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May 26, 2023

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Scientific Reports 13권, 기사 번호: 12275(2023) 이 기사 인용 2674 액세스 11 Altmetric Metrics 세부 정보 3차원 정보는 생물학을 이해하는 데 매우 중요합니다.

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 12275(2023) 이 기사 인용

2674 액세스

11 알트메트릭

측정항목 세부정보

3차원 정보는 생물학적 현상을 이해하는 데 매우 중요합니다. 대부분의 생물학적 현미경 표본은 본질적으로 3차원입니다. 그러나 기존 광학 현미경은 주로 2D 이미지에 맞춰져 있는 반면, 3D 현미경 및 이미지 재구성은 특수 장비 및 기술을 통해서만 가능합니다. 이러한 기술 중 하나인 공초점 현미경의 작동 원리에 영감을 받아 초점이 맞는 픽셀과 초점이 ​​맞지 않는 픽셀의 의미론적 분할을 통해 3D 광시야 현미경 재구성에 대한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이를 위해 소프트웨어 기반 자동 초점에 일반적으로 사용되는 여러 규칙 기반 알고리즘을 탐색하고 이를 광시야 초점 스택 데이터 세트에 적용합니다. 우리는 이러한 알고리즘을 사용하여 각 스택의 슬라이스에 대한 측면 초점 점수 맵을 계산할 수 있는 계산 방식을 제안합니다. 또한, 우리는 그러한 지도를 얻는 데 선호되는 알고리즘을 식별합니다. 마지막으로, 접근 방식의 실용성을 보장하기 위해 초점이 맞지 않는 배경에서 초점이 맞는 픽셀을 빠르고 안정적으로 분할할 수 있는 심층 신경망 기반 대리 모델을 제안합니다. 심층 신경망 기반 접근 방식을 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상되어 온라인 데이터 처리에 사용할 수 있습니다.

3차원(3D)에서 생물학적 과정에 대한 통찰력을 얻는 것은 생물학적 메커니즘을 이해하고 시험관 내와 생체 내 간 변환을 개선하는 데 필수적입니다1. 그러나 현미경의 역사적 개념에 따라 실험실에서 사용되는 대부분의 일반적인 기술은 2D 이미지 획득에 초점을 맞추고 있습니다. 다른 기존 기술 중에서 CLSM(공초점 레이저 스캐닝 현미경)2은 생물학적 개체에 대한 3D 정보를 캡처하는 데 가장 널리 사용되는 기술입니다. CLSM 이미징 중에 광학 경로에 있는 핀홀이 산란된 빛을 필터링하여 캡처된 모든 강도의 초점이 맞춰지도록 합니다. 획득이 축 축을 따라 이동함에 따라 각 초점 평면에 대해 이 프로세스가 반복됩니다3. 이러한 방식으로 CLSM은 생물학적 개체의 명확한 3D 모델을 슬라이스별로 재구성합니다. 다른 뛰어난 3D 이미징 기술로는 SPIM(선택적 평면 조명 현미경)1,4 및 홀로토그래피 현미경5,6,7의 시편 광학 섹션이 있습니다. SPIM 또는 광시트 현미경은 일반적으로 이미징 경로에 직각으로 위치한 광 시트로 표본을 조명하여 광학 단면화를 수행합니다. 형광 현미경 검사에서 이는 초점면에서만 형광단을 자극하여 산란을 최소화합니다. 홀로토모그래피 현미경은 홀로그래피 원리를 사용하여 표본의 3D 이미지를 얻습니다8. 그러나 더 긴 이미징 시간, 숙련된 인력이나 시설에 대한 높은 요구 사항, 높은 장비 복잡성 및 비용으로 인해 이러한 기술은 기존의 광시야 현미경보다 접근성이 떨어지는 경우가 많습니다. 동시에 투과광을 사용하는 광시야 현미경과 쌍안경은 저렴하고 전 세계 실험실에 풍부하며 최소한의 교육이나 표본 라벨링이 필요합니다.

3D로 더 큰 반투명 표본을 단계적으로 획득하는 것은 초점면의 순차적 변경을 통해 광시야 현미경을 사용하여 수행될 수도 있습니다. 광학 절편3과 달리 광시야 현미경을 3D 표본에 직접 적용하면 초점이 맞는 빛과 산란된 빛 모두가 이미지 형성에 기여합니다9. 이로 인해 다른 초점면의 노이즈가 기록된 이미지에 유입되고 대비 정보가 감소하며 3D 재구성 품질이 저하됩니다. 각 초점 조각의 초점이 맞는 부분과 초점이 ​​맞지 않는 부분을 분리하는 기능은 표본의 정확한 3D 재구성을 허용할 뿐만 아니라 이러한 이미징 양식을 정량적으로 만들 수도 있습니다. 이는 배경 픽셀과 전경 픽셀을 명확하게 분리함으로써 가능합니다.