage over traditional imaging methods that require scanning across multiple axial planes as it can capture biological processes with high temporal resolution across a large field of view. The key challenges in SVF imaging include requiring sparsity constraints to meet the multiplexing requirements of compressed sensing, eliminating depth ambiguity in the reconstruction, and maintaining high resolution across a large field of view. In this paper, we introduce the QuadraPol point spread function (PSF) combined with neural fields, a novel approach for SVF imaging. This method utilizes a custom polarizer at the back focal plane and a polarization camera to detect fluorescence, effectively encoding the 3D scene within a compact PSF without depth ambiguity. Additionally, we propose a reconstruction algorithm based on the neural fields technique that provides improved reconstruction quality and addresses the inaccuracies of phase retrieval methods used to correct imaging system aberrations. This algorithm combines the accuracy of experimental PSFs with the long depth of field of computationally generated retrieved PSFs. QuadraPol PSF, combined with neural fields, significantly reduces the acquisition time of a conventional fluorescence microscope by approximately 20 times and captures a 100 mm$^3$ cubic volume in one shot. We validate the effectiveness of both our hardware and algorithm through all-in-focus imaging of bacterial colonies on sand surfaces and visualization of plant root morphology. Our approach offers a powerful tool for advancing biological research and ecological studies.
Autores: Oumeng Zhang, Haowen Zhou, Brandon Y. Feng, Elin M. Larsson, Reinaldo E. Alcalde, Siyuan Yin, Catherine Deng, Changhuei Yang
Última actualización: 2024-06-04 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.10463
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.10463
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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