LSFM Hiperespectral con conformación solo DMD y reconstrucción con red neuronal

Área de la Ciencia:

• Imagenología biomédica
• Microscopía
• Ingeniería óptica

Sus antecedentes:

• La microscopía de fluorescencia de luz de hoja convencional (LSFM) enfrenta desafíos en la obtención de imágenes cuantitativas debido a la autofluorescencia y los fluoróforos espectralmente superpuestos.
• Las limitaciones en la resolución espectral y la pérdida de señal dificultan la cuantificación precisa de fluoróforos en muestras biológicas complejas.

Objetivo del estudio:

• Introducir un enfoque novedoso de LSFM hiperespectral (HLSFM), DNR-HLSFM, para la cuantificación robusta de fluoróforos.
• Superar las limitaciones de la LSFM convencional en el manejo de la autofluorescencia y la superposición espectral.
• Permitir la obtención de imágenes hiperespectrales cuantitativas versátiles y de alta resolución en la investigación biomédica.

Principales métodos:

• Se desarrolló DNR-HLSFM, que combina la conformación de luz solo con DMD y la reconstrucción con red neuronal (DNR).
• Se integró la iluminación estructurada con un modelo de adquisición física, una red neuronal de eliminación de ruido y descomposición no negativa.
• Se eliminó la necesidad de filtros ópticos, mejorando la resolución espectral y minimizando la pérdida de señal.

Principales resultados:

• Se demostró con éxito DNR-HLSFM para la obtención de imágenes 3D de embriones de pez cebra.
• Se logró una eliminación efectiva de la autofluorescencia de muestras biológicas.
• Se permitió la separación precisa de dos fluoróforos rojos espectralmente superpuestos, validando la precisión cuantitativa.

Conclusiones:

• DNR-HLSFM amplía significativamente las capacidades de LSFM para la obtención de imágenes hiperespectrales cuantitativas.
• Esta técnica computacional ofrece una solución versátil para desafíos complejos de obtención de imágenes biológicas.
• Los datos y el código disponibles públicamente promueven la reproducibilidad y los avances futuros en el campo.