透過 AI 運算提升影像訊噪比(S/N),有效降低顯微螢光成像時所產生的光毒害現象


使用螢光觀察搭配縮時攝影顯微技術,可即時視覺化細胞中不斷變化的細節,為闡明亞細胞事件不可或缺的實驗方法之一。

為了獲得清晰的螢光影像,需要加強激發能量或增加曝光時間才能擁有足夠的螢光訊號。然而,激發光的重複照射會產生活性氧,造成螢光染料的光漂白及細胞光毒害現象。隨著螢光強度的降低或細胞損傷造成的生物現象減弱,會顯著影響定量分析的可靠性。由此可知,如何在避免光漂白及光毒害下,同時獲得清晰的螢光影像是研究人員的重要課題。

 

解決方案


使用者一般會透過調整對比度來增強螢光影像,但同時雜訊也會被增強而導致實際螢光訊號與雜訊差異過小,導致影像變得不清晰。

使用 Nikon AI 軟體模組中的 Enhance.ai,輸入數組成對的強螢光訊號及弱螢光訊號影像,以深度學習演算法訓練後,即可透過該模型將利用降低激發能量,或縮短曝光時間所獲得的微弱螢光影像提高訊噪比(S/N)。如此一來,即可有效降低光漂白與光毒害的問題,進而增加實驗數據的定量評估穩定性。

下列範例中,研究學者在實驗過程中使用 Enhance.ai,利用量測細胞中粒線體的長度,藉以證實使用 AI 模組後可有效降低與激發光相關的光毒害現象。

 
倒立式顯微鏡Ti2.jpg Enhance.ai.jpg


應用情境

 

▼ AI 訓練流程情境-流程.jpg

實際範例

 
1.jpg 2.jpg

▲調整對比度

▲使用 Enhance.ai


應用產品

  • Eclipse Ti2-E 全新設計倒立顯微鏡,擁有無敵超大 25mm視野數(Field of View),不需妥協即可匹配大尺寸感測晶片 CMOS cameras,顯著提升資料輸出量。Ti2 搭載穩定的抗漂移對焦平台,應付 super-resolution 超高解析快速成像的挑戰,游刃有餘。機身內部新增多處偵測元件,協助使用者判讀光學配件是否有在正確光路上,減少錯誤發生。另外,每個感測點資訊均可在拍照時自動記錄下來,方便實驗品管控制並能加強資料再現性
  • Nikon NIS-Elements 影像擷取分析軟體,多維度拍照,量測功能,EDF 延伸景深模組,AI 模組,deconvolution 去模糊功能,3D construction 建構,tracking 追蹤模組,JOBs 客製流程自動化,GA3 分析模組。
  • Nikon NIS.ai 人工智慧影像分析模組,運用人工智慧深度學習演算法,找出目標影像中的特定結構化與規則性,可將樣品精準分類、增強影像清晰度、去除雜訊,提升現有分析技術,並有反饋機制,可以餵新資料再訓練調整,最後最佳資訊將會孕育而出。
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