ソフトウェア

深部広視野イメージングを支えるソフトウェア

画像取得から解析までのワークフローを一元化した制御ソフトウェアNIS-Elements Cは、複数の設定を組み合わせた実験テンプレートも容易にカスタマイズ可能です。

920nmのIR励起光を用いて、サル非脱灰骨切片のSHG画像を取得。
撮影ご協力：北海道大学大学院歯学研究院薬理学教室　飯村忠浩先生、佐藤孝紀先生

AIが画像取得の概念を一新

AI技術であるディープラーニングを活用したオプションモジュールNIS.aiは、画像処理ツールやカスタマイズ機能を搭載し、画像取得や解析に最適な画像の生成を自動化します。

NIS-Elements CおよびC-ERに標準搭載のDenoise.aiは、レゾナント画像からショットノイズを自動的に除去できます。レゾナントスキャナーは極めて短い滞留時間（数十ナノ秒）を実現し、サンプルへの光毒性を低減できる一方で、問題となるのがショットノイズの発生です。Denoise.aiにより、高速イメージングによる低シグナル時にもアベレージングを行う必要がなく、画像のショットノイズ成分を識別して除去できます。その結果、画像の明瞭さが向上するだけでなく、露光時間の短縮や、励起強度を抑えた長時間のタイムラプス観察など、サンプルに優しいイメージングが可能です。

波長のクロストークを分離

多光子励起の場合、１つのIR波長で複数の蛍光プローブを同時に励起することが可能です。各チャンネルで取得した画像のクロストークが大きい場合には、蛍光分離（アンミキシング）によって色素を明確に分離できます。

マウス腎臓の多色蛍光画像を取得した。

赤：血管（Alexa Fluor 594）、水色：SHG、緑：自家蛍光

Ai14マウスの大脳皮質に２種類のAAV--（AAV-Camk2-Cre と、AAV-hSyn-GFP）を注入し、神経細胞にGFPとTdTomatoを発現させた。

赤： AAV-Camk2-Cre神経細胞（TdTomato）、緑： AAV-hSyn-GFP神経細胞（GFP）

撮影ご協力：理化学研究所脳神経科学研究センター脳発達病態研究チーム　石田綾先生

デコンボリューション処理で深部の像質を改善

光軸方向の画像の伸びを改善するデコンボリューション処理は、深層部位での詳細な観察に適しています。

LC3GFPマウスの小脳切片。
右側が表層部、左側が約300μmの深層部を現す。
青：小脳（自家蛍光）
緑：プルキンエ細胞
撮影ご協力：Dr. Laurence Dubreil, Dr. Julien Pichon and Pr. Marie-Anne Colle, PAnTher UMR703 INRAE/Oniris, Nantes France

高解像度画像をワンクリックで

ソフトウェアモジュールNIS-Elements C-ERは、自動的に取得画像を解析し、最適な画像処理パラメーターを決定します。ワンクリックのシンプル操作で、かつてない高解像度（XY解像度：約120 nm、Z解像度：約300nm*）の共焦点画像が取得できます。

*共焦点イメージング時

AX R MP with NSPARC

AX R MP with NSPARC

高速多光子共焦点レーザー顕微鏡システム