Para comenzar, inicie el software de captura de imágenes del microscopio. Calcule el número de fichas necesarias para cubrir todo el corazón del ratón. Captura las imágenes del corazón empezando por el azulejo uno.
Capture secuencialmente imágenes de las fichas restantes con una superposición del 10% entre las fichas consecutivas hasta que se cubra todo el corazón. Ahora, abra el complemento BigStitcher e importe todos los mosaicos necesarios a través del directorio de archivos de imagen. Guarde el conjunto de datos como un archivo HDF5.
Utilice la función de mover mosaico por cuadrícula regular para organizar los mosaicos. A continuación, seleccione el patrón que se utiliza para mover el corazón y seleccione una superposición del 10% entre cada ficha. Cose las baldosas con la opción del asistente de costura.
Cree un archivo TIFF mediante la fusión de imágenes para exportar los datos unidos. Para la deconvolución multivista de la muestra. Utilice perlas fluorescentes para el registro de imágenes de la reconstrucción de múltiples vistas a lo largo del corazón.
Escanee el conjunto del corazón a través del eje de detección para capturar imágenes secuenciales del corazón del ratón desde la sección iluminada. Gire el corazón del ratón 60 grados a lo largo del eje Y para capturar las pilas posteriores desde varios ángulos. A continuación, abra el plugin BigStitcher e importe todas las imágenes a través del directorio de archivos de imagen.
Guarde el conjunto de datos como un archivo HDF5. Elija Detectar puntos de interés y seleccione manualmente las cuentas de interés para el registro. Seleccione el modelo de transformación fina para el registro y asigne PSF a todas las vistas.
Haga clic en Deconvolución multivista y elija el tipo de iteración como Bayesiano eficiente. Defina el número de iteraciones como 10 y ejecútelo. Por último, haz clic en fusión de imágenes para exportar un archivo TIFF.
El método de deconvolución multivista logró una resolución casi isotrópica después de 15 horas de cálculo. La microscopía de lámina de luz de barrido axilar basada en ETL fue capaz de minimizar el fondo desenfocado y mejorar el contraste de la imagen. La integración de la sutura con la microscopía de lámina de luz de barrido axial permitió la cobertura de todo el corazón de un ratón de ocho semanas de edad con una resolución uniforme.
