A fotografia da capa do artigo online sobre Avanços da Ciência esta semana exibe imagens de fluorescência com um mesoscópio em miniatura computacional (CM ² ) A técnica de imagem por fluorescência é uma ferramenta essencial para biólogos e neurocientistas; Contudo, microscópios convencionais e microscópios miniaturizados (miniscópios) são restringidos por produto de largura de banda espacial limitada - uma medida da capacidade de informação de um sistema óptico, profundidade de campo rasa e incapacidade de resolver emissores distribuídos tridimensionais (3-D). Para superar os limites existentes, Yujia Xue e uma equipe de pesquisadores em engenharia elétrica e de computação, biologia, neuropotônica e engenharia biomédica na Universidade de Boston, NÓS., desenvolveu um mesoscópio leve e compacto conhecido como mesoscópio em miniatura computacional (CM ² )

A nova plataforma integrou uma microlente para imagem e uma matriz de LED para excitação dentro da mesma configuração. O dispositivo executou imagens 3-D de disparo único e facilitou um ganho de campo de visão de 10 vezes e uma melhoria de profundidade de campo de 100 vezes, em comparação com miniscópios existentes. Xue et al. testou o dispositivo com contas fluorescentes e fibras ao lado de experimentos fantasma para medir os efeitos de espalhamento em massa e fluorescência de fundo. A equipe discute a praticidade deste mesoscópio para amplas aplicações em biomedicina e registro neural 3-D.

Microscopia de fluorescência avançada

A microscopia de fluorescência é uma técnica fundamental na biologia fundamental e na neurociência de sistemas. Desenvolvimentos tecnológicos recentes visam superar barreiras de escala para investigar neurônios individuais de apenas alguns mícrons de tamanho. Por exemplo, macroscópios, microscópios de mesolens e microscópios de dois fótons começaram a preencher essa escala; Contudo, o desenvolvimento de tais sistemas de imagem é limitado por aberrações geométricas dependentes de escala de elementos ópticos. O campo de visão alcançável (FOV) também é limitado pela profundidade de campo rasa do sistema em muitas aplicações de bioimagem. Os pesquisadores também estão focados em miniaturizar a tecnologia para permitir imagens in vivo em animais que se comportam livremente. Por exemplo, microscópios miniaturizados conhecidos como 'miniscópios' ganharam acesso sem precedentes a sinais neurais, embora os sistemas permaneçam restritos por sua ótica, muito parecido com suas contrapartes de microscopia de fluorescência. Xue et al. portanto, introduziu e demonstrou um microscópio computacional em miniatura (CM ² ) com grande escala, Medições de fluorescência 3-D em um compacto, plataforma leve.

A equipe usou ótica simples na configuração para realizar melhorias no produto de largura de banda espacial (SBP) e recursos de imagem 3-D sem a necessidade de varredura mecânica. A técnica ultrapassou os limites físicos da óptica integrada ao projetar em conjunto o hardware e o algoritmo. O CM ² método de imagem combinou vários recursos diferentes de imagem microscópica, como imagem integral, microscopia de campo de luz e imagem de abertura codificada. Em seu mecanismo de ação, o microscópio coletou uma única medição 2-D usando uma matriz de microlentes (MLA) para a reconstrução computacional subsequente da distribuição de fluorescência 3-D.

O CM ² usou a matriz de microlentes como o único elemento de imagem e permitiu que a configuração superasse os limites do campo de visão (FOV) impostos pelas lentes objetivas dos microscópios convencionais. O CM ² algoritmo resolveu o problema de deconvolução 2-D-para-3-D para fornecer reconstruções resolvidas em profundidade. Xue et al. explicou o princípio do CM ² capacidade de imagem 3D de disparo único, fazendo uma analogia com a multiplexação por divisão de frequência (FDM). A equipe então quantificou a resolução alcançável do CM ² calculando a função de transferência de modulação 3-D (MTF) do sistema e analisando a resolução lateral.

Xue et al. aproximou a formação da imagem do CM ² configuração usando um modelo invariante de deslocamento em fatias. Eles caracterizaram a resolução e a variação de deslocamento lateral da configuração antes da imagem experimental e geraram imagens de um alvo de resolução fluorescente para validar a resolução lateral do CM ² . Eles validaram as observações usando medições simuladas por Zemax para encontrar um bom acordo entre as simulações e os experimentos. A nova plataforma permitiu aos cientistas localizar emissores fluorescentes distribuídos em um grande volume. Eles testaram o desempenho do CM ² em amostras com um tamanho de recurso semelhante a um único neurônio. Durante esses experimentos, o CM ² algoritmo era tolerante a degradações de sinal, como relações de sinal-ruído reduzidas para permitir alta qualidade, reconstrução de campo de visão completo. A equipe comparou o CM ² reconstrução e uma pilha axial adquirida por uma lente objetiva para demonstrar a precisão da localização de disparo único de partículas individuais.

Experimentos com fibras fluorescentes em uma superfície curva e em fantomas de dispersão controlada.

Em seguida, os cientistas testaram a capacidade de obter imagens de amostras volumétricas fluorescentes complexas em fibras fluorescentes espalhadas em uma superfície curva impressa em 3-D. imitando o perfil da superfície de um córtex de camundongo, abrangendo um amplo campo de visão e uma profundidade estendida. O algoritmo recuperou com precisão as estruturas em foco e resolveu para o objeto 3-D, enquanto resolve a maioria das fibras individuais. A equipe conduziu experimentos em oito fantasmas de imagem para testar o desempenho do CM ² sob dispersão em massa e forte fluorescência de fundo. Durante os experimentos, eles semearam todos os fantasmas com a mesma concentração de partículas fluorescentes alvo e creditaram as diferenças na reconstrução ao espalhamento em massa e à fluorescência de fundo. A equipe então incluiu partículas fluorescentes de fundo de 1,1 µm para imitar fontes fluorescentes não resolvíveis comumente vistas em amostras biológicas; como neutropils no cérebro. Eles quantificaram o nível de espalhamento para cada fantasma, realizou a reconstrução 3-D para cada fantoma de espalhamento e executou todas as desconvoluções usando a mesma configuração computacional. A faixa de profundidade de reconstrução estimada variou com as variações de superfície presentes em cada fantoma.

Desta maneira, Yujia Xue e seus colegas desenvolveram um novo sistema de imagem fluorescente miniaturizado para permitir imagens 3-D mesoscópicas de disparo único. O mesoscópio em miniatura computacional (CM ² ) método de imagem de fluorescência integrada e os módulos de excitação na mesma plataforma compacta. A equipe apresentou as simulações e experimentos para estabelecer o mecanismo de ação e capacidade de imagem 3-D do CM ² . Eles simularam imagens de redes vasculares de todo o cérebro e os resultados primários foram promissores. O CM ² protótipo ainda não é comparável a aplicações in vivo montadas em cabeçotes (em modelos animais) em laboratórios de neurociência, embora a equipe preveja otimizar o dispositivo para imagens in vivo corticais completas em ratos que se movem livremente. O dispositivo de imagem pode ser melhorado ainda mais com novos desenvolvimentos em hardware e algoritmos para abrir novas e excitantes oportunidades dentro do registro neural in vivo e aplicações biomédicas.

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