Una solución interdisciplinaria para mejorar la alta

3 de marzo de 2023

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por computación inteligente

Aunque la microscopía electrónica ya puede revelar detalles tan pequeños como un nanómetro, la investigación en curso busca romper las barreras que limitan la calidad de la imagen y reducen la dosis óptica en las muestras. La aberración es un problema común en la microscopía electrónica que puede reducir la resolución y la calidad de las imágenes producidas.

En estos microscopios se necesitan controles complejos adicionales de fase y amplitud. Un equipo internacional de investigadores dirigido por Akhil Kallepalli (Kallepalli Lab) que trabaja dentro del Grupo de Óptica de la Universidad de Glasgow se dispuso a abordar el problema. Trabajando desde una perspectiva óptica, desarrollaron y probaron un nuevo algoritmo de imagen fantasma y descubrieron que podían producir una imagen con resolución y contraste mejorados usando iluminación de flujo más bajo, lo que podría reducir el daño de la muestra.

La investigación se publicó el 21 de diciembre en Intelligent Computing.

Se requiere modulación óptica para lograr un mejor control de las estrategias de iluminación. La modulación en óptica es el proceso de variar las propiedades de las ondas de luz para codificar información. Se utiliza en sistemas de comunicación óptica y en diversas aplicaciones, como espectroscopia e imágenes. Moduladores de muchos tipos han estado disponibles durante mucho tiempo en el campo de la óptica.

Sin embargo, los moduladores no están disponibles para microscopía electrónica. Todavía es un desafío lograr un control complejo de fase y amplitud para reducir la aberración de fase para la mejora continua de imágenes en el campo de la microscopía electrónica.

Los autores aplicaron imágenes fantasma computacionales, un enfoque óptico, a la microscopía electrónica y diseñaron un nuevo algoritmo para abordar este problema. El enfoque invierte el conocimiento de los patrones proyectados y su transmisión medida para reconstruir la imagen. Esto se puede usar para medir la transmitancia de la muestra cuando se ilumina con patrones espaciales más complejos.

En este sistema, la forma resultante del campo de luz en el plano del objeto se puede calcular utilizando técnicas de propagación numérica del haz que permiten implementaciones sin lentes y de campo lejano. Por lo tanto, la imagen fantasma computacional se puede utilizar para la imagen de microscopía electrónica de transmisión.

En los métodos ópticos, se pueden utilizar moduladores de luz espacial para garantizar la ortogonalidad de los patrones de imagen. Sin embargo, es difícil garantizar la ortogonalidad entre patrones cuando se usa dispersión natural o moduladores muy limitados. Este nuevo algoritmo diseñado por los autores hace un uso óptimo de los patrones independientemente de su ortogonalidad. Llaman a su nuevo método "imágenes fantasma ortogonalizadas".

Los autores probaron su método de dos maneras. Primero, realizaron un experimento óptico análogo al sistema de microscopía electrónica de transmisión. Este experimento probó la estrategia de iluminación y la robustez del algoritmo frente a la no ortogonalidad. Después de eso, probaron su método con microscopía electrónica de transmisión.

Los experimentos mostraron que el algoritmo de imágenes fantasma de los autores produce una reconstrucción de imágenes de mayor resolución con mejor contraste en comparación con el algoritmo de imágenes fantasma en línea más común. El nuevo algoritmo mejora las capacidades de formación de imágenes en cualquier longitud de onda y es resistente a la no ortogonalidad de los conjuntos de patrones, lo que permite una aplicación eficaz tanto en microscopía óptica como electrónica.

En un apéndice de su artículo, los autores destacan algunos hallazgos relacionados con el daño de la muestra del microscopio electrónico, que podría reducirse utilizando su método. El desarrollo futuro se puede utilizar para optimizar aún más la resolución o la velocidad de las imágenes en imágenes microscópicas tanto ópticas como electrónicas.

Más información: Akhil Kallepalli et al, Escaneo de puntos desafiantes a través de microscopía electrónica e imágenes ópticas usando imágenes computacionales, computación inteligente (2022). DOI: 10.34133/icomputación.0001

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