AX R MP with NSPARC

多光子共聚焦显微镜

需求信息

软件

软件支持深部广域成像

NIS-Elements C控制软件可集中管理从图像采集到图像分析的整个工作流程，轻松定制包含多种设置的实验模板。

Denoise.ai 处理图像
原始图像

在920 nm 红外激发波长下拍摄的猴子未脱钙骨切片的SHG 图像

图像由北海道大学研究生院牙科研究院药理学系的Dr. Tadahiro Iimura 和Dr. Takanori Sato 提供

创新AI软件助力

选配模块NIS.ai搭载了采用AI深度学习技术的图像处理工具和定制功能，能自动获取图像，自动生成用于分析的最佳图像。

Denoise.ai是NIS-Elements C和C-ER成像软件的一个标准模块，可自动去除共振共聚焦图像中的泊松散粒噪声。共振扫描实现了极短停留时间（数十纳秒），可以降低对样品的光毒性。另一方面，问题的根源是产生了散粒噪声。通过Denoise.ai，高速成像的低信号时也无需执行平均，可以识别并去除图像的散粒噪声成分。由此，不仅提高了图像的明亮度，还可以缩短曝光时间、在长时间延时观察过程中抑制激发强度，同时保持样品的活力。

光谱拆分避免串色

对于多光子激发观察，可以通过1个IR波长同时激发多个荧光探头。各通道上获得的图像的串扰较大时，可以通过荧光分离（拆分）清晰地分离色素。

拆分图像
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拆分图像

拆分图像
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仅红色

小鼠肾脏的多色荧光图像
红色：血管（Alexa Fluor 594），青色：SHG，绿色：自发荧光

拆分图像
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两通道叠加

将两个AAV--（AAV-Camk2-Cre 和AAV-hSyn-GFP）
注射到Ai14 小鼠的大脑皮层中，以在神经元中表达GFP 和TdTomato
红色：AAV-Camk2-Cre 神经元（TdTomato）
绿色：AAV-hSyn-GFP 神经元（GFP）
图像由理化学研究所脑神经科学研究中心脑发育紊乱研究小组的Dr. Aya Ishida 提供

反卷积后
反卷积前

反卷积提高了深层区域的图像质量

由于反卷积处理能够减少光轴方向上的图像伸长率，因此可有效拍摄到深层区域的精细结构。

LC3GFP 小鼠小脑切片
每个图像的右侧为表层，左侧深度约为300 μm
蓝色：小脑（自发荧光）
绿色：浦肯野细胞
图像由法国南特食品科学与工程学院（Oniris）
PAnTher UMR703 INRAE 的Laurence Dubreil 博士、Julien Pichon 博士和Marie-Anne Colle 教授提供

单击获取高分辨率图像

ER软件模块自动分析获得的图像，决定最适于图像处理的参数。简单的单击操作即可获得前所未有的高分辨率（XY分辨率：约120nm、Z分辨率：约300nm*）共聚焦图像。

*共聚焦成像时