CellINR: 4D-Fluoreszenzmikroskopie ohne Fotoartefakte dank Darstellung

Die 4‑D‑Live‑Fluoreszenzmikroskopie leidet häufig unter photobleaching‑ und phototoxischen Effekten, die durch langanhaltende, hochintensive Beleuchtung entstehen. Diese Einflüsse erzeugen Fotoartefakte, die die Bildkontinuität und Detailgenauigkeit stark beeinträchtigen.

Um dieses Problem anzugehen, wurde das CellINR‑Framework entwickelt. Es nutzt eine case‑spezifische Optimierung auf Basis einer impliziten neuronalen Darstellung. Durch blind konvolutionäre Verfahren und Strukturanreicherungsstrategien werden dreidimensionale Koordinaten in den Hochfrequenzbereich abgebildet, wodurch Zellstrukturen präzise modelliert und rekonstruiert werden können. Gleichzeitig gelingt es dem Ansatz, echte Signale zuverlässig von Artefakten zu unterscheiden.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass CellINR bestehende Methoden bei der Artefaktentfernung und der Wiederherstellung der strukturellen Kontinuität deutlich übertrifft. Für die erste Zeit wird zudem ein gepaartes 4‑D‑Live‑Zellbild‑Datensatz bereitgestellt, der die Bewertung der Rekonstruktionsleistung ermöglicht. Der zugehörige Code und die Daten werden öffentlich zugänglich gemacht, was eine solide Basis für weitere quantitative Analysen und biologische Forschungsarbeiten schafft.