Neue computergestützte Mikroskopietechnik erzeugt schärfere Bilder

Jahrhundertelang waren die Klarheit und Vergrößerung von Mikroskopen durch die physikalischen Eigenschaften ihrer optischen Linsen begrenzt. Mikroskophersteller haben diese Grenzen erweitert, indem sie immer kompliziertere und teurere Stapel von Linsenelementen entwickelt haben. Allerdings mussten sich die Wissenschaftler zwischen einer hohen Auflösung und einem kleinen Sichtfeld einerseits oder einer niedrigen Auflösung und einem großen Sichtfeld andererseits entscheiden.

Im Jahr 2013 führte ein Ingenieurteam am Caltech eine Mikroskopietechnik namens FPM (für Fourier Ptychographic Microscopy) ein. Diese Technologie markierte das Aufkommen der Computermikroskopie, der Verwendung von Techniken, die die Erkennung durch herkömmliche Mikroskope mit Computeralgorithmen kombinieren, die die erkannten Informationen auf neue Weise verarbeiten, um tiefere, schärfere Bilder zu erzeugen, die größere Bereiche abdecken. Seitdem hat sich FPM aufgrund seiner Fähigkeit, mit relativ kostengünstiger Ausrüstung hochauflösende Bilder von Proben aufzunehmen und dabei ein großes Sichtfeld aufrechtzuerhalten, weithin durchgesetzt.

Jetzt hat dasselbe Labor eine neue Methode entwickelt, die FPM in ihrer Fähigkeit übertreffen kann, Bilder ohne Unschärfe oder Verzerrung zu erhalten, selbst wenn weniger Messungen erforderlich sind. Die neue Technik wird in einem in der Zeitschrift veröffentlichten Artikel beschrieben Naturkommunikationkönnte zu Fortschritten in Bereichen wie der biomedizinischen Bildgebung, der digitalen Pathologie und dem Arzneimittelscreening führen.

Die neue Methode namens APIC (für Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method) bietet alle Vorteile von FPM, ohne ihre größte Schwäche, nämlich die Tatsache, dass der FPM-Algorithmus auf den Start angewiesen ist, um zu einem endgültigen Bild zu gelangen mit einer oder mehreren besten Schätzungen und passt sie dann nach und nach an, um zur „optimalen“ Lösung zu gelangen, die möglicherweise nicht immer dem Originalbild entspricht.

Unter der Leitung von Changhuei Yang, Thomas G. Myers-Professor für Elektrotechnik, Biotechnik und Medizintechnik und Forscher am Heritage Medical Research Institute, erkannte das Caltech-Team, dass es möglich war, diese iterative Natur des Algorithmus zu beseitigen.

Anstatt sich auf Versuch und Irrtum zu verlassen, um eine Lösung zu finden, löst APIC eine lineare Gleichung und liefert Details zu Aberrationen oder Verzerrungen, die durch das optische System eines Mikroskops verursacht werden. Sobald Aberrationen bekannt sind, kann das System diese korrigieren, arbeitet wie im Idealfall und erzeugt klare Bilder, die weite Sichtfelder abdecken.

„Wir sind in der Lage, das hochauflösende komplexe Feldproblem auf geschlossene Weise zu lösen, weil wir jetzt ein tieferes Verständnis dafür haben, was ein Mikroskop erfasst, was wir bereits wissen und was wir wirklich verstehen müssen, was wir nicht brauchen.“ Iteration“, sagt Ruizhi Cao, Co-Hauptautorin der Arbeit, ehemalige Doktorandin in Yangs Labor und jetzt Postdoktorandin an der UC Berkeley. „Auf diese Weise können wir praktisch garantieren, dass wir die tatsächlichen Enddetails einer Probe sehen. »

Wie bei FPM misst die neue Methode nicht nur die Intensität des unter einem Mikroskop sichtbaren Lichts, sondern auch eine wichtige Eigenschaft des Lichts namens „Phase“, die sich darauf bezieht, wie weit das Licht wandert. Diese Eigenschaft bleibt für das bloße Auge unbemerkt, enthält aber sehr nützliche Informationen zur Korrektur von Aberrationen.

Um die Informationen in dieser Phase aufzulösen, verließ sich FPM auf eine Versuch-und-Irrtum-Methode, sagt Cheng Shen, Co-Senior-Autor des APIC-Artikels, der die Arbeit auch in Yangs Labor abgeschlossen hat und jetzt Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen ist. bei Apple.

„Wir haben bewiesen, dass unsere Methode es ermöglicht, auf viel einfachere Weise eine analytische Lösung zu erhalten. Es ist schneller, präziser und nutzt fundierte Kenntnisse des optischen Systems“, sagt Shen.

Die neue Technik eliminiert nicht nur die iterative Natur des Phasenauflösungsalgorithmus, sondern ermöglicht es Forschern auch, klare Bilder über ein weites Sichtfeld zu erfassen, ohne das Mikroskop wiederholt neu zu fokussieren. Wenn bei FPM die Höhe der Probe von einem Abschnitt zum nächsten auch nur um einige zehn Mikrometer schwankt, müsste die Person, die das Mikroskop benutzt, neu fokussieren, damit der Algorithmus funktioniert.

Da bei diesen computergestützten Mikroskopietechniken häufig mehr als 100 Bilder mit niedrigerer Auflösung zusammengefügt werden, um ein größeres Sichtfeld zusammenzusetzen, bedeutet dies, dass APIC den Prozess beschleunigen und das mögliche Eintreten menschlicher Fehler in viele Schritte verhindern kann.

„Wir haben ein Framework entwickelt, um die Aberrationen zu korrigieren und auch die Auflösung zu verbessern“, erklärt Cao. „Beide Funktionen können möglicherweise für ein breiteres Spektrum von Bildgebungssystemen nützlich sein.“

Laut Yang ist die Entwicklung des APIC der Schlüssel zu dem breiteren Anwendungsbereich, an dem sein Labor derzeit arbeitet, um die Bilddateneingabe für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) zu optimieren.

„Kürzlich hat mein Labor gezeigt, dass KI erfahrene Pathologen bei der Vorhersage der Metastasenprogression anhand einfacher histopathologischer Schnitte von Lungenkrebspatienten übertreffen kann“, sagt Yang. „Diese Vorhersagefähigkeit hängt in hohem Maße davon ab, gleichmäßig scharfe, qualitativ hochwertige Mikroskopiebilder zu erhalten, wofür APIC besonders geeignet ist.“ »