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A cost-effective, out-of-the-box photon counting platform for multi-photon in vivo microscopy applications

Projektbeschreibung

Eine Mikroskoperweiterung für eine höher auflösende Bildgebung von großen Gewebevolumen

Die Multiphotonenmikroskopie ist ein laserbasiertes Verfahren, das tiefe Einblicke in das Gehirn ermöglicht. Um die Zellaktivität in großen Gewebevolumen durch Multiphotonenmikroskopie erfassen zu können, muss die Bildgebung beschleunigt werden. Dadurch stehen deutlich weniger Photonen für die Bilddarstellung zur Verfügung. Die Schwierigkeit besteht daher darin, unter diesen dunklen Bedingungen aussagefähige Bilder zu erhalten. Eine spezielle Methode zum Auslesen des Detektors, die sogenannte Photonenzählung, könnte die mögliche Antwort auf dieses Problem sein. Ihre Durchführung erfordert allerdings umfassendes elektronisches Wissen und hochspezialisierte Bauteile. Das EU-finanzierte Projekt PySightBox plant daher die Kommerzialisierung von PySight. Diese Lösung für Hardware und quelloffene Software ermöglicht eine unkomplizierte Installation und Integration in hochmoderne Hardware, mit der sich viele Probleme erübrigen dürften. Mithilfe von PySight könnte sich die Mikroskopie auch bei längerer Nutzung auf eine schnelle Bildgebung von großen Volumen verlassen, ohne an räumlicher oder zeitlicher Auflösung einzubüßen.

Ziel

Multi-photon microscopy is the gold-standard brain imaging approach to study the brain and other organs in action and is used across hundreds of laboratories worldwide. The current attempts to imaging increasingly large tissue volumes pushed multi-photon microscopy into the photon-deprived regime (i.e. the dim conditions that result from moving faster allowing collection of less photons per pixel/voxel). Under these condition, the relative few photons detected can be lost in the electronics noise of the system. Photon-counting techniques overcome this hurdle yet its implementation requires either custom electronics (and electronics expertise) or the use of relative expensive commercial solutions that are not tailored for this type of imaging thus providing only a partial solution. Therefore there is an unmet need in the market today for an easy to implement photon counting solution that seamlessly integrates into existing imaging setups and provides all the required software to perform intravital multi-dimensional imaging. This project aims to commercialize PySight, an add-on hardware and software solution tailored exactly to fill this market gap. Moreover, the product I propose to develop here targets both the academic and medical sectors as multi-photon diagnostic are becoming more common nowadays. Beyond achieving the unmet needs, our prototype improves many aspects of imaging (such a neuronal population imaging in single and rapid volumetric imaging). Its spatio-temporal resolution outperforms top-tier imaging setups while retaining over 200 times lower data rates. Importantly, PySight requires no electronics expertise and its software is open-source.

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Koordinator

TEL AVIV UNIVERSITY
Netto-EU-Beitrag
€ 150 000,00
Adresse
Ramat aviv
69978 Tel aviv
Israel

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
EU-Beitrag
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