革新的な計算顕微鏡技術APICによる高精度な生物医学画像解析技術の実現

Tokyoカルテックのエンジニアたちは、APIC（Angular Ptychographic Imaging with Closed-form method）と呼ばれる新しい顕微鏡技術を開発しました。この技術は、以前のフーリエパイコグラフィック顕微鏡（FPM）よりも優れており、大きな範囲にわたって鮮明で高解像度の画像を、ぼやけやゆがみなく撮影することができます。

従来の顕微鏡は光学レンズの制約がありました。科学者たちは、小さな領域の細部を見るか、大きな領域を低解像度で見るかのどちらかを選ばなければなりませんでした。2013年に、CaltechのエンジニアはFPMという新しい手法を開発し、コンピューターを使ってより鮮明で詳細な画像を生成することで、この問題を克服しました。

FPMは、高価な機材を必要とせずに広範囲にわたって明瞭で詳細な画像を作成できるため人気を集めました。しかし、大きな欠点がありました。それは、光の位相情報を把握するために試行錯誤の方法を使用していたため、繰り返しのプロセスとなり、最終的な画像の精度が低下する可能性があることです。

チャンフイ・ヤンとそのチームによって開発されたAPICは、この問題に対処しています。この新しい技術は、光学的な問題を特定するために単純な方程式を直接解くことで、繰り返しのステップを避けています。この方法により、正確でクリアな画像が保証されます。この研究の共同筆頭著者であり、ヤンの研究室の元大学院生であるルイジー・カオは、この方法によりサンプルの実際の詳細が正確に再現されると述べています。

APICは広い範囲で鮮明な画像を取得することを容易にします。従来のFPMを使用した場合、サンプルの高さが変わるたびに顕微鏡のピントを再調整する必要がありましたが、APICではこの再調整が不要になります。これにより、撮影過程が迅速化され、エラーも減少します。

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APICの主な利点には、迅速な画像取得、より正確な結果、再フォーカスの必要性の軽減、光学的収差の補正能力、そして向上した解像度が含まれます。

現在、Appleでコンピュータビジョンのアルゴリズムエンジニアとして活躍しているCheng Shenは、APICが位相情報を理解するためのより簡単で効率的な方法を提供していることを指摘しています。この手法は、光学系の深い知識を利用しています。

楊先生の研究室は、AIアプリケーションでの画像使用法の改善に取り組んでいます。彼らは最近、AIが顕微鏡の組織スライドを用いて肺がんの拡散を予測する際に、専門医を上回る能力を持つことを示しました。鮮明で高品質な顕微鏡画像はこれらのAIタスクにおいて非常に重要であり、APICはこの目的に最適です。

曹氏は、APICを用いて開発された手法が、より多くの種類の画像システムに応用可能であり、画像の質と明瞭さを向上できると考えています。これは、バイオメディカルイメージング、デジタル病理学、および薬物試験などの分野に大きな恩恵をもたらす可能性があります。

APICは高品質な画像の撮影から推測を排除し、プロセスをより信頼性が高く効率的にします。先代の顕微鏡方法と比べて、より鮮明で正確な画像を提供し、科学や医療のさまざまな用途に役立っています。