AX / AX R with NSPARC

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迪亚斯普罗教授：我与尼康的关系始于激光共聚焦显微镜PCM 2000。这是尼康最早的激光共聚焦显微镜之一，在光学方面达到了很高的质量。当时我正在开发意大利第一台双光子激光共聚焦显微镜，我正在寻找适合它的激光扫描显微镜。尼康PCM 2000非常理想。这开启了我与尼康的合作，一直延续至今。目前，我的团队在开展超分辨率影像的研究工作。关于NSPARC，我们通过原创解决方案对激光共聚焦显微镜和超分辨率显微镜同时进行了改进。

比安奇尼博士：近年来，使用显微镜的科学家的需求不仅仅是观察图像，他们还希望从活体生物样本中获得定量数据，并实现更高的空间分辨率。共聚焦显微镜是生命科学领域使用最广泛的显微镜，因此，在不损害其优势和灵活性的前提下，集成最新的超分辨率技术可满足这些要求。这就是研究工作的出发点。

维西多米尼博士：在2016年建立意大利理工学院分子显微镜和光谱学实验室时，我就认为传统的激光共聚焦扫描显微镜存在基本约束。当使用单元素探测器时，照明点图像中编码样品的许多空间和时间信息可能被删除了。为了解决这一问题，该实验室旨在开发一种能在最高时空分辨率下对照明点采样的探测器阵列。通过开发第一个异步读取单光子雪崩二极管(SPAD)探测器阵列，我们在米兰理工大学实现了这一目标。这项技术成果就是NSPARC的基础。我们选择尼康作为合作伙伴，以推广这些研究成果，并将这一成果转化为实际产品。

迪亚斯普罗教授：我是研究光子探测的，并与维西多米尼博士和比安奇尼博士一起多年从事这一主题研究。我致力本研究的目的在于评估和设计从样本中收集光子的最有效方法。我还负责从全球市场上挑选最好的光学系统，比如物镜和作为光源的激光器。

比安奇尼博士：我们每个人都参与了从构想阶段到开发的所有工作。我尤其关注在尼康共聚焦显微镜中实现探测器阵列。我还进行了试错研究，以发现通过这种方法可以达到什么样的性能水平。即使是现在，我们仍在继续寻找更好的方法，以提高最新的激光共聚焦显微镜性能，用于包含了不同信息的不同样品，从单一蛋白质到细胞到组织。

维西多米尼博士：显然，我们研制的探测器阵列将成为核心元件。不过，由于我们是和尼康进行的联合开发，所以我们也想在图像重建软件上做到精益求精。我们与比安奇尼博士、迪亚斯普罗教授和意大利理工学院的其他研究人员一起，开发并不断更新专门用于利用探测器阵列提供的新信息的软件。最终，我们开发的软件可提供最终目标的高分辨率和高信噪比。该软件完全集成了所有其他基本的共聚焦性能，没有做出任何。

比安奇尼博士：空间分辨率、扫描速度和光子预算是使用激光共聚焦显微镜进行更先进的活细胞成像方面的问题。但是NSPARC可从样本中获得比以前多得多的信息，而且成像速度更快、分辨率更高。同时，还可将该系统加入其他激光共聚焦显微镜系统中。所以，基本上不需要更换目前的显微镜系统，就能以较低的成本达到目的。简单、灵活和低成本是其最大的优点。

维西多米尼博士：NSPARC软件很容易使用。该软件可自动估计为重构最佳图像所需的所有参数。NSPARC系统的美妙之处在于它只是一台共聚焦显微镜。其新颖的探测器和轻量计算可从样品中获得平缓灵活的超分辨率成像。即使是第一次使用NSPARC的非专业用户也可以像其以前使用激光共聚焦显微镜那样操作该显微镜。没必要进行专门的培训，也不需要专门的样品制备。除了简单之外，该显微镜还可以对厚样品进行更深和更高分辨率的成像。NSPARC可以捕捉组织内而非简单的2D细胞培养的活细胞详细图像。这确实是革命性变化。

迪亚斯普罗教授：维西多米尼博士说的绝对正确。如果要了解活细胞中的真实情况，我们需要通过荧光成像获取信息，即使是在活细胞中也能获取信息，而不仅仅是通过单光子探测获取信息。NSPARC可使我们获得寻求的详细信息。我认为这在医学领域也可能带来巨大优势。比如：通过利用该系统的这些特点，我们可设计出专门用于癌细胞成像的荧光成像流。我相信，从目前的角度来看，这对医生在手术过程中实时做出关键临床决策至关重要。

比安奇尼博士：有位用户曾问我们:“在使用最新的激光共聚焦显微镜的同时，如何保留一直使用到现在的显微镜系统?”我相信，与尼康共同开发的NSPARC是很好的解决方案。我希望这一新系统将推广到世界各地的许多实验室中去，因为我们相信这确实是下一代激光共聚焦显微镜。

维西多米尼博士：我们希望继续与尼康合作，将激光共聚焦扫描显微镜和NSPARC提升到新的水平。这种探测器阵列打开了许多新的视角，因为它可从样本中获取大量的信息，这是传统显微镜无法做到的。该探测器真正实现了光子分辨测量，样品荧光中的光子被逐个记录，具备空间和时间信息。因为有了这种新颖的单光子显微镜范式，荧光显微镜即将发生革命性变化。

迪亚斯普罗教授：我认为人工智能(AI)算法的应用正在来临。预计在不久的将来，综合处理各种信息的显微镜系统时代就要到来。因此，我们认为需要有一种功能，将在各种条件下检测到的显微镜成像数据通过人工智能进行集成和评估。将AI应用到以激光共聚焦扫描显微镜和NSPARC为核心的系统中，将使从相差显微镜和微分干涉显微镜获得的图像数据集成到荧光图像数据中成为可能：无标签和荧光一起成为了强大的引擎。在该项目中，我有幸在意大利与一群优秀的年轻和资深研究人员合作。此外，我还有幸与尼康研发工程师建立了合作关系。希望跨越国界的多元思想能够继续产生协同效应。

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