[논문 리뷰] Super-resolution in vivo retinal imaging using structured illumination ophthalmoscopy

Yann Lai-Tim, Laurent M. Mugnier외 7명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 30.

Advanced Fluorescence Microscopy Techniques참고 문헌 25인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 눈의 기울기와 움직임, 산산이 흩어지는 빛을 보완하기 위해 적응형 광학을 활용해 눈의 기형을 교정하고, 움직임에 강한 복원 알고리즘을 통합함으로써 살아있는 인간 망막에서 초해상도 영상 촬영을 위한 구조적 조명 산모스코피(SIO)를 제안한다. 이 방법은 살아있는 인간 망막 영상에서 마이크론 이하의 해상도를 달성하여 왜곡 없이 대비가 높고 광학적 단면 영상 촬영이 가능하다.

ABSTRACT

Structured illumination microscopy (SIM) is one of the most versatile super-resolution techniques. Yet, its application to live imaging has been so far mainly limited to fluorescent and stationary specimens. Here, we present advancements in SIM to jointly tackle all the challenges of imaging living samples, i.e., obtaining super-resolution over an undistorted wide-field while dealing with sample motion, scattering, sample-induced optical aberrations and low signal-to-noise ratio. By using adaptive optics to compensate for optical aberrations and a reconstruction algorithm tailored for a moving and thick tissue, we successfully applied SIM to in vivo retinal imaging and demonstrated structured illumination ophthalmoscopy for high contrast super-resolution in vivo imaging of the human retina.

연구 동기 및 목표

• 고해상도를 확보하면서도 높은 신호 대 잡음비와 넓은 시야를 유지하는 데에 있어 전통적인 망막 영상 촬영 기술의 한계를 극복하기 위해.
• 눈의 움직임, 광학적 기울기, 산산이 흩어지는 빛, 낮은 신호 대 잡음비 등의 과제를 해결하기 위해.
• 적응형 광학과 움직임 보정 복원을 통합함으로써 구조적 조명 현미경(SIM)을 살아있는 인간 망막 영상에 적용하기 위해.
• 스캐닝 기반 방법에 의존하지 않고 왜곡 없는 고대비 초해상도 망막 영상 촬영을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 적응형 광학(AO)을 사용하여 눈의 광학 시스템에 의해 유도된 기울기를 교정함으로써 망막에 고대비의 구조적 조명 패턴을 투사한다.
• 디지털 마이크로미러 장치(DMD)가 다양한 공간 주파수와 방향을 가진 정현파 무늬 패턴을 투사하여 고주파 망막 특징을 감지 가능한 대역폭으로 변조한다.
• 평균화된 SIO 프레임에서 정현파 모델의 최소 제곱 피팅 기반 복원 알고리즘을 적용하여 조명 패턴의 특성(주파수, 위상, 대비)을 추정한다.
• 조명 패턴을 공간 필터링으로 제거한 필터링된 광역 이미지에서 부분 해상도 정렬을 통해 눈의 움직임으로 인한 망막 이동을 추정한다.
• 광역 이미지에 고역통과 필터를 적용하여 저주파 조명 비균형을 억제함으로써 배경의 비균일성과 산산이 흩어지는 효과를 보정한다.
• 모자이크 이미지를 겹치는 64×64 픽셀 영역으로 나누고, 각 영역에서 모드 간격을 계산한 후 이중 선형 보간을 적용하여 공간 해상도를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 눈의 기울기와 눈의 움직임에도 불구하고 구조적 조명 산모스코피(SIO)가 살아있는 인간 망막에서 초해상도 영상 촬영을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 적응형 광학과 움직임에 강한 복원 알고리즘이 함께 작용할 때 살아있는 망막 영상 촬영에서 이미지 대비와 해상도를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 구조적 조명이 두꺼운 산산이 흩어지는 망막 조직에서 공간 정밀도를 유지하면서 광학적 단면 영상 촬영을 어느 정도 가능하게 하는가?
• RQ4 SIO와 적응형 광학의 조합이 공성 스캐닝 레이저 산모스코피(cSLO)에 내재된 신호 대 잡음비와 해상도 간의 상충관계를 극복할 수 있는가?

주요 결과

• 이 방법은 마이크론 이하의 해상도로 인간의 망막 중심부를 초해상도 영상 촬영하여 살아있는 상태에서 개별 원추 세포 수용체를 해상할 수 있었다.
• 적응형 광학 교정이 투사된 구조적 조명 패턴의 대비와 정확도를 크게 향상시켜 고주파 변조를 효과적으로 가능하게 하였다.
• 움직임에 강한 복원 알고리즘이 눈의 움직임으로 인한 망막 이동을 효과적으로 보완하여 왜곡 없이 이미지 무결성을 유지하였다.
• 고역통과 필터링을 통한 배경 보정이 조명 비균형과 산산이 흩어지는 효과를 억제함으로써 특히 망막 중심부의 원추 세포에서 대비를 향상시켰다.
• 재구성된 SIO 영상에서는 기존 광역 영상 촬영 대비 더 높은 해상도와 광학적 단면 영상 촬영 성능을 보였으며, 미세한 망막 구조의 가시성이 향상되었다.
• 상용 AO 보정 cSLO 시스템과의 정량적 비교를 통해 SIO는 스캐닝 유도 왜곡이 없는 조건에서 동일하거나 더 높은 해상도와 대비를 제공하는 것으로 확인되었다.