La microscopia a fluorescenza a super risoluzione (SR), attraverso l'uso di sonde fluorescenti e specifiche procedure di eccitazione ed emissione, supera il limite di diffrazione della risoluzione (200~300 nm) che un tempo costituiva una barriera.
La maggior parte delle tecniche SR dipendono fortemente dai calcoli e dall'elaborazione delle immagini per recuperare le informazioni SR. Tuttavia, fattori come la fotofisica dei fluorofori, l'ambiente chimico del campione e le situazioni di configurazione ottica possono causare rumore e distorsioni nelle immagini grezze, influenzando potenzialmente la qualità delle immagini SR finali. Ciò rende fondamentale per gli sviluppatori e gli utenti della microscopia SR disporre di un metodo affidabile per quantificare la qualità della ricostruzione.
A causa della maggiore risolvibilità dell'imaging SR, è necessaria una valutazione approfondita, ma gli strumenti esistenti spesso non sono all'altezza quando la risoluzione locale varia all'interno del campo visivo.
In uno studio pubblicato su Light:Science &Applications , un team di scienziati ha introdotto un nuovo metodo noto come correlazione dell'anello di Fourier rotante (rFRC). Questo metodo facilita la rappresentazione dell'eterogeneità della risoluzione direttamente nel dominio della Super Risoluzione (SR), consentendo così la mappatura su una scala SR senza precedenti e una correlazione semplice della mappa di risoluzione con il contenuto SR.
Inoltre, il team ha sviluppato un miglioramento della mappa degli errori in scala di risoluzione (RSM), con conseguente stima degli errori sistematici più accurata. Questo è stato utilizzato insieme a rFRC, creando una tecnica combinata denominata PANEL (Pixel-level Analysis of Error Locations), che si concentra sull'individuazione delle regioni a bassa affidabilità dalle immagini SR.
Gli scienziati hanno applicato con successo PANEL in una varietà di approcci di imaging, tra cui la microscopia di localizzazione di una singola molecola (SMLM), le fluttuazioni radiali a super risoluzione (SRRF), la microscopia di illuminazione strutturata (SIM) e i metodi di deconvoluzione, verificando l'efficacia e la stabilità della loro mappa quantitativa .
PANEL può essere utilizzato per migliorare le immagini SR. Ad esempio, è stato utilizzato efficacemente per fondere immagini SMLM ricostruite da vari algoritmi, fornendo immagini SR di qualità superiore.
In previsione che il loro metodo diventasse uno strumento fondamentale per la valutazione della qualità locale, il team ha reso PANEL accessibile come struttura open source. Sono disponibili librerie correlate per MATLAB e Python, oltre a un plug-in Fiji/ImageJ pronto all'uso su GitHub.
Ulteriori dettagli su questa promettente tecnica possono essere trovati in un post dietro le quinte scritto dal membro principale del team Weisong Zhao, accessibile qui.
Ulteriori informazioni: Weisong Zhao et al, Mappatura quantitativa della qualità locale della microscopia a super risoluzione mediante la correlazione dell'anello di Fourier, Luce:scienza e applicazioni (2023). DOI:10.1038/s41377-023-01321-0
Informazioni sul giornale: Luce:scienza e applicazioni
Fornito dall'Accademia cinese delle scienze
