Революционный гигапиксельный 3D-микроскоп запечатлел жизнь в потрясающих деталях

Микроскоп нового типа объединяет видео с десятков небольших камер и может предоставить исследователям 3D-изображения их экспериментов с детализацией почти на клеточном уровне. Показываем, как это выглядит.
Микроскоп нового типа и его широкие возможности использования. Фото: Duke University
Микроскоп нового типа и его широкие возможности использования. Фото: Duke University

Ученые Университета Дьюка представили 3D-RAPID вычислительный микроскоп, основанный на синхронизированном массиве из 54 камер. Он снимает высокоскоростные топографические 3D-видео на площади 135 кв. см, достигая до 230 кадров в секунду при пространственно-временной пропускной способности, превышающей 5 гигапикселей в секунду.

Этот микроскоп использует алгоритм трехмерной реконструкции, который для каждого синхронизированного снимка объединяет все 54 изображения в композицию, включающую совместно зарегистрированную трехмерную карту высот. Алгоритм 3D-реконструкции с самоконтролем обучает нейросеть отображать необработанные фотометрические изображения в трехмерную топографию.

«Мы демонстрируем широкую применимость 3D-RAPID на нескольких коллекциях свободно ведущих себя организмов: муравьи, дрозофилы и личинки рыбок данио», — говорят ученые.

Муравьи

«Это похоже на человеческое зрение, — уточняет Рорк Хорстмейер, доцент биомедицинской инженерии в Университете Дьюка. — Если вы объединяете несколько точек обзора вместе (как это делают два глаза), вы видите объекты под разными углами, что дает вам высоту. Когда наши коллеги, изучающие рыбок данио, впервые использовали его [микроскоп], они были поражены. Он сразу же выявил новое поведение, связанное с высотой тона и глубиной, которого они никогда раньше не видели».

Личинки рыбок данио

Микроскоп нового типа имеет один весомый минус: за несколько минут записи может быть получено более терабайта данных. Это чрезвычайно большой набор видеоданных, для обработки которых пришлось разработать новые алгоритмы.

Дрозофилы

«Наши алгоритмы объединяют физику с машинным обучением, чтобы объединять видеопотоки со всех камер и восстанавливать трехмерную поведенческую информацию в пространстве и времени. Мы сделали наш код открытым и опубликовали его на Github, чтобы каждый мог его опробовать», — заключает специалист. Ссылку оставляем тут.

Посмотрите на лучшие изобретения и гаджеты 2022 года по версии Time:

лучшие изобретения и гаджеты 2022 по версии Time
лучшие изобретения и гаджеты 2022 по версии Time
лучшие изобретения и гаджеты 2022 по версии Time
лучшие изобретения и гаджеты 2022 по версии Time
55фотографий