Флуоресцентный микроскоп. Источник: binran.ru

Флуоресцентный микроскоп научили автоматически подстраиваться к любому образцу

Международная команда физиков нашла новый способ улучшить качество изображений, полученных при помощи флуоресцентной микроскопии. Метод основан на принципах адаптивной оптики и позволяет автоматически корректировать ошибки в оптических системах. Корректировка основана на оценке качества индивидуальных пикселей, а не изображения в целом. Благодаря этому необходимость заново проводить калибровку микроскопа для каждого образца отпадает, и процедура микроскопии существенно ускоряется. Результаты опубликованы в  журнале PLoS ONE.

Флуоресцентная микроскопия позволяет получить увеличенное изображение объекта с помощью света, испускаемого возбужденными атомами и молекулами образца. Несмотря на низкое разрешение, флуоресцентная микроскопия способна визуализировать внутреннюю структуру живых клеток и даже небольших организмов. Поэтому этот метод очень популярен в биологии и медицине. Однако разные показатели преломления внутри образца приводят к искажениям или аберрациям в изображении. Ученые и инженеры постоянно ищут способы исправить эти аберрации и улучшить качество изображений.

Для этих целей можно использовать так называемые элементы адаптивной оптики. Они позволяют автоматически корректировать оптические аберрации в каждом образце. Для флуоресцентной микроскопии из-за малого количества света лучше всего подходят методы, лишенные сенсоров. Они оценивают качество изображения, основываясь не на регистрации первичного светового сигнала, а на подсчете определенной метрики качества изображения.

«Ранее мы описали метрику, которая позволяет быстро и надежно оценить волновой фронт объекта и выявить аберрации. Она основана на втором пике люминесценции и хорошо подходит для флуоресцентной микроскопии, потому что позволяет сократить количество необходимых измерении и избежать засветки»,  ‒ отмечает Олег Соловьев, профессор Делфтского технического университета и Университета ИТМО.

Эти результаты легли в основу нового метода компьютерной оценки качества изображения. Главная проблема заключалась в том, что для каждого образца систему нужно было калибровать заново. Ученые попытались упростить изначальный метод и создать микроскоп, который бы оценивал качество изображения, основываясь на форме отдельных точек или пикселей. Такая оценка не зависит от самого образца, поэтому микроскоп не нужно постоянно калибровать. Он сам может адаптироваться к любому объекту.

По словам ученых, идея исследования возникла давно, во время одной из прошлых работ в области флуоресцентной микроскопии.

«После теоретических подсчетов мы проверили метод в действии, используя два микроскопа. Один мы сделали сами на основе принципов адаптивной оптики, а второй был обычным микроскопом для студенческих лабораторных. Мы сравнили изображения с двух микроскопов и убедились, что наш метод действительно работает. Наконец, мы с помощью статистического анализа провели валидацию метода», ‒ рассказывает Паоло Поззи, ведущий автор статьи, исследователь из Делфтского технологического университета.

В дальнейшем ученые хотят усовершенствовать разработанный метод так, чтобы к разным дефектам в изображении образца применялась индивидуальная коррекция.

«Мы создали систему, которая улучшает общее качество изображения, но проблема в том, что мы применяем по всему полю зрения одну и ту же коррекцию. Чтобы добиться лучшего разрешения и детализации, нам нужно научить систему исправлять индивидуальные дефекты на каждом отдельном участке», ‒ отмечает Паоло.

Статья: Optimal model-based sensorless adaptive optics for epifluorescence microscopy. Paolo Pozzi , Oleg Soloviev, Dean Wilding, Gleb Vdovin, Michel Verhaegen. PLoS ONE. 20 March 2018.

Центр научной коммуникации
Архив по годам:
Пресс-служба