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

Description du projet

Un accessoire pour microscope améliore la résolution de l’imagerie de grands volumes de tissus

La microscopie multiphotonique est une technique laser qui permet d’observer le cerveau en profondeur. Le fait de tenter de saisir l’activité cellulaire à travers de grands volumes de tissus à l’aide de la microscopie multiphotonique induit l’accélération de l’imagerie. Par conséquent, de moins en moins de photons sont disponibles pour former des images. Le défi consiste donc à essayer d’obtenir des images significatives dans ces conditions sombres. Une méthode de lecture et de détection appelée comptage de photons pourrait relever ce défi; toutefois, sa mise en œuvre exige des connaissances approfondies en électronique et en composants personnalisés. Le projet PySightBox, financé par l’UE, prévoit de commercialiser PySight, une solution matérielle et logicielle libre, dont la facilité d’installation et d’intégration à du matériel de pointe élimine ce type de problèmes. Avec PySight, les microscopistes peuvent effectuer une imagerie rapide de grands volumes au cours de longues sessions, sans compromettre la résolution spatiale ou temporelle.

Objectif

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.

Régime de financement

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Institution d’accueil

TEL AVIV UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00
Adresse
RAMAT AVIV
69978 Tel Aviv
Israël

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Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)