_ Algoritmul AIM îmbunătățește super-rezoluția imagini la microscop în timp real

Când încercați să măsurați structurile moleculare cu precizie nanometrică, fiecare zgomot apare în date: cineva care trece pe lângă microscop, vibrații mici în clădire și chiar traficul de afară. O nouă tehnică de procesare elimină zgomotul din datele microscopului optic în timp real, permițând oamenilor de știință să urmărească moleculele individuale de peste 10 ori mai precis decât era posibil înainte.

O echipă de cercetători în bioinginerie de la Universitatea din Illinois Urbana-Champaign a introdus un algoritm numit Adaptive Intersection Maximization, sau AIM, care elimină zgomotul de înaltă frecvență din datele microscopului optic de super-rezoluție mult mai rapid decât metodele standard și are ca rezultat rezoluții mult mai mari ale imaginii.

Algoritmul va permite oamenilor de știință pentru a studia sistemele chimice și biologice mult mai ușor și mai precis decât era posibil înainte. Această cercetare a fost publicată în jurnalul Science Advances.

„La început, am vrut doar să dezvoltăm un algoritm rapid, deoarece laboratorul nostru produce prea multe date pentru ca algoritmii tradiționali să le poată gestiona, dar am descoperit că AIM poate realiza, de asemenea, precizie sub-nanometrică, care este nemaiauzită în domeniul nostru”, a spus Hongqiang Ma, profesor de cercetare de bioinginerie și autorul principal al studiului. „În plus, nu necesită o putere de calcul imensă precum instrumentele tradiționale. Poate rula pe un laptop. Dorim să facem din acesta un instrument plug-and-play pentru toți utilizatorii de microscop.”

În ultima perioadă. decenii, tehnica de microscopie de localizare cu o singură moleculă a permis oamenilor de știință să vizualizeze structurile la scară moleculară, depășind ceea ce se credea a fi o limitare fundamentală a microscoapelor optice. Cu toate acestea, este limitat în practică de zgomotul necontrolat, sau „deriva”, care în esență estompează imaginile și împiedică microscopia de super-rezoluție să atingă cea mai mare rezoluție.

„Localizarea unei molecule simple folosește de fapt o metodă destul de simplă. instrument, dar partea dificilă care influențează cu adevărat rezoluția imaginii este deriva”, a spus Yang Liu, profesor de bioinginerie și conducătorul proiectului. „Mulți cercetători îndepărtează doar deviația de joasă frecvență. Înlăturarea derivei de frecvență înaltă – vibrațiile minute cauzate de zgomotul ambiental – este intensivă din punct de vedere al calculului și necesită cantități mari de timp și resurse.”

Metodele standard pentru eliminarea derivei sunt pe baza corelaţiilor matematice dintre cadrele de imagine. Potrivit lui Liu, microscoapele din laboratorul ei generează un volum atât de mare de date de imagine, încât metodele de corelare a imaginilor durează zile chiar și cu resurse de supercalculare.

AIM compară și cadrele adiacente, dar continuă punând fiecare punct de date la centrul unui cerc (definit prin precizia de localizare) și căutarea punctelor din interiorul acelui cerc în alte cadre. Punctele care se suprapun în „raza de intersecție” sunt condensate într-o singură localizare. Apoi, procesul se repetă încă o dată cu punctele condensate. Acești pași folosesc resurse de calcul minime și sunt mai rapidi decât timpul de achiziție al unei camere de microscop. Deci, imaginile corectate în funcție de derive pot fi produse în timp real.

Cercetătorii au testat AIM folosind atât date simulate, cât și structuri numite origami ADN, care au caracteristici bine definite. Algoritmul a localizat cu succes structurile, iar gradul de precizie, mai mic de 1 nanometru, s-a dovedit a fi mult mai mare decât metodele standard de corelare a imaginilor, aproximativ 10 nanometri.

Laboratorul lui Liu va încorpora AIM în tehnicile de microscopie de mare capacitate în curs de dezvoltare pentru detectarea îmbunătățită a bolii. Cu toate acestea, Liu crede, de asemenea, că algoritmul va găsi utilizări în biologie și bioinginerie. „Este un instrument rapid și ușor de utilizat și dorim să îl facem accesibil pe scară largă pentru întreaga comunitate”, a spus ea. „Facem software-ul nostru accesibil public. Dorim ca oamenii să obțină un plus de rezoluție a imaginii doar din această post-procesare.”

(Fluierul)