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High-definition imaging using line-illumination modulation microscopy

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作者
Qiuyuan Zhong,Anan Li,Rui Jin,Dejie Zhang,Xiangning Li,Xueyan Jia,Zhangheng Ding,Pan Luo,Can Zhou,Chenyu Jiang,Zhao Feng,Zhihong Zhang,Hui Gong,Jing Yuan,Qingming Luo
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:18 (3): 309-315 被引量:147
标识
DOI:10.1038/s41592-021-01074-x
摘要

The microscopic visualization of large-scale three-dimensional (3D) samples by optical microscopy requires overcoming challenges in imaging quality and speed and in big data acquisition and management. We report a line-illumination modulation (LiMo) technique for imaging thick tissues with high throughput and low background. Combining LiMo with thin tissue sectioning, we further develop a high-definition fluorescent micro-optical sectioning tomography (HD-fMOST) method that features an average signal-to-noise ratio of 110, leading to substantial improvement in neuronal morphology reconstruction. We achieve a >30-fold lossless data compression at a voxel resolution of 0.32 × 0.32 × 1.00 μm3, enabling online data storage to a USB drive or in the cloud, and high-precision (95% accuracy) brain-wide 3D cell counting in real time. These results highlight the potential of HD-fMOST to facilitate large-scale acquisition and analysis of whole-brain high-resolution datasets. HD-fMOST is a microscopy technique for imaging large samples at high throughput and with high definition, which is achieved with a line-illumination modulation approach. The technology is illustrated by imaging fluorescently labeled neurons in whole mouse brains.
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