Imaging Technology

Ultrafast Scanning with Uniform Illumination

IVIM Technology의 올인원 생체 현미경은 초고속 회전 다각형 거울 스캐너를 탑재하여 생체 동물 모델의 고속 생체 이미징을 용이하게 합니다.
IVIM Technology는 고속 회전 다각형 거울을 사용하는 독창적인 스캐닝 방식을 적용하여 고속 생물 현미경을 성공적으로 상용화했습니다. 이 혁신적인 방식은 균일한 패턴의 안정적이고 빠른 레이저 스캐닝을 가능하게 하여 전 세계 기존 제품과 차별화됩니다. 이 기능을 통해 심장 운동과 호흡으로 인해 생체 내에서 움직이는 조직을 지속적으로 포착하여 선명하고 고해상도의 생물 현미경 이미지를 빠르게 얻을 수 있습니다.
고속 이미징 기능을 통해 혈류, 조직 미세환경 변화, 약물 전달과 같은 생리적 기능 등 다양한 빠른 생물 현상을 성능 제한 없이 높은 시공간 분해능으로 관찰할 수 있습니다. 또한, 생체 조직의 움직임보다 훨씬 빠른 속도로 이미지를 포착하여 조직 움직임으로 인한 이미지 왜곡 및 화질 저하를 최소화합니다. 당사의 독점적인 알고리즘 기반 동작 보정 기술은 생체 조직 내 다양한 ​​장기의 다양한 움직임을 효과적으로 보정하여 이미지 품질을 더욱 향상시키고, 최적화된 생물학적 현미경 이미지 획득을 보장합니다.

속도

신호 대 잡음비

품질

고속 회전 폴리곤 미러 스캐너는 초고속 이미징 외에도 다양한 장점을 제공합니다. 공진 미러 스캐너는 빠르게 스캔하지만 스캔 영역 가장자리에 레이저 조사가 고르지 않게 집중되는 반면, 폴리곤 미러 스캐너는 고속에서 단방향 선형 스캔 기능을 제공하여 스캔 영역 전체에 레이저를 균일하게 조사합니다. 이는 스캔 영역 가장자리에 레이저가 집중되는 공진 스캐너와 비교하여 형광 샘플의 광퇴색 및 광손상을 크게 줄여줍니다.

All-in-One Platform

개별 사용자는 기존의 독립형 현미경을 사용할 때 각 생체 영상 응용 프로그램에 필요한 기능을 즉석에서 개선해야 하는 과제에 직면하는 경우가 많습니다.
IVIM Technology의 일체형 생체내 공초점/2광자 현미경 시스템(IM-C3/M3/CM3/MS3/CMS3)은 생체 내 살아있는 동물 모델의 생체내 영상화에서 뛰어난 성능을 제공하도록 광범위하게 최적화되고 신중하게 설계되었습니다.

Principle of SUPPORT

최근 생체 내 및 칼슘 영상 기술의 발전으로 전례 없는 처리량으로 뉴런 집단 활동을 기록할 수 있게 되었으며, 이는 시스템 수준에서 뉴런 회로를 이해할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 뉴런 활동 내 인과 관계를 규명하기 위해서는 높은 시간 정밀도로 활동을 기록하는 것이 필수적입니다.
기능 영상 데이터의 시간 해상도를 높이면 필연적으로 신호 대 잡음비(SNR)가 감소합니다. SNR 감소는 뉴런 위치의 정확한 감지를 저해할 뿐만 아니라 감지된 시간 이벤트의 시간 정밀도를 저하시켜 시간 해상도 증가 효과를 무효화합니다. 다행히 모든 기능 영상 데이터는 높은 고유 중복성을 가지고 있습니다. 데이터 세트의 각 프레임은 노이즈를 제외하고 다른 프레임과 높은 수준의 유사성을 공유하기 때문입니다. 이는 노이즈를 제거하거나 데이터에서 신호를 노이즈와 구분할 수 있는 기회를 제공합니다.
다른 프레임과 높은 수준의 유사성을 공유하기 때문입니다. 이는 노이즈를 제거하거나 데이터에서 신호를 노이즈와 구분할 수 있는 기회를 제공합니다. IVIM Technology는 기능 영상 데이터를 위한 자기 감독적 노이즈 제거 방법인 SUPPORT(Statistically Unbiased Prediction Using Spatiotemporal Information in Imaging Data)를 채택했습니다. 이 방법은 영상 속도에 비해 장면의 빠른 역학에 강인합니다. SUPPORT는 기능적 영상 데이터의 픽셀 값이 시공간적으로 인접한 프레임만으로는 통계적 예측에 유용한 정보를 제공하지 못하더라도, 시공간적으로 인접한 픽셀에 크게 의존한다는 통찰력에 기반합니다. 픽셀 간의 시공간적 의존성을 학습하고 활용함으로써, SUPPORT는 다른 프레임의 정보에서 추론할 수 없는 생체 영상 데이터의 푸아송-가우스 잡음을 정확하게 제거할 수 있습니다.

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