Kunstnerindtryk af fiberopstillingen i superopløsning. En tilfældigt plettet stråle (grøn) fra fiberen oplyser hele prøven (højre) flere gange. Komprimerende sansende rekonstruktion giver et billede i høj opløsning af prøven uden behov for fluorescerende mærkning, tilbyder nanoskopi -applikationer i både bioimaging og nanolithography. Kreditter:Lyuba Amitonova
Forskere ved ARCNL og Vrije Universiteit Amsterdam har udviklet et kompakt setup til hurtig, superopløselig mikroskopi gennem en ultratynd fiber. Ved hjælp af smart signalbehandling, de slog de teoretiske grænser for opløsning og hastighed. Fordi metoden ikke kræver nogen særlig fluorescerende mærkning, det er lovende for både medicinske anvendelser og karakterisering af 3D-strukturer i nanolithografi. Den 7. maj, resultaterne blev offentliggjort i Lys:Videnskab og applikationer , et videnskabeligt tidsskrift i Natur familie.
"Billeddannelse på nanoskalaen er begrænset af bølgelængden af det lys, der bruges. Der er måder at overvinde denne diffraktionsgrænse, men de kræver typisk store mikroskoper og vanskelige behandlingsprocedurer, "siger Lyuba Amitonova." Disse systemer er uegnede til billeddannelse i dybe lag af biologisk væv eller andre svært tilgængelige steder. "
Amitonova startede for nylig en forskningsgruppe om nanoskala billeddannelse og metrologi på ARCNL. Hun er også deltid forbundet med VU Amsterdam, hvor hun arbejder på ultratynde fibre til endomikroskopi i gruppen af Johannes de Boer. Amitonova og de Boer har udviklet en måde at overvinde diffraktionsgrænsen i små systemer for at muliggøre dybvævsbilleddannelse med superopløsning.
Omvendt datakomprimering
Nøglen til Amitonovas tilgang er det faktum, at ikke alle oplysninger i en dataprøve er nødvendige for at skabe et meningsfuldt billede. "Tænk på digital fotografering, som bruger JPEG -komprimeringsformatet til at begrænse datamængden i et billede. Komprimeringen fjerner op til halvfems procent af billedet, men vi kan næsten ikke se forskellen, "siger hun." Det virker, fordi alle konventionelle billeder af virkelige objekter er 'sparsomme' 'hvilket betyder, at de fleste billedpunkter ikke indeholder nogen oplysninger. I vores målinger, vi bruger denne sparsomme information på en omvendt måde, ved kun at erhverve ti procent af de tilgængelige data og rekonstruere hele billedet via en matematisk beregningsmetode. "
Spættet stråle
Ved konventionel mikroskopi, prøver belyses ofte punkt for punkt for at skabe et billede af hele prøven. Det tager meget tid, da billeder i høj opløsning kræver mange datapunkter. Metoden udviklet af Amitonova og de Boer bruger en fiber, der producerer en plettet laserstråle, som gør det muligt at belyse mange områder i prøven samtidigt på en tilfældig måde. Det mangefacetterede lys, der reflekteres af prøven, indsamles derefter som et enkelt datapunkt, hvorfra relevant information hentes ved beregning. "Med punkt for punkt belysning, tager 256 datapunkter ville resultere i et 256 pixel billede. Med vores metode, det samme antal målinger skaber et billede på cirka tyve gange så mange pixels, "siger Amitonova." Således komprimerende billeddannelse er meget hurtigere, men vi viser også, at det er i stand til at løse detaljer, der er mere end to gange mindre, end der kan løses ved konventionel diffraktionsbegrænset billeddannelse. "
Mærkningsfri registrering
Metoden blev udviklet med minimal invasiv bioimaging i tankerne. Men det er også meget lovende til registrering af applikationer inden for nanolithografi, fordi det ikke kræver fluorescerende mærkning, hvilket er nødvendigt i andre metoder til superopløsningsbilleddannelse. Amitonova vil videreudvikle konceptet hos ARCNL:"Fibrernes kompakthed gør dem meget bekvemme til udvikling af metrologiske værktøjer inden for nanolithografi. De fiberbaserede sonder giver en unik kombination af høj opløsning med et stort synsfelt og kan let bruges i svært tilgængelige steder. At udvikle vores metoder yderligere vil forhåbentlig resultere i endnu højere opløsning og hastighed. Metrologiske værktøjer og medicinsk diagnostik er de mest sandsynlige områder, der vil drage fordel af vores resultater. "