[논문 리뷰] De-scattering with Excitation Patterning (DEEP) Enables Rapid Wide-field Imaging Through Scattering Media

Dushan N. Wadduwage, Jong Kang Park외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 27.

Advanced Fluorescence Microscopy Techniques참고 문헌 12인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 산란 매질을 통해 빠르고 광역의 형광 영상 촬영을 가능하게 하는 계산 영상 기법인 '자극 패턴화를 통한 산란 제거(De-scattering with Excitation Patterning, DEEP)'를 소개한다. 이 방법은 구조화된 자극 패턴과 광역 검출을 사용하며, 포인트 스캐닝 기법과 비슷한 영상 품질을 달성하기 위해 수십에서 수백 건의 측정만으로도 가능하게 하여 흐린 조직에서의 영상 촬영 속도를 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

From multi-photon imaging penetrating millimeters deep through scattering biological tissue, to super-resolution imaging conquering the diffraction limit, optical imaging techniques have greatly advanced in recent years. Notwithstanding, a key unmet challenge in all these imaging techniques is to perform rapid wide-field imaging through a turbid medium. Strategies such as active wave-front correction and multi-photon excitation, both used for deep tissue imaging; or wide-field total-internal-refection illumination, used for super-resolution imaging; can generate arbitrary excitation patterns over a large field-of-view through or under turbid media. In these cases, throughput advantage gained by wide-field excitation is lost due to the use of point detection. To address this challenge, here we introduce a novel technique called De-scattering with Excitation Patterning, or 'DEEP', which uses patterned excitation followed by wide-field detection with computational imaging. We use two-photon temporal focusing (TFM) to demonstrate our approach at multiple scattering lengths deep in tissue. Our results suggest that millions of point-scanning measurements could be substituted with tens to hundreds of DEEP measurements with no compromise in image quality.

연구 동기 및 목표

• 산란 매질에서 포인트 스캐닝 현미경의 처리 능력 제한을 극복하기 위해.
• 이미지 품질을 손상시키지 않고 투명도가 낮은 생체 조직을 빠르게 광역으로 영상 촬영할 수 있도록 하기 위해.
• 파면 보정이나 포인트 검출에 복잡한 장치가 필요 없도록 하기 위해 패턴화된 자극과 계산 영상 기법을 활용하기 위해.
• 수백만 건의 포인트 스캐닝 측정을 수십에서 수백 건의 DEEP 측정으로 대체할 수 있으며, 동일한 해상도와 대trast를 확보할 수 있음을 보여주기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 광역 시야에 걸쳐 공간적으로 형상화된 자극 패턴을 생성하기 위해 이중광자 시간 집중 현미경(TFM)을 사용한다.
• 공간적 빛 조절 장치(SLM)를 사용하여 샘플 위에 구조화된 조명을 형성한다.
• 표준 카메라를 사용하여 광역 형광 방출을 캡처함으로써 포인트 검출을 피하고 전체 영역 촬영을 가능하게 한다.
• 기록된 광역 영상에서 산란 전달 함수를 역행하여 기초 샘플 구조를 복원하는 계산 영상 복원 알고리즘을 적용한다.
• 자극 패턴과 검출된 형광 간의 선형 관계를 활용하여 효율적인 역권수를 수행한다.
• 다중 산란 길이를 가진 조직 필름과 고정된 마우스 뇌 조직에서 기술의 유효성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 포인트 스캐닝 없이 패턴화된 자극과 광역 검출을 조합하여 산란 매질을 통한 고정밀 영상 촬영이 가능한가?
• RQ2 수백만 건의 포인트 스캐닝 측정과 동일한 이미지 품질을 달성하기 위해 DEEP 측정은 얼마나 필요한가?
• RQ3 흐린 조직에서 해상도와 대비를 유지하면서 DEEP는 영상 촬영 시간을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 DEEP는 뇌 조직과 같은 생물학적 샘플의 깊은 조직 영상 촬영에 효과적으로 적용될 수 있는가?
• RQ5 강한 다중 산란 조건에서도 계산 영상 복원이 진짜 샘플 구조를 정확히 복원할 수 있는가?

주요 결과

• DEEP는 포인트 스캐닝 현미경과 동일한 이미지 품질을 달성하기 위해 수십에서 수백 건의 측정만으로도 가능하며, 수백만 건의 측정이 필요로 하는 전통적 방법에 비해 극적으로 감소시킨다.
• 이 방법은 산란 매질을 통한 빠른 광역 영상 촬영을 가능하게 하며, 기존 스캐닝 기법 대비 영상 촬영 속도를 수개의 주기로 향상시킨다.
• 다중 산란 길이를 가진 조직 필름에서 DEEP는 전체 포인트 스캐닝으로 확보할 수 있는 미세한 구조적 세부 정보를 성공적으로 복원하였다.
• 고정된 마우스 뇌 조직에서 DEEP는 높은 대비와 공간 해상도를 유지하여 생물학적으로 관련된 산란 환경에서의 적용 가능성을 입증하였다.
• 계산 영상 복원이 산란 전달 함수를 정확히 역행하여 광역 형광 데이터에서 진짜 샘플 분포를 복원할 수 있었다.
• 이 방법은 파면 보정이나 복잡한 검출 방법의 필요성을 제거하여 장치를 단순화하면서도 이미지 무결성을 유지하였다.