Un team di ricercatori della Cornell University ha sviluppato un modo per migliorare notevolmente la risoluzione della microscopia confocale. Descrivono la tecnica in un articolo che hanno pubblicato in Revisione fisica X .

La microscopia confocale è un tipo di microscopia che utilizza un laser insieme all'ottica per creare immagini di oggetti su scala nanometrica, ma a causa di vari tipi di rumore, le immagini prodotte a volte possono risultare più sfocate di quanto i ricercatori vorrebbero. Per ridurre questa confusione, i ricercatori con questo nuovo sforzo hanno escogitato modelli matematici che potrebbero essere convertiti in codice informatico per eliminare parte del rumore, e così facendo, rivelare maggiori dettagli degli oggetti in studio.

La precisione ottenibile utilizzando l'ottica, notano i ricercatori, è limitato dal rumore statistico, che è stato definito dal legame Cramér-Rao. Ma, i ricercatori hanno scoperto, i microscopi confocali non offrivano nemmeno quella risoluzione perché si stavano perdendo informazioni. Luce da un colorante, Per esempio, quando si esegue l'imaging a fluorescenza si perdeva mentre si diffondeva, riducendo la precisione. Hanno notato che tale diffusione e la perdita che ne derivava potevano essere descritte matematicamente. Per questo motivo è stato possibile costruire un modello che potesse tenere conto dell'irregolarità della distribuzione della luce. Quindi aggiungendo parametri, potrebbero essenzialmente recuperare quella luce persa e aggiungerla di nuovo all'immagine. Hanno chiamato questo metodo le immagini ricostruite di estrazione dei parametri (PERI).

Il modello PERI è stato quindi incorporato nel codice del computer in grado di analizzare un'immagine e quindi produrne una nuova più nitida dell'originale:era piuttosto intenso, in esecuzione per un giorno sui potenti computer di Cornell e sul mainframe cloud di Amazon. Il team ha testato la loro tecnica scansionando particelle colloidali e inviando i risultati al computer per la macinazione. I risultati sono stati un evidente miglioramento, come si può vedere nei confronti fotografici risultanti, hanno ottenuto miglioramenti di risoluzione da 10 a 100 volte circa.

Il nuovo metodo offre chiari vantaggi, ma come nota la squadra, ha anche alcune limitazioni. Nuovi modelli devono essere costruiti per ogni tipo di oggetto da studiare, inoltre, i ricercatori devono conoscere in anticipo la forma dell'oggetto in studio. Il codice è open source, quindi chiunque voglia provare, utilizzarlo o modificarlo per i propri scopi è libero di farlo.

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