暗視野切片化による蛍光顕微鏡の精密化(Computer Vision Meets Fluorescence Microscopy: Dark sectioning Clears the Fog of Fluorescence Microscopy)

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2025-05-23 北京大学(PKU)

暗視野切片化による蛍光顕微鏡の精密化(Computer Vision Meets Fluorescence Microscopy: Dark sectioning Clears the Fog of Fluorescence Microscopy)

Figure 1. (a, b) Dark channel processing results for natural images and out-of-focus fluorescence images; (c) Differences in dark channel images caused by variations in point spread function (PSF) sizes; (d) Comparison of images before and after Dark sectioning. Scale bar: 4 μm.

北京大学未来技术学院の彭曦研究員と深圳大学の屈俊乐教授のチームは、蛍光顕微鏡画像の背景除去を効率化する新手法「Dark sectioning」を開発しました。この手法は、コンピュータビジョンの「ダークチャンネル」アルゴリズムを応用し、画像の高周波成分と低周波成分を分離して処理します。特に低周波成分に対して背景除去を行うことで、弱い信号を保持しつつ、散乱光によるノイズを効果的に除去します。また、点拡がり関数(PSF)を利用して画像パッチサイズを最適化し、低域通過フィルターで初期背景分布をシミュレーションすることで、背景の定量的推定を実現しています。この手法は、広視野、ライトシート、STED、偏光解析など多様な蛍光顕微鏡システムや、深層学習ベースの超解像、2D/3D構造化照明顕微鏡(SIM)、デコンボリューションなどの再構成・後処理アルゴリズムと高い互換性を持ちます。実験では、単一フレーム画像から焦点外背景を除去し、信号対背景比(SBR)や構造的類似性(SSIM)を大幅に向上させ、2D/3D SIM再構成のアーティファクトを削減し、SOFIやデコンボリューションの解像度を向上させることが確認されました。この研究成果は、深部組織研究、病理診断、生体動態観察などの分野で新たな可能性を開くものとして注目されています。

<関連情報>

蛍光顕微鏡のバックグラウンド除去を支援する暗黒ベースの光学切片形成 Dark-based optical sectioning assists background removal in fluorescence microscopy

Ruijie Cao,Yaning Li,Yao Zhou,Meiqi Li,Fangrui Lin,Wenyi Wang,Guoxun Zhang,Gang Wang,Boya Jin,Wei Ren,Yu Sun,Zhifeng Zhao,Wei Zhang,Jing Sun,Yiwei Hou,Xinzhu Xu,Jiakui Hu,Wei Shi,Shuang Fu,Qianxi Liang,Yanye Lu,Changhui Li,Yuxuan Zhao,Yiming Li,… Peng Xi
Nature Methods  Published:12 May 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41592-025-02667-6

Abstract

In fluorescence microscopy, a persistent challenge is the defocused background that obscures cellular details and introduces artifacts. Here, we introduce Dark sectioning, a method inspired by natural image dehazing for removing backgrounds that leverages dark channel prior and dual frequency separation to provide single-frame optical sectioning. Unlike denoising or deconvolution, Dark sectioning specifically targets and removes out-of-focus backgrounds, stably improving the signal-to-background ratio by nearly 10 dB and structural similarity index measure of images by approximately tenfold. Dark sectioning was validated using wide-field, confocal, two/three-dimensional structured illumination and one/two-photon microscopy with high-fidelity reconstruction. We further demonstrate its potential to improve the segmentation accuracy in deep tissues, resulting in better recognition of neurons in the mouse brain and accurate assessment of nuclei in prostate lesions or mouse brain sections. Dark sectioning is compatible with many other microscopy modalities, including light-sheet and light-field microscopy, as well as processing algorithms, including deconvolution and super-resolution optical fluctuation imaging.

1600情報工学一般
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