Un nouvel algorithme informatique permet aux scientifiques d'utiliser une technologie de capteur haute performance, appelées caméras scientifiques complémentaires à semi-conducteurs à oxyde métallique, pour un large éventail de recherches biologiques.

"Les caméras sCMOS scientifiques gagnent rapidement en popularité dans les sciences biologiques, sciences des matériaux et astronomie, " dit Fang Huang, professeur adjoint à la Weldon School of Biomedical Engineering de l'Université Purdue. "Le capteur permet des avancées significatives en termes de vitesse d'imagerie, sensibilité et champ de vision par rapport aux détecteurs traditionnels tels que les dispositifs à couplage de charge ou le CCD multiplicateur d'électrons."

Cependant, l'utilisation de caméras sCMOS pour la recherche biologique a été limitée en raison des fluctuations de la qualité des pixels, générer plus de "bruit, " que les autres caméras. En particulier, chaque pixel fluctue à son propre rythme.

"Lorsque vous essayez d'utiliser ceci pour des études biologiques, il est très difficile de déterminer si cette fluctuation vient de l'échantillon (photons) ou de la caméra elle-même, " a déclaré Sheng Liu, l'auteur principal de l'article, chercheur associé postdoctoral à la Weldon School of Biomedical Engineering.

Maintenant, travailler avec des chercheurs du département des sciences biologiques de Purdue, Liu et Huang ont développé un nouvel algorithme qui corrige le bruit, rendre les caméras sCMOS disponibles pour une large gamme de microscopie biologique.

Les résultats ont été détaillés dans un article de recherche paru plus tôt cette année dans la revue Méthodes naturelles .

Les auteurs incluent Liu; associé de recherche postdoctoral Michael J. Mlodzianoski; étudiants diplômés Zhenhua Hu, Yuan Ren et Kristi McElmurry; Daniel M Suter, professeur agrégé au Département des sciences biologiques; et Huang.

"Nous avons essayé d'utiliser cette caméra pour l'imagerie de super-résolution de molécules uniques de cellules vivantes et avons introduit un algorithme à cette fin en 2013, " dit Huang. " Cependant, l'algorithme précédent ne fonctionne que pour les études de molécule unique, ce qui signifie que tous vos objets doivent être des émetteurs ponctuels. Donc, essentiellement, vos images doivent ressembler à des étoiles dans le ciel."

Recherche biologique, cependant, implique souvent l'imagerie de structures complexes telles que les organites cellulaires. Résoudre le problème, les chercheurs ont développé le nouvel algorithme.

"Le défi fondamental est d'estimer l'une des variables lorsque vous connaissez la somme de deux variables. Il n'y a pas de réponse unique à cette question, mais nous voulons faire la meilleure estimation compte tenu de notre connaissance supplémentaire des deux variables." dit Huang. « Nous avons exploité une propriété générale des systèmes d'imagerie, la fonction de transfert optique. Sur la base de notre connaissance du comportement de chacun des 4 millions de pixels de la puce de notre appareil photo, nous sommes en mesure d'estimer le niveau réel de photons à chaque emplacement de pixel. C'est très excitant pour nous car cela permet aux capteurs CMOS d'être utilisés dans un large éventail de méthodes d'imagerie pour des études biomédicales et biologiques quantitatives, améliorer leur sensibilité, champ de vision et vitesse d'imagerie."