20/12/2025Il gruppo di ricerca guidato dal Prof. Yiming Li presso la Southern University of Science and Technology (SUSTech) ha affrontato le principali sfide nell'applicazione della microscopia di localizzazione di singole molecole (SMLM) all'imaging a super-risoluzione ad alta produttività, introducendo LiteLoc, un framework di analisi scalabile e leggero basato sul deep learning. Il lavoro, intitolato "Scalable and lightweight deep learning for efficient high accuracy single-molecule localization microscopy", è stato pubblicato sulla rivista internazionale Nature Communications.
Innovazioni LiteLoc
SMLM ricostruisce immagini a super-risoluzione localizzando con precisione singole molecole fluorescenti in decine di migliaia di fotogrammi intermittenti stocastici. I volumi di dati risultanti impongono requisiti stringenti in termini di efficienza computazionale, velocità di elaborazione dei dati e scalabilità del sistema.
Progettato attorno agli obiettivi principali di prestazioni in tempo reale, elevata precisione di localizzazione e alta velocità di elaborazione, il framework LiteLoc supera diversi colli di bottiglia critici nella ricostruzione SMLM ad alta velocità di elaborazione:
Integrando le rappresentazioni neurali con conoscenze pregresse basate sulla fisica, PAMR dimostra miglioramenti sistematici rispetto agli approcci tradizionali:
Ricostruzione volumetrica accelerataIl tempo di ricostruzione per un singolo volume 3D (585 × 585 × 120 voxel) è ridotto da 250 s a 28 s, corrispondente a un aumento di circa 10 volte della velocità di ricostruzione.
Miglioramento della risoluzione oltre il limite di diffrazionet: Utilizzando un sistema di illuminazione emisferico con 66 LED in combinazione con un obiettivo 40×/0,95 NA, PAMR raggiunge risoluzioni di passo dimezzato di 137 nm lateralmente e 550 nm assialmente, il che rappresenta un miglioramento di circa due volte rispetto al limite di diffrazione dell'obiettivo.
Prestazioni solide in condizioni di scarsa visibilitàLe ricostruzioni ad alta fedeltà vengono mantenute anche con una riduzione del campo visivo fino al 75%. Quando il numero di angoli di illuminazione viene ridotto da 120 a 30, la qualità della ricostruzione rimane stabile, con valori SSIM significativamente superiori a quelli ottenuti con i metodi FPT convenzionali.
Supporto per la telecamera sCMOS Dhyana 400BSI V3 per LiteLoc Innovations
L'acquisizione di segnali ad alta fedeltà e la stabilità dell'immagine sono fondamentali per la validazione sperimentale di algoritmi avanzati di microscopia computazionale. Il TucsenFL 9BWLa telecamera scientifica offre funzionalità hardware fondamentali a supporto del framework PAMR.
Il sistema LiteLoc SMLM utilizza la telecamera sCMOS Tucsen Dhyana 400BSI V3 come rilevatore di immagini principale. La combinazione di elevato rapporto segnale/rumore e velocità di lettura elevata della telecamera fornisce un supporto hardware fondamentale per raggiungere i limiti teorici di localizzazione e consente una validazione a circuito chiuso tra lo sviluppo dell'algoritmo e l'imaging sperimentale.
1. Eccezionale rapporto segnale/rumore
Grazie a un'efficienza quantica (QE) fino al 95%, il Dhyana 400BSI V3 massimizza la raccolta efficace dei segnali di fluorescenza di singole molecole. Il suo rumore di lettura tipico di 1,1 e⁻ (RMS) garantisce robusti rapporti segnale/rumore in condizioni di basso numero di fotoni, fornendo una solida base per consentire a LiteLoc di raggiungere una precisione di localizzazione prossima ai limiti teorici.
2. Uscita dati ad alta velocità
Il Dhyana 400BSI V3 offre immagini ad alta risoluzione fino a 100 fps a 2048 (H) × 2048 (V), corrispondenti a una velocità di generazione di dati grezzi di circa 550 MB/s (11 bit). Questa velocità di elaborazione è molto simile alla velocità di analisi di LiteLoc, pari a 567 MB/s, supportando direttamente gli obiettivi di elaborazione immagini ad alta velocità del sistema.
Riferimenti
Fei, Y., Fu, S., Shi, W. et al. Apprendimento profondo scalabile e leggero per una microscopia di localizzazione di singole molecole efficiente e ad alta precisione. Nat Commun 16, 7217 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-62662-5
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