Selective volume illumination microscopy for compressed sensing of time lapse series

We built and tested a fluorescence microscope that combines Light Sheet Fluorescence Microscopy with Compressed Sensing for the 4D imaging of live biological samples. Our aim was to achieve temporal resolutions in the order of 20ms using common and relatively inexpensive optical components. We used a Digital Micromirror Device to modulate the illumination across the sample volume. High radiance and incoherent illumination was produced by coupling a diode laser to a multimode fiber. We employed scrambled Hadamard patterns to test the system on the zebrafish heart. We performed experiments without compressed sensing and we optimized the acquisition time of a single volume (with 16 planes in the axial direction) down to 41.41 ms. This time was close enough to our target temporal resolution to make Low Rank regularization a viable option. To test acquisition and reconstruction requirements with noisy data, we applied different regularization types to retrospectively down-sampled data sets. We found that Low Rank regularization was necessary to obtain good results when reconstructing time lapses that have few measurements for each time point.

Abbiamo costruito e provato sperimentalmente un microscopio a fluorescenza che combina la Light Sheet Fluorescence Microscopy con il Compressed Sensing per ottenere immagini 4D di campioni biologici in vivo. Il nostro obiettivo era di raggiungere una risoluzione temporale nell’ordine di 20ms usando componenti ottici comuni e relativamente economici. Abbiamo usato un Digital Micromirror Device per modulare l’illuminazione sul campione e creato un’illuminazione incoerente ad elevata radianza accoppiando un laser a diodo con una fibra ottica multimodo. Usando permutazioni casuali dei pattern di Hadamard, abbiamo collaudato il microscopio a fluorescenza misurando in vivo il movimento del cuore dello Zebrafish. Esperimenti senza il Compressed Sensing hanno portato a 41.41ms il tempo di acquisizione di volumi con 16 piani in direzione assiale. Questo tempo di acquisizione era abbastanza vicino al nostro obiettivo da rendere possibile la regolarizzazione con Low Rank. Per testare i requisiti di acquisizione e di ricostruzione abbiamo applicato diverse regolarizzazioni a data set compressi solo in fase di analisi. Abbiamo visto che la regolarizzazione Low Rank era necessaria per ottenere buone ricostruzioni di serie temporali con poche misure per ciascun volume.