Pesquisadores da Universidade de Hong Kong desenvolveram uma técnica que acelera a captura de imagens tridimensionais em até oito vezes. A inovação reduz a exposição à luz e preserva a qualidade de materiais biológicos observados.
A estratégia, chamada AIMED, foi detalhada em artigo publicado na revista Advanced Photonics. O método utiliza codificação axial da iluminação, permitindo iluminar múltiplas camadas de profundidade simultaneamente.
Um feixe de laser é dividido em vários pontos focais controlados por um modulador espacial de luz. Isso aciona diferentes planos da amostra ao mesmo tempo, eliminando a necessidade de escaneamento sequencial.
Algoritmos de reconstrução computacional decodificam os sinais fluorescentes emitidos por cada camada. A técnica mantém a resolução lateral em cerca de 600 nanômetros, mesmo com redução significativa no tempo de aquisição.
A equipe do laboratório OMEGA, liderada pelo professor Kenneth K. Y. Wong, validou a técnica em amostras de cérebro de camundongo. O AIMED distinguiu estruturas como dendritos e axônios, utilizando apenas metade ou um terço da potência óptica dos métodos tradicionais.
Espinhos dendríticos foram registrados com fidelidade superior à da microscopia de varredura sequencial de alta potência. Em configurações com compressão de 87,5%, o índice de similaridade estrutural manteve-se em 0,95.
A relação sinal-ruído de pico ficou entre 41 e 42 decibéis, indicando degradação praticamente imperceptível. A inovação não exige componentes caros ou grandes modificações em equipamentos existentes.
O AIMED funciona como acessório plug-and-play, atraente para laboratórios com sistemas de excitação multifotônica. A redução da dose de luz minimiza o estresse fotoquímico em células vivas, beneficiando estudos prolongados.
Os autores destacam o potencial da técnica para pesquisas de redes neuronais e tecidos sensíveis à fototoxicidade. Simulações mostraram ganho de velocidade de até oito vezes em tarefas volumétricas ambiciosas.
A metodologia pode ser adaptada a outras modalidades ópticas tridimensionais, como microscopia confocal, Raman ou fotoacústica. Isso abre caminho para integrações futuras com inteligência artificial e aprendizado profundo.
Leia mais sobre o assunto na phys.org.
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