Novo Método para Reconstruir Índices de Refração na Imagem Biológica

Encontrar o índice de refração (RI) de amostras biológicas usando imagens de fluorescência traz informações importantes sobre sua estrutura e fase. Mas medir a fase da luz com precisão e reconstruir o RI de amostras sem marcadores pode ser complicado. Isso é especialmente verdadeiro quando lidamos com amostras grandes, alta resolução e modos de reflexão. Para resolver esses problemas, criamos um método chamado tomografia de difração por fluorescência (FDT). Esse método usa técnicas avançadas para reconstruir o RI 3D a partir de imagens tiradas em modos de fluorescência desfocados.

#Como o FDT Funciona

O FDT reconstrói efetivamente o RI 3D através de quatro componentes essenciais: uma estratégia de modelagem de grosso para fino, técnicas de autocorrigibilidade, um modelo de renderização de múltiplas fatias diferenciais e o uso de máscaras coerentes parciais.

#Modelagem de Grosso para Fino

Essa técnica divide o processo de reconstrução em etapas, começando com uma resolução mais baixa e refinando gradualmente para obter detalhes mais finos. Ao fazer isso, o método consegue trabalhar mais rápido e produzir imagens de alta qualidade.

#Autocorrigibilidade

A autocorrigibilidade é um método que encontra automaticamente as posições das fontes de fluorescência durante o treinamento do sistema. Ao reduzir erros em prever de onde vêm as luzes, conseguimos melhorar a precisão das imagens geradas.

#Modelo de Múltiplas Fatias Diferenciais

Nossa abordagem aproveita um modelo de múltiplas fatias que simula como a luz se comporta ao passar por diferentes camadas de amostras biológicas. Esse modelo permite capturar interações complexas dentro das amostras de uma forma simples e eficiente.

#Máscaras Coerentes Parciais

Ao usar imagens de fluorescência, a iluminação pode muitas vezes ser parcialmente coerente. Isso significa que a fonte de luz não se comporta como um feixe perfeitamente focado. Ao criar máscaras digitais para lidar com essa discrepância, alinhamos nosso método mais próximo de como a luz realmente se comporta nessas situações.

#Resultados do FDT

Em ambientes laboratoriais, o FDT mostrou sucesso em reconstruir o RI 3D de amostras biológicas sem marcadores, como células em cultura. Por exemplo, conseguimos resultados precisos ao trabalhar com um tipo de células renais (MDCK) e células-tronco musculares (MuSCs) em estruturas tubulares complexas.

Fizemos testes rigorosos usando imagens simuladas e dados laboratoriais reais. Os resultados foram promissores, indicando que o FDT poderia restaurar fielmente representações 3D detalhadas de estruturas biológicas sem precisar de etiquetas fluorescentes.

#Técnicas de Imagem Biológica

A microscopia de fluorescência e a microscopia de fase são duas técnicas importantes usadas em imagem biológica. A microscopia de fluorescência ajuda a visualizar estruturas dentro das células usando marcadores fluorescentes ou examinando a autofluorescência natural. Por outro lado, a microscopia de fase foca nas propriedades materiais das amostras medindo seu índice de refração. A combinação dessas técnicas permite que os pesquisadores entendam melhor amostras biológicas correlacionando estruturas marcadas e não marcadas.

#Desafios na Tomografia de Difração Óptica

A tomografia de difração óptica (ODT) busca recuperar distribuições de RI 3D de amostras, mas geralmente enfrenta desafios. Métodos tradicionais podem ser complicados e exigir computações intensivas ao lidar com imagens de alta resolução. Além disso, muitas técnicas de ODT dependem da luz transmitida, o que pode limitar suas aplicações não invasivas.

Apesar dos avanços nas técnicas na última década, muitos ainda dependem de configurações separadas para capturar informações de fluorescência e fase sequencialmente. Isso pode restringir a capacidade de capturar processos dinâmicos que ocorrem em tempo real.

#Abordagens de Aprendizado Profundo

Recentemente, muitos métodos de aprendizado profundo foram propostos para recuperação de fase, como redes neurais convolucionais (CNN). Embora esses métodos possam recuperar informações de fase diretamente de imagens, geralmente precisam de grandes conjuntos de dados e podem enfrentar problemas relacionados à generalização e precisão. Novos modelos que incorporam redes neurais informadas fisicamente (PINNs) e campos de radiação neural (NeRFs) forneceram alternativas que não dependem de conjuntos de dados extensos e melhoram a interpretabilidade.

#Nosso Método: FDT

Desenvolvemos o FDT para combinar os benefícios da imagem de fluorescência e da fase, abordando seus desafios inerentes. Ao contrário dos métodos anteriores, nossa abordagem permite a imagem simultânea em modo de reflexão. Aproveita a fluorescência excitada por dois fótons e resolve o RI 3D usando um campo neural com representação explícita.

#Inovações Chave

1. Representação Explícita: Em vez de depender de redes neurais complexas, usamos uma representação explícita para a reconstrução precisa do RI. Isso aumenta a velocidade e a resolução.

2. Autocorrigibilidade: Nosso método cria uma forma robusta de encontrar posições de iluminação com alta precisão, ajudando a realizar previsões de imagem e reconstruções de RI mais precisas.

3. Modelo de Múltiplas Fatias Diferenciais: Implementamos um modelo que nos permite derivar imagens precisas com base nas condições observadas em experimentos reais.

4. Máscaras Coerentes Parciais: Essas máscaras ajudam a alinhar discrepâncias entre nossos modelos e os dados do mundo real, levando a previsões melhores.

#Validação do Modelo FDT

Validamos nosso método contra conjuntos de dados simulados para confirmar seu desempenho. Ao reconstruir padrões como "UCDavis", nosso modelo demonstrou a capacidade de identificar estruturas claramente em várias camadas. O baixo erro quadrático médio (MSE) e o alto índice de similaridade estrutural (SSIM) indicaram forte concordância entre os resultados reais e os previstos.

#Validação da Modelagem de Grosso para Fino

A técnica de modelagem de grosso para fino melhorou significativamente a qualidade das reconstruções. Ao aumentar gradualmente a resolução, conseguimos capturar detalhes essenciais de baixa frequência sem introduzir artefatos ou erros.

#Avaliação da Autocorrigibilidade

A autocorrigibilidade das fontes de iluminação mostrou uma concentração acentuada nas estimativas, indicando a eficácia do nosso método em refinar posições e melhorar o desempenho do modelo.

#Teste do Modelo de Múltiplas Fatias Diferenciais

O modelo de múltiplas fatias diferenciais permitiu um processamento eficiente da propagação da luz através das camadas da amostra, melhorando significativamente a eficiência computacional e a precisão ao lidar com grandes conjuntos de dados.

#Resultados Experimentais

Em testes práticos, aplicamos o FDT para reconstruir o RI 3D de células MDCK e tubos de MuSCs.

#Células MDCK

Os resultados das amostras de células MDCK demonstraram a capacidade do nosso método de recuperar estruturas detalhadas. Vistas em seção transversal destacaram variações no RI, confirmando a eficácia do nosso modelo em capturar recursos específicos, como limites celulares e estruturas intracelulares.

#Estruturas Tubulares de MuSCs

A reconstrução das estruturas tubulares de MuSCs mostrou alta precisão em separar regiões distintas e manter a integridade da geometria tubular. Mesmo com condições de iluminação desafiadoras, nossa abordagem FDT demonstrou uma forte capacidade para reconstruções de alta fidelidade, revelando processos biológicos intrincados.

#Importância e Direções Futuras

O FDT representa um avanço significativo na combinação de técnicas de imagem de fluorescência e fase para amostras biológicas. Este método demonstra o poder de integrar modelagem avançada com capacidades de imagem em tempo real, abrindo caminho para estudos mais detalhados de estruturas biológicas.

Olhando para o futuro, planejamos melhorar a eficiência do nosso modelo e adaptá-lo para cenários biológicos mais complexos. Isso inclui otimizar configurações para eliminar lacunas entre fontes de luz e amostras e melhorar ainda mais a eficiência da memória para processar volumes maiores. Ao abordar essas limitações, nosso objetivo é desenvolver um método que possa lidar com as complexidades da imagem biológica ao vivo.

#Conclusão

Em resumo, o FDT oferece uma solução robusta e inovadora para reconstruir índices de refração 3D a partir de imagens de fluorescência. Ao incorporar estratégias únicas e métodos de autocorrigibilidade, nossa abordagem supera com sucesso muitos desafios enfrentados por técnicas de imagem tradicionais. A capacidade de produzir reconstruções de alta resolução e alta precisão destaca o potencial deste método para futuros avanços em tecnologias de imagem biológica, proporcionando insights mais claros sobre processos biológicos dinâmicos.

#Futuro da Imagem Biológica

Esse trabalho abre oportunidades empolgantes para imagem in vivo e estudos dinâmicos de tecidos vivos. A combinação de imagem de fluorescência e fase pode ajudar a desvendar as complexidades dos processos biológicos que antes eram difíceis de estudar. À medida que continuamos a aprimorar e refinar esse método, antecipamos mais inovações em como os biólogos podem visualizar e entender o mundo microscópico ao nosso redor.

#Agradecimentos

Agradecemos as contribuições de nossos colaboradores e principais apoiadores no desenvolvimento deste método. Seus insights e assistência foram inestimáveis para expandir os limites do que é possível na imagem biológica.

#Pensamentos Finais

A integração de várias técnicas de imagem e os avanços feitos no FDT representam uma direção promissora para futuras pesquisas e aplicações no campo das ciências biomédicas. Ao focar em eficiência, precisão e na capacidade de capturar processos biológicos em tempo real, nosso objetivo é estabelecer novos padrões em tecnologias de imagem e expandir nossa compreensão dos blocos de construção da vida.