Nuevo algoritmo mejora con éxito la resolución de la microscopía a través de la reasignación de píxeles
Obtener imágenes de alta resolución en el mundo de la microscopía ha sido durante mucho tiempo un desafío. La deconvolución, un método para mejorar la claridad de la imagen, a menudo amplifica el ruido entre la muestra y la imagen. Investigadores de la Universidad de Boston han desarrollado recientemente un novedoso algoritmo de eliminación de desenfoque que evita estos problemas y mejora la resolución de las imágenes con conservación de la intensidad de los fotones y linealidad local.
Como se informa en Advanced Photonics , el innovador algoritmo de eliminación de desenfoque se puede adaptar a varios microscopios de fluorescencia y requiere suposiciones mínimas sobre la función de dispersión del punto de emisión (PSF). Funciona tanto en una secuencia de imágenes sin procesar como en una sola imagen , lo que permite el análisis temporal de las estadísticas fluctuantes de los fluoróforos. Además, los investigadores han puesto a disposición este algoritmo como una función de MATLAB, haciéndolo ampliamente accesible.
El concepto fundamental detrás de este avance es la reasignación de píxeles. Al reasignar las intensidades de los píxeles en función de los gradientes locales, las imágenes se vuelven más nítidas sin riesgo de introducir artefactos de ruido. La técnica estandariza las imágenes sin procesar antes de aplicar este proceso, asegurando resultados consistentes.
La resolución de un microscopio se define tradicionalmente por su capacidad para distinguir dos fuentes puntuales muy cercanas entre sí. El nuevo método, llamado «desenfoque por reasignación de píxeles» (DPR), reduce significativamente la distancia de separación requerida, lo que permite una resolución mejorada en microscopía.
Para demostrar la eficacia de la DPR, los investigadores la aplicaron a una variedad de condiciones de obtención de imágenes: localización de una sola molécula, imágenes estructurales de tejido cardíaco diseñado e imágenes volumétricas del pez cebra. Estas aplicaciones del mundo real mostraron el potencial del DPR para mejorar la claridad de las imágenes microscópicas.
La capacidad única de DPR para mejorar la nitidez de las imágenes, al tiempo que preserva estructuras más grandes, abre las puertas a aplicaciones más amplias. Se puede utilizar en escenarios donde las muestras contienen estructuras grandes y pequeñas , lo que la convierte en una herramienta versátil para los investigadores. Si bien ninguna estrategia de desenfoque es completamente inmune al ruido, la ventaja del DPR radica en el hecho de que no amplifica el ruido. Esto lo distingue de otros métodos de deconvolución, simplifica su implementación y lo hace adecuado para una amplia gama de muestras con características extendidas.
La técnica DPR, un nuevo enfoque para mejorar la resolución espacial de las imágenes de microscopía, proporciona una solución versátil y fácil de usar que mejora significativamente la claridad de la imagen y evita problemas comunes relacionados con el ruido, lo que la convierte en una herramienta invaluable para una amplia gama de aplicaciones científicas.
El profesor Jerome Mertz, director del Laboratorio de Biomicroscopía de la Universidad de Boston y autor principal del estudio, afirma: «Debido a su facilidad de uso, velocidad y versatilidad, creemos que la DPR puede ser de utilidad general para la comunidad de bioimagen».
Fuente: phys.org