Software de unión crea mapas virtuales en 3D de los tejidos

Se admiten imágenes de tamaño casi arbitrario, que van desde imágenes muy pequeñas hasta volúmenes en el rango de muchos terabytes.

Apodado por los investigadores como “Google Maps en 3D”, BigStitcher permite la visualización interactiva, la alineación rápida y precisa, la estimación de calidad resuelta espacialmente, la fusión en tiempo real y la desconvolución de conjuntos de datos de doble iluminación, múltiples mosaicos y múltiples vistas en cualquier nivel de detalle deseado. Las imágenes convertidas también se pueden rotar y girar virtualmente, proporcionando una visión general de toda la muestra, o ampliando el nivel de las estructuras individuales, e incluso caracterizándolas sistemáticamente a nivel de una sola célula. El software también compensa los efectos ópticos, mejora la exactitud y permite el análisis biológico posterior.

Otras características incluyen el procesamiento integrado aguas abajo de los datos de las imágenes; preselección de la mejor dirección de iluminación en cada bloque de imagen en la muestra; soporte de cuadrículas de adquisición no regulares, que incluyen ‘adquisiciones inteligentes’ en las que pueden faltar algunos de los bloques de imagen si solo hay fondo; y soporte de datos de imagen adquiridos en diferentes resoluciones para combinar escaneos de visión general con adquisiciones de alta resolución de áreas específicas de interés. BigStitcher se distribuye en el marco Fiji y se puede descargar y utilizar de forma gratuita. El estudio fue publicado el 5 de agosto de 2019 en la revista Nature Methods.

“No solo se puede obtener una visión general del panorama general, sino que también se puede acercar para examinar específicamente las estructuras individuales en la resolución deseada”, dijo el autor principal, Stephan Preibisch, PhD, jefe del grupo de investigación en el MDC sobre Microscopía, Análisis de Imagen y Modelado de Organismos en Desarrollo. “El software evalúa automáticamente la calidad de los datos adquiridos. Cuanto más brillante se muestra una región particular de, digamos, un cerebro de ratón o un órgano humano en la pantalla, mayor es la validez y confiabilidad de los datos adquiridos”.

Enlace relacionado:
Universidad Ludwig-Maximilians-Universität
Centro Max Delbrück de Medicina Molecular
Instituto Médico Howard Hughes