大鼠心脏血管结构,使用蔡司Xradia Versa成像,血管以高分辨率显示。样品由荷兰拉德堡德大学医学中心的Lara Konijnenberg和Anat Akiva提供
用于生命科学领域的X射线成像应用

革新软组织结构成像技术

无需复杂样品制备即可进行内部结构分析

X射线成像为探索低密度生物样品(例如三维培养物、全器官、肿瘤和胚胎)提供了非凡机遇。该方法的无损性意味着能够使样品保持完好无损,从而得以使用不同显微镜技术进行后续评估或深度分析。通过X射线成像获得的结构信息与通过荧光显微镜发现的功能或特定定位信息相得益彰,进而弥合了由电子显微镜捕获的超微结构信息的分辨率差距。

样品由荷兰拉德堡德大学医学中心的Lara Konijnenberg和Anat Akiva提供

跨长度尺度捕获结构信息

  • 大鼠心脏三维数据集,使用Versa XRM采集
  • 二维重构切片系列,通过三维体积重构获得
  • 大鼠心脏血管结构,使用蔡司Xradia Versa成像,血管以高分辨率显示。样品由荷兰拉德堡德大学医学中心的Lara Konijnenberg和Anat Akiva提供 
  • 动画显示二维重构切片系列,通过使用蔡司Xradia Versa对小鼠肾脏成像所得的三维体积重构获得。

使全器官可视化

即使是大型样品,X射线显微镜也能实现高分辨率成像。使用蔡司Xradia Versa,能够对仅数厘米大小的全器官进行完整成像以揭示内部结构,如脉管系统、腔室、缺陷或畸形1。还可以无损方式对疾病状态或治疗组进行比较,同时仍然允许使用替代方法和技术展开深入分析。通过对器官进行完整成像,精准识别感兴趣区域,继而使用X射线显微镜的高放大倍率物镜进一步成像。

通过对一块解剖的小鼠皮肤进行高分辨率三维扫描获得的单个二维投影,使用蔡司Xradia Versa成像。
通过对一块解剖的小鼠皮肤进行高分辨率三维扫描获得的单个二维投影,使用蔡司Xradia Versa成像。

通过对一块解剖的小鼠皮肤进行高分辨率三维扫描获得的单个二维投影,使用蔡司Xradia Versa成像。

通过对一块解剖的小鼠皮肤进行高分辨率三维扫描获得的单个二维投影,使用蔡司Xradia Versa成像。

获得纳米级结构洞察力,触发无限潜能

通常情况下,高分辨率采集对于组织样品中感兴趣结构的可视化至关重要。借助X射线无损成像显微镜,皮肤等组织的关键成分一目了然,血管和毛囊也不在话下。蔡司Xradia Versa采用两级放大,无需将样品切割成小块便可提供高分辨率洞察力。

优化低密度样品衬度

通过对蟹眼进行三维重构获得的单个切片,使用蔡司Xradia Versa X射线显微镜成像。角膜和眼柄结构可以三维可视化。

软组织高衬度成像

由于样品在X射线吸收方面的差异很小,可能难以使软组织样品的内部结构可视化。因此,想要获得出色图像质量,需要配备高衬度成像能力的设备。即使软组织样品的吸收衬度差异非常小,蔡司Xradia Versa的优化物镜也有实力确保出众图像质量。

未染色的小鼠胚胎,使用具有高衬度成像能力的蔡司Xradia Versa成像
未染色的小鼠胚胎,使用具有高衬度成像能力的蔡司Xradia Versa成像 由美国麻省总医院的Yukako Yagi博士提供。
由美国麻省总医院的Yukako Yagi博士提供。

未染色的小鼠胚胎,使用具有高衬度成像能力的蔡司Xradia Versa成像。 

未染色的小鼠胚胎,使用具有高衬度成像能力的蔡司Xradia Versa成像。由美国麻省总医院的Yukako Yagi博士提供。

对未染色的样品成像

有时需要在没有任何染色剂的情况下对软组织样品(例如胚胎)成像。对于未染色的样品,具备高衬度成像能力的蔡司Xradia Versa仍然可以利用吸收衬度使内部结构清晰可辨。

未染色的小鼠肺,在不添加衬度增强剂的情况下使用蔡司Xradia Versa X射线显微镜成像,通过传输相差来突出X射线折射率的差异。

通过传输相差捕获界面

如果无法染色,但X射线折射率(例如膜或细胞壁)存在差异,则可以使用蔡司Xradia Versa提供的替代观察方式,例如传输相差。传输相差突出显示具有不同X射线折射率的样品成分之间的界面,因此即使不染色也能够洞悉样品结构。

获取大量内部信息

小鼠胚胎内部结构的高分辨率二维漫游和三维重构,使用蔡司Xradia Versa X射线显微镜成像。样品由中国北京协和医院的Z. Zhifa提供。

比较模型或治疗组

当X射线吸收的自然差异不足以使组织中感兴趣结构可视化时,可以使用衬度增强剂突出差异。多种不同的染色方法2 可供选用,对于胚胎等样品,使用X射线显微镜进行高分辨率成像时可以生成大量信息。这种成像方法为不同遗传模型或疾病和治疗组之间的比较研究提供了宝贵机遇。

提高三维采集的信噪比和通量

小鼠肺组织。通过数据集重构获取的等效单个二维切片,使用相同参数采集(3001张投影图像)。左:标准FDK重构。右:深度学习重构(DeepRecon)。

小鼠肺组织。通过数据集重构获取的等效单个二维切片,使用相同参数采集(3001张投影图像)。左:标准FDK重构。右:深度学习重构(DeepRecon)。

通过深度学习重构减少噪点并同时缩短采集时间

对于密度低且衬度差异小的软组织样品,减少重构图像中的噪声可以显著增强结构可视化程度。深度学习重构不仅增加了三维重构数据集的信噪比,还增加了通量,因为其所需的二维投影更少。蔡司DeepRecon为深度学习重构提供了一套简洁的工作流程,有力揭示低密度软组织样品中可能被噪声隐藏的微小细节和结构。


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