多光子显微镜三维成像在生命科学中的应用:著名的仪器和计算链

C. Lefort, Mathieu Chalvidal, Alexis Parenté, V. Blanquet, Henri Massias, Laetitia Magnol, Émilie Chouzenoux
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摘要

我们提出了一种新的仪器和计算策略,称为FAMOUS(生物医学结构三维多光子显微镜快速算法),基于计算辅助多光子显微镜方法。其目的是增强厚生物样本图像的视觉效果,从而提供生物结构的新视角。后处理方法基于一种正则图像恢复算法,该算法由仪器在整个结构深度上的点扩展函数(PSF)的精确三维估计提供动力。最后一步是使用先进的模型拟合算法测量由于仪器输入和环境异质性的组合而产生的图像深度变化失真。在由整个小鼠肌肉组成的异质介质中评估了FAMOUS管道的性能。第二谐波生成(SHG),由肌肉肌凝链组装发出,被记录下来。利用样品的特定特性估计来自采集链的光学伪影,包括三维非均质性,然后进行数值提取。5µm精细肌肉超微结构的原始和修复图像说明了FAMOUS管道的健壮性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Imagerie 3D par microscopie multiphotonique appliquée aux sciences du vivant : la chaine instrumentale et computationnelle FAMOUS
Nous présentons une nouvelle stratégie instrumentale et computationnelle appelée FAMOUS (pour fast algorithm for three-dimensional (3D) multiphoton microscopy of biomedical structures) basée sur une approche de microscopie multiphotonique assistée par calcul. Le but est l’amélioration visuelle des images d'échantillons biologiques épais offrant ainsi un nouveau point de vue sur les structures biologiques. L'approche de post-traitement repose sur un algorithme de restauration d'image régularisé, alimenté par une estimation 3D précise de la fonction d'étalement du point (Point Spread Function en anglais, PSF) de l'instrument sur toute la profondeur des structures. Cette dernière étape revient à mesurer, grâce à un algorithme d'ajustement de modèle avancé, les distorsions variant en profondeur de l'image résultant de la combinaison entre la contribution instrumentale et les hétérogénéités du milieu. Les performances du pipeline FAMOUS sont évaluées pour un milieu hétérogène constitué d’un muscle entier de souris. La génération de seconde harmonique (SHG), émise par l'assemblage des chaines de myosine du muscle est enregistrée. Les artefacts optiques issus de la chaîne d'acquisition incluant des hétérogénéités dans les 3 dimensions sont estimés avec les spécificités propres à l’échantillon puis retirées numériquement. Des images brutes et restaurées sur 5 µm de l’ultrastructure fine du muscle illustrent la robustesse du pipeline FAMOUS.
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