アプリケーションノート
![](https://downloads.microscope.healthcare.nikon.com/production/imager/coverimages/Application-Notes/Japanese/232636/ReductionPhototoxicityClarificationFluorescentImages_Enhanceai_wHighSNTech_AISW_2106J_8f52416f9afcc73a2e17f8c24fa98668.jpg)
AI使用の高S/N化技術Enhance.aiによる光毒性低減と蛍光顕微鏡画像の明瞭化
2022年6月
細胞内現象の詳細な解明において、蛍光顕微鏡によるタイムラプス撮影は不可欠な技術であるが、蛍光観察では励起光の光毒性による影響が懸念される。このため、可能な限り低い励起光強度や短時間露光を用いて、色素の褪色や細胞ダメージを防ぎながら、正確な定量解析を可能とする技術が求められている。
北海道大学電子科学研究所の小林健太郎氏は、画像統合ソフトウェアNIS-Elementsの顕微鏡AIモジュールNIS.aiの一つであるEnhance.aiを用い、細胞内のミトコンドリアの長さの定量化から、励起光の光毒性の低減とその評価を行った。本アプリケーションノートでは、その実験例を紹介する。