실시간 다중색 형광 현미경법: 교차 채널 획득과 딥러닝 기반 추론

미세로봇 및 생물학적 시스템에서 실시간 상호작용을 모니터링하려면, 세포, 미세 에이전트, 환경의 역학을 해상도 높게 관찰할 수 있는 빠른 다중색 형광 현미경법이 필요합니다. 여러 형광 채널을 최소한의 스펙트럼 교차 간섭과 광표백으로 순차적으로 획득하는 방법이 널리 사용됩니다. 그러나 이 방법은 채널 수에 비례하여 영상 속도를 제한하여, 미세 에이전트와 세포 간 상호작용 촬영에 적합하지 않습니다. 본 연구는 교차 채널 입력(혼합된 스펙트럼 기여를 포함하는 프레임)을 이용하여 목표 형광 채널을 동시에 재구성하는 실시간 다중색 재구성 프레임워크를 제안합니다. 본 프레임워크는 맞춤형 3채널 형광 현미경에서 평가되었으며, 대표적 두 모델인 스킵 연결이 있는 표준 감독 컨볼루션 인코더-디코더(U-Net)와 적대적으로 학습된 조건부 모델(pix2pix)을 벤치마크했습니다. 기능화된 활성 구조물(Coumarin 6 라벨링된 전기방사 자기 섬유)과 수동 생물학 에이전트(CellTracker Red CMTPX 라벨링된 HeLa 세포 스페로이드)가 포함된 미세유체 환경에서 외부 자기장이 미세 에이전트를 작동시켜 스페로이드와의 상호작용을 유도하는 실험을 수행했습니다. 예측 성능은 2채널과 3채널 환경에서 평가되었으며, 13.9 ms 추론 시간에 고충실도 재구성을 달성했습니다. 제안한 방법은 3색 채널에 대해 최대 83%까지 유효 프레임 레이트를 증가시켜 고처리량 다중색 이미징을 가능하게 합니다.