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Der AIM-Algorithmus verbessert hochauflösende mikroskopische Bilder in Echtzeit

Rohdaten von DNA-Origami ohne Driftkorrektur (links) und driftkorrigiertes Bild mit AIM (rechts). Bildnachweis: Das Grainger College of Engineering an der University of Illinois in Urbana-Champaign

Beim Versuch, molekulare Strukturen nanometergenau zu vermessen, taucht jedes Geräusch in den Daten auf: jemand, der am Mikroskop vorbeigeht, winzige Vibrationen im Gebäude, sogar der Verkehr draußen. Eine neue Verarbeitungstechnik entfernt Rauschen aus optischen Mikroskopdaten in Echtzeit und ermöglicht es Wissenschaftlern, einzelne Moleküle mit zehnmal höherer Präzision zu verfolgen, als dies bisher möglich war.

Ein Team von Bioingenieurforschern an der University of Illinois in Urbana-Champaign hat einen Algorithmus namens Adaptive Intersection Maximization (AIM) eingeführt, der hochfrequentes Rauschen aus hochauflösenden optischen Mikroskopdaten viel schneller als Standardmethoden entfernt und viel höhere Bildauflösungen liefert. .

Der Algorithmus wird es Wissenschaftlern ermöglichen, chemische und biologische Systeme viel einfacher und genauer als bisher zu untersuchen. Diese Forschung wurde in der Zeitschrift veröffentlicht Wissenschaftler machen Fortschritte.

„Zuerst wollten wir nur einen schnellen Algorithmus entwickeln, weil unser Labor zu viele Daten produzierte, als dass herkömmliche Algorithmen sie verarbeiten könnten, aber wir entdeckten, dass AIM auch eine Genauigkeit im Sub-Nanometer-Bereich erreichen konnte, was in unserem Bereich unbekannt ist“, sagte Hongqiang Ma ., Forschungsprofessor für Bioingenieurwesen und Hauptautor der Studie. „Außerdem erfordert es keine enorme Rechenleistung wie herkömmliche Tools. Es kann auf einem Laptop ausgeführt werden. Wir möchten es zu einem Plug-and-Play-Tool für alle Mikroskopbenutzer machen.“

In den letzten Jahrzehnten hat die Technik der Einzelmolekül-Lokalisierungsmikroskopie Wissenschaftlern die Visualisierung von Strukturen auf molekularer Ebene ermöglicht und damit eine scheinbar grundlegende Einschränkung optischer Mikroskope überwunden. In der Praxis wird es jedoch durch unkontrollierbares Rauschen oder „Drift“ eingeschränkt, das Bilder verwischt und verhindert, dass die hochauflösende Mikroskopie ihre höchste Auflösung erreicht.

„Die Lokalisierung einzelner Moleküle nutzt eigentlich ein recht einfaches Instrument, aber der knifflige Teil, der sich wirklich auf die Bildauflösung auswirkt, ist die Drift“, sagte Yang Liu, Professor für Bioingenieurwesen und Leiter des Projekts. „Viele Forscher entfernen nur die Niederfrequenzdrift. Die Entfernung der Hochfrequenzdrift (winzige Vibrationen, die durch Umgebungsgeräusche verursacht werden) ist rechenintensiv und erfordert viel Zeit und Ressourcen.“

Standardmethoden zum Entfernen von Drift basieren auf mathematischen Korrelationen zwischen Bildern. Laut Liu erzeugen die Mikroskope in seinem Labor so große Mengen an Bilddaten, dass Bildkorrelationsmethoden selbst mit Supercomputing-Ressourcen Tage dauern.

AIM vergleicht auch benachbarte Bilder, aber es tut dies, indem es jeden Datenpunkt in der Mitte eines Kreises platziert (definiert durch die Standortgenauigkeit) und in anderen Bildern nach Punkten innerhalb dieses Kreises sucht. Überlappende Punkte im „Schnittradius“ werden an einem einzigen Ort zusammengefasst. Anschließend wird der Vorgang mit den verdichteten Punkten noch einmal wiederholt. Diese Schritte verbrauchen nur minimale Rechenressourcen und sind schneller als die Aufnahmezeit einer Mikroskopkamera. Somit können driftkorrigierte Bilder in Echtzeit erstellt werden.

Die Forscher testeten AIM sowohl anhand simulierter Daten als auch anhand von Strukturen namens DNA-Origami, die genau definierte Eigenschaften aufweisen. Der Algorithmus lokalisierte die Strukturen erfolgreich und die Genauigkeit lag mit weniger als 1 Nanometer viel höher als bei Standard-Bildkorrelationsmethoden (ca. 10 Nanometer).

Lius Labor wird AIM mit Hochdurchsatz-Mikroskopietechniken integrieren, die entwickelt werden, um die Krankheitserkennung zu verbessern. Liu glaubt jedoch, dass der Algorithmus auch in der Biologie und im Bioingenieurwesen Anwendung finden wird. „Es ist ein schnell und einfach zu verwendendes Tool, und wir möchten es der gesamten Community allgemein zugänglich machen“, sagte sie. „Wir machen unsere Software der Öffentlichkeit zugänglich. Wir möchten, dass die Menschen durch diese einfache Nachbearbeitung eine bessere Bildauflösung erhalten.“

Mehr Informationen:
Hongqiang Ma et al., Auf dem Weg zur driftfreien Hochdurchsatz-Nanoskopie durch adaptive Schnittpunktmaximierung, Wissenschaftler machen Fortschritte (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adm7765

Bereitgestellt vom Grainger College of Engineering der University of Illinois

Zitat: AIM-Algorithmus verbessert hochauflösende Mikroskopbilder in Echtzeit (29. Mai 2024), abgerufen am 30. Mai 2024 von https://phys.org/news/2024-05-aim-algorithm-super-resolution-microscope.html

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By rb8jg

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