20/12/2025O grupo de pesquisa liderado pelo Prof. Yiming Li, da Universidade de Ciência e Tecnologia do Sul (SUSTech), abordou desafios cruciais na aplicação da microscopia de localização de molécula única (SMLM) à geração de imagens de super-resolução de alto rendimento, introduzindo o LiteLoc, uma estrutura de análise escalável e leve baseada em aprendizado profundo. O trabalho, intitulado "Aprendizado profundo escalável e leve para microscopia de localização de molécula única eficiente e de alta precisão", foi publicado na revista internacional Nature Communications.
LiteLoc Innovations
A técnica SMLM reconstrói imagens de super-resolução localizando com precisão moléculas fluorescentes individuais em dezenas de milhares de quadros de cintilação estocásticos. Os volumes de dados resultantes impõem exigências rigorosas em termos de eficiência computacional, taxa de transferência de dados e escalabilidade do sistema.
Projetado em torno dos objetivos principais de desempenho em tempo real, alta precisão de localização e alto rendimento, o framework LiteLoc supera diversos gargalos críticos na reconstrução SMLM de alto rendimento:
Ao integrar representações neurais com conhecimentos prévios baseados na física, o PAMR demonstra melhorias sistemáticas em relação às abordagens tradicionais:
Reconstrução volumétrica aceleradaO tempo de reconstrução para um único volume 3D (585 × 585 × 120 voxels) é reduzido de 250 s para 28 s, o que corresponde a um aumento de aproximadamente 10 vezes na velocidade de reconstrução.
Aprimoramento da resolução além do limite de difraçãot: Utilizando um sistema de iluminação hemisférica com 66 LEDs em combinação com uma objetiva de 40×/0,95 NA, o PAMR atinge resoluções de meio passo de 137 nm lateralmente e 550 nm axialmente, representando uma melhoria de aproximadamente duas vezes em relação ao limite de difração da objetiva.
Desempenho robusto em condições de baixa visibilidade.Reconstruções de alta fidelidade são mantidas com redução de até 75% do campo de visão. Quando o número de ângulos de iluminação é reduzido de 120 para 30, a qualidade da reconstrução permanece estável, com valores de SSIM significativamente superiores aos obtidos com métodos FPT convencionais.
Suporte para câmera sCMOS Dhyana 400BSI V3 da LiteLoc Innovations
A aquisição de sinais de alta fidelidade e a estabilidade da imagem são cruciais para a validação experimental de algoritmos avançados de microscopia computacional. O TucsenFL 9BWA câmera científica fornece recursos de hardware essenciais que dão suporte à estrutura PAMR.
O sistema LiteLoc SMLM utiliza a câmera sCMOS Tucsen Dhyana 400BSI V3 como detector de imagem principal. A combinação de alto desempenho de sinal-ruído e leitura de alta velocidade da câmera fornece suporte de hardware essencial para atingir os limites teóricos de localização e permite a validação em circuito fechado entre o desenvolvimento do algoritmo e a geração de imagens experimentais.
1. Desempenho excepcional em relação sinal-ruído
Com uma eficiência quântica (QE) de até 95%, o Dhyana 400BSI V3 maximiza a coleta efetiva de sinais de fluorescência de moléculas individuais. Seu ruído de leitura típico de 1,1 e⁻ (RMS) garante relações sinal-ruído robustas em condições de baixa intensidade de fótons, formando uma base sólida para que o LiteLoc alcance uma precisão de localização próxima aos limites teóricos.
2. Saída de dados de alta velocidade
O Dhyana 400BSI V3 oferece imagens em resolução total a até 100 fps em 2048 (H) × 2048 (V), correspondendo a uma taxa de geração de dados brutos de aproximadamente 550 MB/s (11 bits). Essa taxa de transferência é muito semelhante à taxa de análise do LiteLoc, de 567 MB/s, atendendo diretamente aos objetivos de alto rendimento de imagens do sistema.
Referências
Fei, Y., Fu, S., Shi, W. et al. Aprendizado profundo escalável e leve para microscopia de localização de molécula única eficiente e de alta precisão. Nat Commun 16, 7217 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-62662-5
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