Die Technologie der Hochgeschwindigkeitsmikroskopie mit ultrahoher Auflösung ist geschaffen

Chinesische Physiker haben eine Technologie vorgestellt, mit der sich mikroskopische Phänomene beobachten lassen

mit einer Frequenz von 1200 Bildern pro Sekunde und einer räumlichen Auflösung von 100 nm. Zeitkompressionsmikroskopie mit ultrahoher Auflösung löst den Kompromiss zwischen Bildgeschwindigkeit und Detailgenauigkeit.

Die Beugung von Licht erlegt eine Begrenzung aufräumliche Auflösung der optischen Mikroskopie, was die Untersuchung feinerer Strukturen erschwert. Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher viele alternative Vermessungsmethoden entwickelt, die es uns ermöglichen, Objekte im Nanomaßstab zu untersuchen, aber alle verlangsamen die Erfassungsrate.

Die neue Technologie kombiniert verbessertes TimingKompressionsmikroskopie mit superauflösender Bildrekonstruktion basierend auf Deep Learning. Um die Aufnahmegeschwindigkeit zu erhöhen, verwenden die Forscher die Rekonstruktion mehrerer Bilder aus einem einzigen komprimierten Bild.

Der entwickelte Algorithmus verwendet die SchätzungBewegung, Fusionsschätzung, Szenenkorrektur und Super-Resolution-Verarbeitung zum Extrahieren von Super-Resolution-Bildsequenzen aus Quellbildern. 

Um zu demonstrieren, wie die Technologie funktioniert, forschen Forschervisualisierte den Fluss fluoreszierender Kügelchen im Mikrokanal. Nach der Rekonstruktion erhielten sie eine Reihe von Bildern, die mit einer Frequenz von 1200 Bildern pro Sekunde und einer räumlichen Auflösung von 100 nm aufgenommen wurden.

Diese Arbeit ist ein mächtiges Werkzeugzur Beobachtung der Hochgeschwindigkeitsdynamik feiner Strukturen, insbesondere in der Strömungsmechanik und Biomedizin, zum Beispiel zur Messung der Mikroströmungsgeschwindigkeit, zur Untersuchung von Organelleninteraktionen, intrazellulärem Transport und neuronaler Dynamik.

Shian Zhang, Mitautor der Studie von der East China Normal University

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Auf dem Cover: Eine künstlerische Illustration, wie die Technik funktioniert. Bild: Shian Zhang, East China Normal University