Hier präsentieren wir ein automatisiertes System, das auf optischer Kohärenztomographie oder OCT basiert. So können wir die Struktur von Biofilmen über große räumliche Skalen oder längere Zeiträume überwachen. Die OCT-Bildgebung eignet sich gut, um Strukturen im Mikrometerbereich aufzulösen, ist jedoch derzeit auf eine maximale Fläche von etwa 250 Quadratmillimetern begrenzt.
Biofilme übertreffen diese Skala oft, insbesondere wenn die Differenzierung von großen Umweltgradienten getrieben wird. Der Versuchsaufbau ermöglicht es uns, die dreidimensionale Morphogenese von Biofilmen über große räumliche Maßstäbe und längere Zeiträume zu überwachen. Das System ist schnell, präzise und arbeitet autonom.
Wir untersuchten die Morphogenese von Biofilmen in Strömen, in denen sie wichtige Ökosystemprozesse vorantreiben. Das System kann jedoch verwendet werden, um Biofilme in anderen natürlichen Oder technischen Umgebungen zu untersuchen. Die Software für Positionierung, Bildaufnahme und Analyse ist in Python geschrieben.
Sie sind über Jupyter Notebooks erhältlich. Dies sind benutzerfreundliche, frei verfügbare und flexible Lösungen. Wir glauben, dass die visuelle Darstellung des Setups anderen Benutzern hilft, die Installation zu reproduzieren und die Software besser zu verstehen.
Wir hoffen, dass dies andere Forscher zu ähnlichen Ansätzen inspiriert. Hier finden Sie eine Übersicht über die Installation. Das System besteht aus einer Präzisionspositioniervorrichtung, der OCT-Sonde, und wird um einen Plexiglas-Flume montiert.
Beginnen Sie mit der Verdrahtung des Positioniergeräts, indem Sie zusammen mit den anweisungen auf GitHub folgen. Installieren Sie den GRBL-Server, wie auf einer separaten GitLab-Seite beschrieben. Das Positionierungssystem kann nun über diese Webseite gesteuert werden; alternativ kann es über ein Python-Skript gesteuert werden, wie im bearbeiteten Beispiel gezeigt.
Positionieren Sie den Computer und die OCT-Basiseinheit auf einer Bank neben dem Versuchsaufbau mit mikrofluidischen Geräten, Durchflusskammern, Flumen oder Filtersystemen. Wenn noch nicht installiert, installieren Sie das OCT-System zusammen mit der vom Hersteller beschriebenen verfügbaren Software. Installieren Sie dann die Softwarepakete für die automatisierte OCT-Scanerfassung, wie in den hier verlinkten GitLab-Dokumenten beschrieben.
Um mit der Bildaufnahme zu beginnen, montieren Sie die optische Kohärenztomographiesonde mit einem kompatiblen Schwalbenschwanzhalter an der Positioniervorrichtung. Installieren Sie bei Bedarf einen Tauchadapter auf der Objektivlinse, und schalten Sie dann das OCT-System und das Positioniergerät ein. Öffnen Sie die kommerzielle OCT-Software, finden Sie eine Website von Interesse, konzentrieren Sie sich auf die Probe, und passen Sie die Referenzarm- und Lichtquellenintensität für eine optimale Bildqualität an.
Beachten Sie die Koordinaten und wiederholen Sie diesen Vorgang für eine Reihe von Positionen, wobei die gleiche Referenzarmlänge und -intensität beibehalten wird. Öffnen Sie die ImageAcquisition. ipynb Datei gefunden in diesem Artikel ergänzende Datei 2 in Jupyter Notebook.
Jede Zelle enthält Code, um bestimmte Aufgaben auszuführen und kann separat durch Drücken von Zelle ausgeführt werden und dann ausführen oder Steuern und Eingeben oder Shift und Enter. Folgen Sie dem bearbeiteten Beispiel, um den Pfad zu den erforderlichen Bibliotheken festzulegen, um das Positioniergerät zu verbinden, um das Positioniergerät zu kalibrieren, um den OCT-Scanner zu initialisieren. Passen Sie dann die Erfassungsparameter an, einschließlich des Brechungsindexes, der Größe des Ansichtsfelds und der Anzahl der A-Scans pro B-Scan.
Legen Sie außerdem die Signalgrenzen des OCT-Scans basierend auf Intensitätshistogrammen vorläufiger Scans und dem Zielordner für erfasste Daten und Metadaten fest. Je nach Sichtfeld und Auflösung kann die Dateigröße bis zu 1,5 Gigabyte pro OCT-Scan erreichen. Diese beiden Parameter bestimmen die Größe der Voxel im endgültigen Datensatz und die Größe der Ausgabedatei.
Sie sollten der optischen Auflösung der OCT-Sonde entsprechen. Wie im bearbeiteten Beispiel hervorgehoben, können Sie einen einzelnen OCT-Scan mit Standardparametern oder einen einzelnen Scan erwerben, der einen anderen Satz von Parametern angibt. Sie können auch spezifische Koordinaten angeben, um das Positioniergerät zu verschieben und einen einzelnen OCT-Scan zu erfassen.
Mit dieser Funktion können Sie im Experiment wiederholt mit hoher räumlicher Genauigkeit an die exakt gleiche Position zurückkehren. Die Daten werden in 8bit gespeichert. Rohformat, um Speicherplatz zu sparen.
Metadaten, einschließlich der OCT-Einstellungen und -Koordinaten, werden im selben Ordner in einer json-Datei mit derselben Namenskonvention gespeichert. Alternativ können Sie eine Liste der Sehenswürdigkeiten angeben und die entsprechenden OCT-Scans automatisch erfassen. Um biofilmmorphologische Strukturen über große Umweltgradienten hinweg zu charakterisieren, erfassen Sie Scans in einem Mosaikmuster.
Geben Sie hierzu die Anzahl benachbarter Kacheln mit einer Standardüberlappung von 30 % an. Die unformatierten OCT-Scans werden verzerrt angezeigt. Dies ist auf Unterschiede in der Bahnlänge durch das optische System zurückzuführen. Wir haben einen Algorithmus entwickelt, der diese Verzerrung korrigiert, wie in den bearbeiteten Beispielen gezeigt.
Um mit der Bildkorrektur zu beginnen, öffnen Sie das Jupyter-Notebook ImageProcessing.ipynb. Nach diesem Beispiel schneiden Sie zuerst die OCT-Scans zu, um falsche Signale auszuschließen, und richten Sie den Datensatz neu aus, sodass der Biofilm über dem Substrat umstraallt. Als nächstes korrekt für sphärische Aberration.
Um dies zu erreichen, lokalisiert der Algorithmus eine stark reflektierende flache Oberfläche im OCT-Scan und verwendet diese als Referenz, um die Scans abzuflachen. In einem 20 mal 20 Raster identifiziert der Algorithmus dann lokale Maxima in der Signalintensität, um die Referenzoberfläche zu lokalisieren. Dann wird eine Polynomoberfläche zweiter Ordnung über diese Punkte angepasst und verwendet, um jedes Pixel des OCT-Scans in Z-Richtung zu verschieben.
Die Parameter dieses Algorithmus sollten an die Eigenschaften des OCT-Scans angepasst werden. Diese Korrektur ermöglicht eine homogene Referenzfläche über mehrere Bilder hinweg und erleichtert so das Nähen von großformatigen Bildern. Sobald das Bild abgeflacht wurde, werden die Bilder auf Hintergrundrauschen korrigiert, indem ein leerer Bereich des Bildes über dem Biofilm identifiziert und die durchschnittliche Hintergrundintensität subtrahiert wird.
Berechnen Sie als Nächstes eine Höhenkarte aus dem 3D-OCT-Datensatz. Definieren Sie dazu eine Referenzfläche wie das Substratum, und wählen Sie einen geeigneten Intensitätsschwellenwert aus. Anschließend wird eine Höhenkarte mit der Höhe des Biofilms gerendert, der als Graustufenwert gemeldet wird.
Wenn Bilder in einem Mosaikmuster erfasst wurden, heften Sie die entsprechenden Höhenkarten, indem Sie den Nähalgorithmus anwenden. Mittels automatisierter OCT-Bildgebung wurde die raumzeitliche Morphogenese phototropher Strombiofilme mittels Flume-Experimenten untersucht. Die Flammen bestehen aus Plexiglas und weiten sich nach und nach vom In bis zum Abfluss aus.
Dies führt zu einem Gradienten der Strömungsgeschwindigkeit. Hier ist eine Höhenkarte eines Biofilms, der entlang des gesamten Strömungsgeschwindigkeitsgradienten wächst. Wichtig ist, dass das automatisierte OCT-Bildgebungssystem eine kontinuierliche Messung von Strukturparametern wie Biofilmdicke, Rauheit und Biovolumen unter unterschiedlichen Strömungsbedingungen ermöglicht, die von niedriger Strömungsgeschwindigkeit bis hin zu Hochstromgeschwindigkeitsbedingungen reichen.
Zusammen mit morphologischen Veränderungen verringerte sich das durchschnittliche Biovolumen in Abhängigkeit von der Entfernung vom Einlass im Flume signifikant. Die Qualität der OCT-Scans hängt entscheidend von der Referenzarmlänge und dem Fokusabstand ab. Möglicherweise müssen Sie diesen Parameter während der Experimente nachjustiert.
Um die Genauigkeit des Positioniergeräts zu gewährleisten, denken Sie daran, regelmäßig Homing-Operationen durchzuführen. Dieses automatisierte Bildgebungsgerät lässt sich problemlos mit Mikrosensor-Profiling für eine funktionelle Charakterisierung von Biofilmen koppeln. OCT ist eine neue bildgebende Technik, und wir gehen davon aus, dass das hier vorgestellte System die Forschung zur Biofilmstruktur anregt.
Dies kann für Technologien wie Trinkwasseraufbereitung oder Bioverarbeitung relevant sein.
