Los investigadores han reutilizado un algoritmo desarrollado originalmente para la competencia de predicción de preferencias de películas de Netflix 2009 para crear un método para adquirir imágenes de espectroscopía Raman clásicas de tejidos biológicos a velocidades sin precedentes. El avance podría hacer que el método de imagen simple y sin etiquetas sea práctico para aplicaciones clínicas comocomo detección de tumores o análisis de tejidos.
adentro óptica , la revista de la Sociedad Óptica para la investigación de alto impacto, un grupo multiinstitucional de investigadores informa que un enfoque de imagen computacional conocido como imagen compresiva puede aumentar la velocidad de imagen al reducir la cantidad de datos espectrales Raman adquiridos. Demuestran velocidades de imagen de ununas pocas decenas de segundos para una imagen que normalmente tardaría unos minutos en adquirirse y decir que las implementaciones futuras podrían alcanzar velocidades inferiores a un segundo.
Los investigadores lograron esta hazaña al adquirir solo una parte de los datos típicamente requeridos para la espectroscopía Raman y luego completar la información faltante con un algoritmo desarrollado para encontrar patrones en las preferencias de películas de Netflix. Si bien el algoritmo no ganó el premio de $ 1 millón de Netflix,se ha utilizado para satisfacer otras necesidades del mundo real, en este caso la necesidad de mejores imágenes biológicas.
"Aunque los enfoques de compresión Raman se han informado anteriormente, no podían usarse con tejidos biológicos debido a su complejidad química", dijo Hilton de Aguiar, líder del equipo de investigación de la Escuela Normale Supérieure en Francia. "Combinamos imágenes de compresióncon algoritmos informáticos rápidos que proporcionan el tipo de imágenes que los médicos usan para diagnosticar pacientes, pero rápidamente y sin laborioso postprocesamiento manual ".
captura de procesos biomédicos
La espectroscopía Raman es una técnica no invasiva que no requiere preparación de muestras para determinar la composición química de muestras complejas. Aunque ha demostrado ser prometedor para identificar células cancerosas y analizar tejidos en busca de enfermedades, generalmente requiere velocidades de adquisición de imágenes que son demasiado lentas paracaptura la dinámica de las muestras biológicas. El procesamiento de la gran cantidad de datos generados por las imágenes espectroscópicas también lleva mucho tiempo, especialmente cuando se analiza un área grande.
"Con la metodología que desarrollamos, abordamos estos dos desafíos simultáneamente: aumentar la velocidad e introducir una forma más directa de adquirir información útil de las imágenes espectroscópicas", dijo de Aguiar.
velocidad de optimización
Para acelerar el proceso de obtención de imágenes, los investigadores hicieron que su sistema Raman fuera más compatible con el algoritmo. Lo hicieron reemplazando las costosas y lentas cámaras usadas en configuraciones convencionales con un dispositivo de microespejo digital barato y rápido conocido como modulador de luz espacial.Este dispositivo selecciona grupos de longitudes de onda que son detectadas por un detector de un solo píxel altamente sensible, comprimiendo las imágenes a medida que se adquieren.
"Un modulador de luz espacial muy rápido hizo posible adquirir imágenes y omitir bits de datos muy rápidamente", dijo de Aguiar. "El modulador de luz espacial que utilizamos es un pedido de magnitud menos costoso y más rápido que otras opciones en el mercado, haciendo quela configuración óptica general barata y rápida "
Los investigadores demostraron su nueva metodología utilizando un microscopio Raman para obtener imágenes de espectroscopía de tejido cerebral y células individuales, las cuales exhiben una alta complejidad química. Sus resultados mostraron que el método puede adquirir imágenes a velocidades de unas pocas decenas de segundos y lograrun alto nivel de compresión de datos, lo que reduce los datos hasta 64 veces.
Los investigadores creen que el nuevo enfoque debería funcionar con la mayoría de las muestras biológicas, pero planean probarlo con más tipos de tejidos para demostrar esto experimentalmente. Además de las herramientas clínicas, el método podría ser útil para aplicaciones biológicas como la caracterización de algas.También quieren mejorar la velocidad de escaneo de su sistema para lograr la adquisición de imágenes por segundo.
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Materiales proporcionados por La sociedad óptica . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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