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Phase contrast modalities integrated in a portable microscope setup
Ramos Álamo, María del Carmen
Ramos Álamo, María del Carmen
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Abstract
Several optical microscopy imaging techniques provide the capability to capture quantitative information at high temporal and spatial resolution from live specimens. Usually, high-contrast and quantitative microscopy require chemical staining or tagging, altering physiological features of the sample, and limiting in vitro applications. Alternative noninvasive methods use phase contrast and interferometry to capture quantitative phase images without altering the specimen. However, some of these techniques have complex hardware implementations and high cost that restrict their use to specialized medical centers and facilities. This thesis focuses on developing a portable microscopy system that combines computational models and reduced hardware components to produce high-resolution images and quantitative data. It achieves this by comparing different illumination techniques and deep neural networks (DNN) models. Quantitative phase imaging modalities are adapted in a customized portable phase contrast microscope connected to an LED Matrix Panel and a smartphone. An application was developed to manage the image acquisition and send the collected data to a local server for processing, to enhance the portability of the system. DNN models for reconstructing phase contrast and the optical path difference (OPD) values were explored. The resulting images were compared with those obtained using classical methods, providing a comprehensive understanding of the system’s capabilities.
Varias técnicas de imágenes de microscopía óptica proporcionan la capacidad de capturar información cuantitativa a alta resolución temporal y espacial de especímenes vivos. Por lo general, la microscopía de alto contraste y cuantitativa requiere ser teñida o etiquetada químicamente, lo que altera las características fisiológicas de la muestra y limita las aplicaciones in vitro. Métodos alternativos no invasivos utilizan el contraste de fase e interferometría para capturar imágenes de fase cuantitativas sin alterar el espécimen. Sin embargo, algunas técnicas contiene un hardware complejo y alto costo, lo que restringe su uso a centros médicos y instalaciones especializadas. Esta tesis se enfoca en desarrollar un sistema de microscopía portátil que combina modelos computacionales y componentes de hardware reducidos para producir imágenes de alta resolución y datos cuantitativos. Esto se logra comparando diferentes técnicas de iluminación y modelos de redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés). Las modalidades de imagen de fase cuantitativa se adaptan en un microscopio de contraste de fase portátil personalizado conectado a un panel de matriz LED y un teléfono inteligente. Se desarrolló una aplicación para gestionar la adquisición de imágenes y enviar los datos recopilados a un servidor local para su procesamiento, mejorando la portabilidad del sistema. Se exploraron modelos de DNNpa ra reconstruir el contraste de fase y los valores de la diferencia de camino óptico (OPD, por sus siglas en inglés). Las imágenes resultantes se compararon con las obtenidas mediante métodos clásicos, proporcionando una comprensión integral de las capacidades del sistema.
Varias técnicas de imágenes de microscopía óptica proporcionan la capacidad de capturar información cuantitativa a alta resolución temporal y espacial de especímenes vivos. Por lo general, la microscopía de alto contraste y cuantitativa requiere ser teñida o etiquetada químicamente, lo que altera las características fisiológicas de la muestra y limita las aplicaciones in vitro. Métodos alternativos no invasivos utilizan el contraste de fase e interferometría para capturar imágenes de fase cuantitativas sin alterar el espécimen. Sin embargo, algunas técnicas contiene un hardware complejo y alto costo, lo que restringe su uso a centros médicos y instalaciones especializadas. Esta tesis se enfoca en desarrollar un sistema de microscopía portátil que combina modelos computacionales y componentes de hardware reducidos para producir imágenes de alta resolución y datos cuantitativos. Esto se logra comparando diferentes técnicas de iluminación y modelos de redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés). Las modalidades de imagen de fase cuantitativa se adaptan en un microscopio de contraste de fase portátil personalizado conectado a un panel de matriz LED y un teléfono inteligente. Se desarrolló una aplicación para gestionar la adquisición de imágenes y enviar los datos recopilados a un servidor local para su procesamiento, mejorando la portabilidad del sistema. Se exploraron modelos de DNNpa ra reconstruir el contraste de fase y los valores de la diferencia de camino óptico (OPD, por sus siglas en inglés). Las imágenes resultantes se compararon con las obtenidas mediante métodos clásicos, proporcionando una comprensión integral de las capacidades del sistema.
Description
Date
2024-07-10
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Keywords
Phase contrast, Portable microscope setup, Quantitative differential phase contrast, Optical path difference, Deep neural networks