Revolutionierung der konfokalen Mikroskopie

FLUOVIEW Smart™ Software führt intuitive und KI-gestützte Arbeitsabläufe ein

Konfokale Laser-Scanning-Mikroskope sind zu unverzichtbaren Instrumenten in den Lebenswissenschaften und der medizinischen Forschung geworden und ermöglichen hochauflösende Beobachtung und dreidimensionale Analyse biologischer Proben wie Zellen und Gewebe.

Sie finden breite Anwendung in Bereichen wie Zellbiologie, Neurowissenschaften, und Entwicklungsbiologie und dienen als Schlüsseltechnologie, die die Forschungsqualität und Reproduzierbarkeit sichert.

Um den vielfältigen Forschungsanforderungen gerecht zu werden, haben sich konfokale Mikroskope weiterentwickelt und bieten zunehmend fortschrittliche Funktionen sowie eine größere Flexibilität bei den Bildgebungsbedingungen. Der technische Fortschritt hat jedoch auch zu komplexeren Software-Oberflächen geführt, was erhebliche Herausforderungen mit sich bringt – insbesondere für neue Anwender –, wie zeitaufwändige Einrichtung, ein erhöhtes Risiko von Bedienfehlern und eine geringere Effizienz in den Forschungsabläufen.

Die Behebung dieser Probleme erfordert eine Softwareoberfläche, die intuitiv, optimiert und auf die Benutzer-Workflows abgestimmt ist.

KI-gestützte Unterstützung für Einsteiger

Über die Vereinfachung der Benutzeroberfläche hinaus nutzt die FLUOVIEW Smart™ Software KI, um Abläufe zu automatisieren und zu optimieren, die besonders für Einsteiger anspruchsvoll sind.

Automatisierte Probenerkennung

Aufgrund der optischen Prinzipien der Konfokalmikroskopie kann der Bildschirm leer erscheinen, wenn die Probe in XY oder Z nicht fokussiert ist—was Einsteiger im Unklaren darüber lässt, ob das Problem auf Einstellungen oder eine Fehlfunktion der Hardware zurückzuführen ist.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Evident und Epistra – unter Nutzung ihrer bewährten Expertise in der KI-Entwicklung für die Lebenswissenschaften – gemeinsam einen Bilderkennungsalgorithmus entwickelt, der das Mikroskop automatisch in einen optimalen Zustand für die Probensuche schaltet und den Probenbereich identifiziert. Dies vereinfacht und beschleunigt einen Prozess erheblich, der zuvor für Anfänger schwierig war (Abbildung 4).

Abbildung 5 veranschaulicht den gesamten Arbeitsablauf zur Schätzung der Probenposition.

Das System ist so konzipiert, dass es die Vorgehensweise eines erfahrenen Benutzers nachahmt: Grobe Ausrichtung der Z- und XY-Achsen mit einem Objektiv mit geringer Vergrößerung (4X), gefolgt von Feinabstimmungen mit einem Objektiv mit hoher Vergrößerung (10X). Konkret führt das System die folgenden vier Schritte nacheinander aus, um automatisch die optimale Probenposition zu bestimmen.

Z-SUCHE (4X)

Dieser Schritt führt eine sequentielle Suche* mit einem 4X-Objektiv durch, um die optimale Z-Position innerhalb des Suchbereichs grob zu bestimmen. An jeder Kandidaten-Z-Position wird ein Bild aufgenommen, und die KI bewertet dessen Fokuswert. Auf Grundlage dieser Ergebnisse aktualisiert das System autonom die nächste zu untersuchende Z-Position und wiederholt diesen Vorgang, bis die Position mit dem höchsten Fokuswert erreicht ist. Der Z-Suchbereich wird entsprechend der Auswahl des Benutzers im Assistenten eingestellt.

XY-SUCHE (4X)

Mithilfe des mit dem 4X-Objektiv aufgenommenen Bildes wird der XY-Tisch so bewegt, dass der Bereich mit der höchsten lokalen Helligkeit mittig auf dem Bildschirm erscheint. Vor diesem Prozess erkennt das System vordefinierte Artefakte (z. B. Containerränder). Werden Artefakte erkannt, wird eine Warnung angezeigt und der Prozess gestoppt. Der Benutzer kann dann die XY-Position der Probe bei Bedarf manuell anpassen.

Z-SUCHE (10X)

Nach dem Wechsel auf ein 10-fach Objektiv führt das System eine sequentielle Suche durch, um die optimale Z-Position innerhalb des Bereichs zu bestimmen. Der Z-Suchbereich wird anhand der bei 4-fach Objektiv ermittelten optimalen Z-Position und der Z-Auflösung des 4-fach Objektivs bestimmt.

XY-SUCHE (10X)

Im 10X-Bild wird der XY-Tisch so bewegt, dass der Bereich mit der höchsten lokalen Helligkeit auf dem Bildschirm zentriert wird. Nach Abschluss dieses Vorgangs zeigt das System dem Benutzer das aktuelle Mikroskopbild und schließt damit den Suchprozess ab.

Imaging Condition Optimization

Bei der herkömmlichen konfokalen Laserscanning-Mikroskopie besteht ein inhärenter Zielkonflikt zwischen Detektorempfindlichkeit und Laserleistung, sodass die optimalen Einstellungen durch Ausprobieren ermitteltwerden müssen. Anfänger stehen oft vor dem Dilemma, dass eine Erhöhung der Empfindlichkeit zu mehr Rauschen führt, während eine Erhöhung der Laserleistung das Risiko birgt, die Probe zu beschädigen (Abbildung 6). Daher kann die Ermittlung der geeigneten Bildgebungsbedingungen zeitaufwändig. sein.

Evident begegnet dieser Herausforderung mit seiner proprietären SilVIR™-Detektortechnologie der nächsten Generation, die eine Anpassung der Detektorempfindlichkeit überflüssig macht. Dadurch verringert sich die Anzahl der Parameter, die Benutzer konfigurieren müssen, was zu einer einfacheren Bedienung führt. Folglich ist die Einstellung der Laserleistung zur Erzielung des gewünschten Kontrasts der wichtigste Faktor für die Bildqualität.

FLUOVIEW Smart™-Software ermittelt automatisch die optimale Laserleistung auf Basis von Echtzeit-Bildanalyse und Vorhersagen des maschinellen Lernens. Benutzer können Einstellungen einfach an ihre Bedürfnisse anpassen, indem sie einen Modus entsprechend der Priorität zwischen minimaler Probenbeschädigung und maximalem Kontrast auswählen.

Der Gesamtprozess gestaltet sich wie folgt:

MODUSAUSWAHL

Der Anwender wählt einen von drei Modi – Schonend, Ausgewogen oder Qualität – je nach Priorität zwischen Probenschonung und Bildkontrast aus.

AUTOMATISCHE LASERLEISTUNGSANPASSUNG

Wenn der Benutzer auf die Schaltfläche „Ausführen“ klickt, stellt das System automatisch die optimale Laserleistung ein und schließt den Vorgang ab. Während der Ausführung erfolgen intern die folgenden Schritte:

• Vier Bilder werden bei unterschiedlichen Laserleistungsstufen aufgenommen.
• Für jedes Bild berechnet das System einen KI-Wert als ein Indikator für die Bildqualität (Schritte 1–3 in Abbildung 7). Die KI-Werte werden grafisch dargestellt, und basierend auf dem Diagramm und dem ausgewählten Modus schätzt das System die optimale Laserleistung (Schritt 4 in Abbildung 7).