Pour commencer, lancez le logiciel de capture d’images du microscope. Calculez le nombre de tuiles nécessaires pour couvrir l’intégralité du cœur de la souris. Capturez les images du cœur à partir de la première tuile.
Capturez séquentiellement des images des tuiles restantes avec un chevauchement de 10 % entre les tuiles consécutives jusqu’à ce que tout le cœur soit couvert. Maintenant, ouvrez le plugin BigStitcher et importez toutes les tuiles nécessaires dans le répertoire du fichier image. Enregistrez le jeu de données en tant que fichier HDF5.
Utilisez la fonction de déplacement de la tuile par grille régulière pour organiser les tuiles. Sélectionnez ensuite le motif utilisé pour déplacer le cœur et sélectionnez un chevauchement de 10 % entre chaque tuile. Brodez les carreaux à l’aide de l’option de l’assistant d’assemblage.
Créez un fichier TIFF à l’aide de la fusion d’images pour exporter les données assemblées. Pour la déconvolution multi-vues de l’échantillon. Utilisez des billes fluorescentes pour l’enregistrement d’images de reconstruction à vues multiples le long du cœur.
Balayez l’ensemble du cœur sur l’axe de détection pour capturer des images séquentielles du cœur de la souris à partir de la section éclairée. Faites pivoter le cœur de la souris de 60 degrés le long de l’axe Y pour capturer les piles suivantes sous plusieurs angles. Ouvrez ensuite le plugin BigStitcher et importez toutes les images via le répertoire du fichier image.
Enregistrez le jeu de données en tant que fichier HDF5. Choisissez Détecter les points d’intérêt et sélectionnez manuellement les perles d’intérêt pour l’enregistrement. Sélectionnez le modèle de transformation fine pour l’enregistrement et attribuez PSF à toutes les vues.
Cliquez sur Déconvolution multi-vues et choisissez le type d’itération Bayésien efficace. Définissez le nombre d’itérations sur 10 et exécutez-le. Enfin, cliquez sur fusion d’images pour exporter un fichier TIFF.
La méthode de déconvolution multi-vues a atteint une résolution isotrope proche après 15 heures de calcul. La microscopie à feuille de lumière axillaire à balayage basée sur ETL a permis de minimiser l’arrière-plan flou et d’améliorer le contraste de l’image. L’intégration de la couture avec la microscopie à feuille de lumière à balayage axial a permis de couvrir l’intégralité d’un cœur de souris âgé de huit semaines avec une résolution uniforme.
