Search
מיקרוסקופיה מהפכה עם טכניקות ברזולוציה גבוהה במחירים נוחים

שיטת APIC חדשה מבטלת טשטוש ועיוות במיקרוסקופיה

במשך מאות שנים, הבהירות וההגדלה של מיקרוסקופים הוגבלו בסופו של דבר על ידי התכונות הפיזיקליות של העדשות האופטיות שלהם. יצרני מיקרוסקופים דחפו את הגבולות הללו על ידי יצירת ערימות מסובכות ויקרות יותר של אלמנטים של עדשות. ובכל זאת, מדענים היו צריכים להחליט בין רזולוציה גבוהה לשדה ראייה קטן מחד גיסא או רזולוציה נמוכה ושדה ראייה גדול מאידך גיסא.

בשנת 2013, צוות מהנדסי Caltech הציג טכניקת מיקרוסקופיה בשם FPM (עבור מיקרוסקופיה פיטיכוגרפית פורייה). טכנולוגיה זו סימנה את הופעתה של מיקרוסקופיה חישובית, שימוש בטכניקות המשלבות חישה של מיקרוסקופים קונבנציונליים עם אלגוריתמים ממוחשבים המעבדים מידע מזוהה בדרכים חדשות ליצירת תמונות עמוקות וחדות יותר המכסות שטחים גדולים יותר. FPM אומצה מאז באופן נרחב בשל יכולתו לרכוש תמונות ברזולוציה גבוהה של דוגמאות תוך שמירה על שדה ראייה גדול באמצעות ציוד זול יחסית.

כעת פיתחה אותה מעבדה שיטה חדשה שיכולה להתעלות על FPM ביכולתה להשיג תמונות ללא טשטוש או עיוות, גם תוך כדי ביצוע פחות מדידות. הטכניקה החדשה, המתוארת במאמר שהופיע בכתב העת תקשורת טבעיכול להוביל להתקדמות בתחומים כמו הדמיה ביו-רפואית, פתולוגיה דיגיטלית ובדיקת תרופות.

לשיטה החדשה, המכונה APIC (עבור Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method), יש את כל היתרונות של FPM ללא מה שניתן לתאר כחולשתה הגדולה ביותר – כלומר, שכדי להגיע לתמונה סופית, אלגוריתם FPM מסתמך על מתחילים באחד או כמה ניחושים טובים ואז מתכוונים קצת בכל פעם כדי להגיע לפתרון ה"אופטימלי" שלו, שאולי לא תמיד נכון לתמונה המקורית.

תחת הנהגתו של Changhuei Yang, הפרופסור להנדסת חשמל, ביו-הנדסה והנדסה רפואית של תומס ג'י מאייר וחוקר במכון למחקר רפואי מורשת, צוות Caltech הבין שאפשר לבטל את האופי האיטרטיבי הזה של האלגוריתם.

במקום להסתמך על ניסוי וטעייה כדי לנסות להתבסס על פתרון, APIC פותר משוואה ליניארית, נותן פרטים על הסטיות, או עיוותים שהוכנסו על ידי המערכת האופטית של המיקרוסקופ. ברגע שהסטיות ידועות, המערכת יכולה לתקן עבורן, בעצם לפעול כאילו היא אידיאלית, ולהניב תמונות ברורות המכסות שדות ראייה גדולים.

"אנחנו מגיעים לפתרון של התחום המורכב ברזולוציה גבוהה בצורה סגורה, מכיוון שכעת יש לנו הבנה עמוקה יותר במה מיקרוסקופ לוכד, מה אנחנו כבר יודעים ומה אנחנו צריכים להבין באמת, אז אנחנו לא יודעים. לא צריך שום איטרציה," אומר Ruizhi Cao (PhD '24), מחבר מוביל בעיתון, סטודנט לשעבר לתואר שני במעבדה של יאנג, וכעת פוסט-דוקטורט באוניברסיטת ברקלי.בדרך זו, אנו יכולים להבטיח בעצם שאנו רואים את הפרטים הסופיים האמיתיים של מדגם".

כמו ב-FPM, השיטה החדשה מודדת לא רק את עוצמת האור הנראה דרך המיקרוסקופ אלא גם תכונה חשובה של האור הנקראת "פאזה", הקשורה למרחק שעובר האור. מאפיין זה אינו מזוהה על ידי עיניים אנושיות אך מכיל מידע שימושי מאוד במונחים של תיקון סטייות. זה היה בפתרון מידע השלב הזה ש-FPM הסתמכה על שיטת ניסוי וטעייה, מסביר צ'נג שן (PhD '23), מחבר מוביל בעיתון APIC, שגם השלים את העבודה בזמן שהיה במעבדה של יאנג ונמצא כעת מהנדס אלגוריתמי ראייה ממוחשבת באפל. "הוכחנו שהשיטה שלנו נותנת לך פתרון אנליטי ובצורה הרבה יותר פשוטה. זה מהיר יותר, מדויק יותר וממנף כמה תובנות עמוקות לגבי המערכת האופטית."

מעבר לביטול האופי האיטרטיבי של אלגוריתם פתרון השלבים, הטכניקה החדשה גם מאפשרת לחוקרים לאסוף תמונות ברורות על פני שדה ראייה גדול מבלי למקד שוב ושוב את המיקרוסקופ. עם FPM, אם גובה הדגימה משתנה אפילו כמה עשרות מיקרונים מקטע אחד למשנהו, האדם המשתמש במיקרוסקופ יצטרך להתמקד מחדש כדי לגרום לאלגוריתם לעבוד. מאחר שטכניקות מיקרוסקופיה חישוביות אלו כוללות לעתים קרובות תפירה של יותר מ-100 תמונות ברזולוציה נמוכה יותר כדי לחבר את שדה הראייה הגדול יותר, פירוש הדבר ש-APIC יכול להפוך את התהליך למהיר הרבה יותר ולמנוע את ההיכרות האפשרית של טעויות אנוש בשלבים רבים.

"פיתחנו מסגרת לתיקון הסטיות וגם לשיפור הרזולוציה". אומר קאו. "שתי היכולות הללו יכולות להיות פוריות עבור מגוון רחב יותר של מערכות הדמיה."

יאנג אומר שהפיתוח של APIC חיוני להיקף העבודה הרחב יותר שהמעבדה שלו עובדת עליה כעת כדי לייעל את קלט נתוני התמונה עבור יישומי בינה מלאכותית (AI). "לאחרונה, המעבדה שלי הראתה שבינה מלאכותית יכולה להתעלות על פתולוגים מומחים בניבוי התקדמות גרורתית משקופיות היסטופתולוגיות פשוטות מחולי סרטן ריאות", אומר יאנג. "יכולת החיזוי הזו תלויה להפליא בהשגת תמונות מיקרוסקופיות במיקוד אחיד ובאיכות גבוהה, משהו ש-APIC מתאים לו מאוד."

המאמר, שכותרתו "הדמיה ללא תוויות ברזולוציה גבוהה, גדול משדה ראייה באמצעות שחזור שדות מורכבים מתוקנת סטייה" הופיע באינטרנט ב- תקשורת טבע ב-3 ביוני. העבודה נתמכה על ידי המכון למחקר רפואי מורשת.

במשך מאות שנים, הבהירות וההגדלה של מיקרוסקופים הוגבלו בסופו של דבר על ידי התכונות הפיזיקליות של העדשות האופטיות שלהם. יצרני מיקרוסקופים דחפו את הגבולות הללו על ידי יצירת ערימות מסובכות ויקרות יותר של אלמנטים של עדשות. ובכל זאת, מדענים היו צריכים להחליט בין רזולוציה גבוהה לשדה ראייה קטן מחד גיסא או רזולוציה נמוכה ושדה ראייה גדול מאידך גיסא.

בשנת 2013, צוות מהנדסי Caltech הציג טכניקת מיקרוסקופיה בשם FPM (עבור מיקרוסקופיה פיטיכוגרפית פורייה). טכנולוגיה זו סימנה את הופעתה של מיקרוסקופיה חישובית, שימוש בטכניקות המשלבות חישה של מיקרוסקופים קונבנציונליים עם אלגוריתמים ממוחשבים המעבדים מידע מזוהה בדרכים חדשות ליצירת תמונות עמוקות וחדות יותר המכסות שטחים גדולים יותר. FPM אומצה מאז באופן נרחב בשל יכולתו לרכוש תמונות ברזולוציה גבוהה של דוגמאות תוך שמירה על שדה ראייה גדול באמצעות ציוד זול יחסית.

כעת פיתחה אותה מעבדה שיטה חדשה שיכולה להתעלות על FPM ביכולתה להשיג תמונות ללא טשטוש או עיוות, גם תוך כדי ביצוע פחות מדידות. הטכניקה החדשה, המתוארת במאמר שהופיע בכתב העת תקשורת טבעיכול להוביל להתקדמות בתחומים כמו הדמיה ביו-רפואית, פתולוגיה דיגיטלית ובדיקת תרופות.

לשיטה החדשה, המכונה APIC (עבור Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method), יש את כל היתרונות של FPM ללא מה שניתן לתאר כחולשתה הגדולה ביותר – כלומר, שכדי להגיע לתמונה סופית, אלגוריתם FPM מסתמך על מתחילים באחד או כמה ניחושים טובים ואז מתכוונים קצת בכל פעם כדי להגיע לפתרון ה"אופטימלי" שלו, שאולי לא תמיד נכון לתמונה המקורית.

תחת הנהגתו של Changhuei Yang, הפרופסור להנדסת חשמל, ביו-הנדסה והנדסה רפואית של תומס ג'י מאייר וחוקר במכון למחקר רפואי מורשת, צוות Caltech הבין שאפשר לבטל את האופי האיטרטיבי הזה של האלגוריתם.

במקום להסתמך על ניסוי וטעייה כדי לנסות להתבסס על פתרון, APIC פותר משוואה ליניארית, נותן פרטים על הסטיות, או עיוותים שהוכנסו על ידי המערכת האופטית של המיקרוסקופ. ברגע שהסטיות ידועות, המערכת יכולה לתקן עבורן, בעצם לפעול כאילו היא אידיאלית, ולהניב תמונות ברורות המכסות שדות ראייה גדולים.

"אנחנו מגיעים לפתרון של התחום המורכב ברזולוציה גבוהה בצורה סגורה, מכיוון שכעת יש לנו הבנה עמוקה יותר במה מיקרוסקופ לוכד, מה אנחנו כבר יודעים ומה אנחנו צריכים להבין באמת, אז אנחנו לא יודעים. לא צריך שום איטרציה," אומר Ruizhi Cao (PhD '24), מחבר מוביל בעיתון, סטודנט לשעבר לתואר שני במעבדה של יאנג, וכעת פוסט-דוקטורט באוניברסיטת ברקלי.בדרך זו, אנו יכולים להבטיח בעצם שאנו רואים את הפרטים הסופיים האמיתיים של מדגם".

כמו ב-FPM, השיטה החדשה מודדת לא רק את עוצמת האור הנראה דרך המיקרוסקופ אלא גם תכונה חשובה של האור הנקראת "פאזה", הקשורה למרחק שעובר האור. מאפיין זה אינו מזוהה על ידי עיניים אנושיות אך מכיל מידע שימושי מאוד במונחים של תיקון סטייות. זה היה בפתרון מידע השלב הזה ש-FPM הסתמכה על שיטת ניסוי וטעייה, מסביר צ'נג שן (PhD '23), מחבר מוביל בעיתון APIC, שגם השלים את העבודה בזמן שהיה במעבדה של יאנג ונמצא כעת מהנדס אלגוריתמי ראייה ממוחשבת באפל. "הוכחנו שהשיטה שלנו נותנת לך פתרון אנליטי ובצורה הרבה יותר פשוטה. היא מהירה יותר, מדויקת יותר וממנפת כמה תובנות עמוקות לגבי המערכת האופטית".

מעבר לביטול האופי האיטרטיבי של אלגוריתם פתרון השלבים, הטכניקה החדשה גם מאפשרת לחוקרים לאסוף תמונות ברורות על פני שדה ראייה גדול מבלי למקד שוב ושוב את המיקרוסקופ. עם FPM, אם גובה הדגימה משתנה אפילו כמה עשרות מיקרונים מקטע אחד למשנהו, האדם המשתמש במיקרוסקופ יצטרך להתמקד מחדש כדי לגרום לאלגוריתם לעבוד. מאחר שטכניקות מיקרוסקופיה חישוביות אלו כוללות לעתים קרובות תפירה של יותר מ-100 תמונות ברזולוציה נמוכה יותר כדי לחבר את שדה הראייה הגדול יותר, פירוש הדבר ש-APIC יכול להפוך את התהליך למהיר הרבה יותר ולמנוע את ההיכרות האפשרית של טעויות אנוש בשלבים רבים.

"פיתחנו מסגרת לתיקון הסטיות וגם לשיפור הרזולוציה", אומר קאו. "שתי היכולות הללו יכולות להיות פוריות עבור מגוון רחב יותר של מערכות הדמיה".

יאנג אומר שהפיתוח של APIC חיוני להיקף העבודה הרחב יותר שהמעבדה שלו עובדת עליה כעת כדי לייעל את קלט נתוני התמונה עבור יישומי בינה מלאכותית (AI). "לאחרונה, המעבדה שלי הראתה שבינה מלאכותית יכולה להתעלות על פתולוגים מומחים בניבוי התקדמות גרורתית משקופיות היסטופתולוגיות פשוטות מחולי סרטן ריאות", אומר יאנג. "יכולת החיזוי הזו תלויה להפליא בהשגת תמונות מיקרוסקופיות במיקוד אחיד ובאיכות גבוהה, משהו ש-APIC מתאים לו מאוד."

המאמר, שכותרתו "הדמיה ללא תוויות ברזולוציה גבוהה, גדול משדה ראייה באמצעות שחזור שדות מורכבים מתוקנת סטייה" הופיע באינטרנט ב- תקשורת טבע ב-3 ביוני. העבודה נתמכה על ידי המכון למחקר רפואי מורשת.

דילוג לתוכן