奧林巴斯推出TRU系列，掃除顯微成像路上的絆腳石

瀏覽次數：7035　發布日期：2020-8-20　來源：本站　本站原創，轉載請注明出處

一TRU即發，遇見未來
──掃除顯微成像路上的“絆腳石”

隨著科學技術的不斷發展，顯微鏡已成為科學家日常科研工作中不可或缺的工具。可在使用顯微鏡獲得一幅完美的圖像數據的路上，卻需要克服低分辨率、深層成像球差、多色標記串色、延時成像離焦等重重障礙。為了幫助用戶清除這些顯微成像路上的 “絆腳石”，百年光學企業奧林巴斯潛心研發，整合了一系列專利技術，隆重推出了TRU家族成像解決方案，逐個擊破實驗痛點

一，TruSpectral技術清除多色成像中熒光信號串擾的“絆腳石”，助您獲取準確明亮的多色熒光圖像

隨著科學研究的不斷深入，科研工作者希望觀察到標本中多維的生物學信息，包括組織結構信息、細胞空間分布信息、信號通路蛋白或細胞功能標識物的共表達信息等。然而多色標記的標本，由于熒光發射光譜之間的重疊，在成像過程中往往存在嚴重的熒光串擾問題。TruSpectral技術利用集成在激光掃描共聚焦顯微鏡FV3000中的體相位全息透射衍射光柵，實現了比傳統光譜檢測單元更高的檢測精度和檢測效率。

使用FV3000共聚焦TruSpectral技術拍攝小鼠胚胎七色熒光成像

TruSpectral全真光譜技術使用更高光效率的體相位全息透射光柵VPH

•體相位全息透射衍射光柵比傳統的反射型光柵衍射效率更高，在紅光、近紅外光和遠紅外光波段透過率提高三倍
•對于活體和固定組織標本，可以用更低的激發光獲得更明亮的多色熒光信號
TruSpectral檢測器兼具高靈敏度和光譜靈活性，可以檢測極弱的熒光基團
•四個獨立通道，可靈活調節檢測波段，便于優化每個熒光基團的信號檢測
•Lambda掃描模式對復雜重疊的熒光信號精確進行光譜掃描和拆分，保證每種熒光信號的準確性
•使用萬能濾色片模式可同步采集四通道圖像，虛擬通道模式下最多可以一次性采集16通道
•每個單獨的通道通過可調狹縫選擇檢測波段，檢測精度高達2nm，步進精度1
•搭配制冷型磷砷化鎵(GaAsP) PMT檢測器，最大限度提高檢測效率

使用FV3000共聚焦TruSpectral技術拍攝小鼠神經切片六色熒光

二，TruSight消卷積技術提高顯微圖像的對比度和清晰度

科研工作者在進行熒光圖像采集時，往往由于非焦平面信息的干擾，或受限于物鏡數值孔徑，因采集到的圖像模糊而無法有效地觀察到標本細節。TruSight消卷積技術可以對圖像進行去模糊，提高圖像的質量。

•獲得更清晰、更銳利的圖像，實時消除寬場熒光圖像中的模糊
•通過去除圖像中的非焦平面的熒光信號干擾，可以觀察到厚標本深處細節

TruSight 提供2D和3D等多種消卷積模式

•奧林巴斯專利受限迭代(CI)算法配合GPU處理，在更短的時間內提供更高對比度和動態范圍圖像
•針對激光掃描共聚焦顯微鏡FV3000設計的算法，配合奧林巴斯超高分辨率(OSR)模塊，提供優異的超高分辨率圖像。

（左）原圖（右）3D反卷積技術（左）共聚焦原始圖像（右）TruSight處理后圖像

三，TruFocus系統清除延時成像過程中焦平面漂移的“絆腳石”，使多位點延時成像更加穩定可靠。
為了觀察活細胞或者活體動物中的動態變化，科研工作者往往需要在顯微鏡下進行延時成像。但由于焦平面會隨著環境溫度變化而產生漂移，往往很難長時間穩定地觀察固定焦平面的信號。TruFocus技術可以鎖定標本中需要觀察的焦平面，保證采集到焦平面穩定的延時圖像。

•精確的激光光束檢測標本容器底部，鎖定焦平面位置，補償由于室溫變化或實驗期間外加藥物引起的漂移
•使用Cy7等染料時，TruFocus近紅外系統在近紅外(NIR)成像時保持焦平面位置

TruFocus 實現Z軸漂移補償
•自動找焦模式可以讓您輕松找到樣品的聚焦位置
•Single-shot自動對焦(AF)模式便于進行多焦點多位點實驗，以實現高效的3D和4D成像
•連續對焦模式可以實時聚焦樣品，實現高分辨率、長時間延時成像
•兼容塑料和玻璃容器

四，使用TruResolution技術，清除活體標本深層成像路上的“絆腳石”，充分發揮多光子顯微鏡深層成像性能。
對于厚組織3D成像，由于標本和浸液介質折射率差異，不可避免地引入成像球差變形，尤其在組織深部成像時，球差變形越發嚴重，成像質量嚴重下降。Olympus獨有的TruResolution物鏡技術通過全自動智能校正環，能夠最大限度提高多光子顯微鏡的深層成像性能。

•在進行Z stack成像時，隨著Z軸焦面移動，從樣品表面到深層，自動進行球差補償校準和補償，獲得更深，更明亮，更高分辨率圖像。
•通過軟件控制調節校正環，便于在黑暗的房間內操作
•可搭配專為神經科學研究設計的活體和透明化組織成像物鏡

五，TruAI基于神經卷積的深度學習人工智能技術，成為下一代圖像分析利器
通過顯微鏡采集的圖像數據分析，常常基于熒光強度或顏色的閾值進行圖像分割，從圖像中提取分析目標。但這個過程可能很耗時間，而且圖像的分割準確度會受到樣本及圖像質量的影響。TruAI技術有助于解決這些圖像分析路上的“絆腳石”，進行快速而高效的圖像分析。