TY - JOUR A1 - Reinhard, Sebastian A1 - Helmerich, Dominic A. A1 - Boras, Dominik A1 - Sauer, Markus A1 - Kollmannsberger, Philip T1 - ReCSAI: recursive compressed sensing artificial intelligence for confocal lifetime localization microscopy JF - BMC Bioinformatics N2 - Background Localization-based super-resolution microscopy resolves macromolecular structures down to a few nanometers by computationally reconstructing fluorescent emitter coordinates from diffraction-limited spots. The most commonly used algorithms are based on fitting parametric models of the point spread function (PSF) to a measured photon distribution. These algorithms make assumptions about the symmetry of the PSF and thus, do not work well with irregular, non-linear PSFs that occur for example in confocal lifetime imaging, where a laser is scanned across the sample. An alternative method for reconstructing sparse emitter sets from noisy, diffraction-limited images is compressed sensing, but due to its high computational cost it has not yet been widely adopted. Deep neural network fitters have recently emerged as a new competitive method for localization microscopy. They can learn to fit arbitrary PSFs, but require extensive simulated training data and do not generalize well. A method to efficiently fit the irregular PSFs from confocal lifetime localization microscopy combining the advantages of deep learning and compressed sensing would greatly improve the acquisition speed and throughput of this method. Results Here we introduce ReCSAI, a compressed sensing neural network to reconstruct localizations for confocal dSTORM, together with a simulation tool to generate training data. We implemented and compared different artificial network architectures, aiming to combine the advantages of compressed sensing and deep learning. We found that a U-Net with a recursive structure inspired by iterative compressed sensing showed the best results on realistic simulated datasets with noise, as well as on real experimentally measured confocal lifetime scanning data. Adding a trainable wavelet denoising layer as prior step further improved the reconstruction quality. Conclusions Our deep learning approach can reach a similar reconstruction accuracy for confocal dSTORM as frame binning with traditional fitting without requiring the acquisition of multiple frames. In addition, our work offers generic insights on the reconstruction of sparse measurements from noisy experimental data by combining compressed sensing and deep learning. We provide the trained networks, the code for network training and inference as well as the simulation tool as python code and Jupyter notebooks for easy reproducibility. KW - compressed sensing KW - AI KW - SMLM KW - FLIMbee KW - dSTORM Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-299768 VL - 23 IS - 1 ER - TY - RPRT A1 - Groß, Lennart T1 - Advices derived from troubleshooting a sensor-based adaptive optics direct stochastic optical reconstruction microscope T1 - Hinweise aus der Fehleranalyse eines Mikroskops mit direkter stochastischer optischer Rekonstruktion und sensorgestützter adaptiver Optik N2 - One rarely finds practical guidelines for the implementation of complex optical setups. Here, we aim to provide technical details on the decision making of building and revising a custom sensor-based adaptive optics (AO) direct stochastic optical reconstruction microscope (dSTORM) to provide practical assistance in setting up or troubleshooting similar devices. The foundation of this report is an instrument constructed as part of a master's thesis in 2021, which was built for deep tissue imaging. The setup is presented in the following way: (1) An optical and mechanical overview of the system at the beginning of this internship is given. (2) The optical components are described in detail in the order at which the light passes through, highlighting their working principle and implementation in the system. The optical component include (2A) a focus on even sample illumination, (2B) restoring telecentricity when working with commercial microscope bodies, (2C) the AO elements, namely the deformable mirror (DM) and the wavefront sensor, and their integration, and (2D) the separation of wavefront and image capture using fluorescent beads and a dichroic mirror. After addressing the limitations of the existing setup, modification options are derived. The modifications include the implementation of adjustment only light paths to improve system stability and revise the degrees of freedom of the components and changes in lens choices to meet the specifications of the AO components. Last, the capabilities of the modified setup are presented and discussed: (1) First, we enable epifluorescence imaging of bead samples through 180 µm unstained murine hippocampal tissue with wavefront error correction of ~ 90 %. Point spread function, wavefront shape and Zernike decomposition of bead samples are presented. (2) Second, we move from epifluorescent to dSTORM imaging of tubulin stained primary mouse hippocampal cells, which are imaged through up to 180 µm of unstained murine hippocampal tissue. We show that full width at half maximum (FWHM) of prominent features can be reduced in size by nearly a magnitude from uncorrected epiflourescence images to dSTORM images corrected by the adaptive optics. We present dSTORM localization count and FWHM of prominent features as as a function of imaging depth. N2 - Praktische Leitlinien für die Implementierung komplexer optischer Systeme sind selten zu finden. Hier wollen wir technische Details zur Entscheidungsfindung beim Bau und der Überarbeitung eines maßgefertigten Mikroskops mit sensorgestützter adaptiver Optik (AO) und direkter stochastischer optischer Rekonstruktion (dSTORM) bereitstellen, um praktische Hilfestellung bei der Einrichtung oder Fehlerbehebung ähnlicher Geräte zu geben. Grundlage dieses Berichts ist ein Instrument, das im Rahmen einer Masterarbeit im Jahr 2021 für die Abbildung von tiefem Gewebe gebaut wurde. Der Aufbau wird wie folgt dargestellt: (1) Es wird ein optischer und mechanischer Überblick über das System zu Beginn dieses Praktikums gegeben. (2) Die optischen Komponenten werden in der Reihenfolge, in der das Licht sie durchläuft, detailliert beschrieben und ihre Funktionsweise und Umsetzung im System hervorgehoben. Zu den optischen Komponenten gehören (2A) ein Fokus auf gleichmäßige Probenausleuchtung, (2B) die Wiederherstellung der Telezentrizität bei der Arbeit mit handelsüblichen Mikroskopkörpern, (2C) die AO-Elemente, nämlich der deformierbare Spiegel (DM) und der Wellenfrontsensor, und deren Integration, sowie (2D) die Trennung von Wellenfront- und Bilderfassung mittels fluoreszierender Beads und einem dichroitischen Spiegel. Nachdem die Einschränkungen des bestehenden Aufbaus angesprochen wurden, werden Modifikationsmöglichkeiten abgeleitet. Die Modifikationen umfassen die Implementierung von Justage-Lichtpfaden, um die Systemstabilität zu verbessern und die Freiheitsgrade der Komponenten zu überarbeiten, sowie Änderungen bei der Auswahl der Linsen, um die Spezifikationen der AO-Komponenten zu erfüllen. Abschließend werden die Ergebnisse des modifizierten Aufbaus vorgestellt und diskutiert: (1) Zunächst ermöglichen wir die Epifluoreszenz-Abbildung von Bead-Proben durch 180 µm ungefärbtes Hippocampus-Gewebe der Maus mit einer Wellenfront-Fehlerkorrektur von ~ 90 %. Es werden Punktspreizungsfunktion, Wellenfrontform und Zernike-Zerlegung von Bead-Proben vorgestellt. (2) Zweitens gehen wir von der Epifluoreszenz zur dSTORM-Bildgebung von Tubulin-gefärbten primären Hippocampuszellen der Maus über, die durch bis zu 180 µm ungefärbtes Hippocampusgewebe der Maus abgebildet werden. Wir zeigen, dass die Halbwertsbreite (Full Width at Half Maximum, FWHM) auffälliger Merkmale von unkorrigierten Epifloureszenz-Bildern zu dSTORM-Bildern, die durch die adaptive Optik korrigiert wurden, um fast eine Größenordnung reduziert werden kann. Wir präsentieren die Anzahl der dSTORM-Lokalisierungen und die FWHM auffälliger Merkmale als Funktion der Abbildungstiefe. KW - Einzelmolekülmikroskopie KW - Adaptive Optik KW - Adaptive Optics KW - Single Molecule Localization Microscopy KW - dSTORM Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-289951 ER - TY - THES A1 - Groß, Lennart T1 - Point-spread function engineering for single-molecule localization microscopy in brain slices T1 - Modulation der Punktspreizfunktion für Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie in Hirnschnitten N2 - Single-molecule localization microscopy (SMLM) is the method of choice to study biological specimens on a nanoscale level. Advantages of SMLM imply its superior specificity due to targeted molecular fluorescence labeling and its enhanced tissue preservation compared to electron microscopy, while reaching similar resolution. To reveal the molecular organization of protein structures in brain tissue, SMLM moves to the forefront: Instead of investigating brain slices with a thickness of a few µm, measurements of intact neuronal assemblies (up to 100 µm in each dimension) are required. As proteins are distributed in the whole brain volume and can move along synapses in all directions, this method is promising in revealing arrangements of neuronal protein markers. However, diffraction-limited imaging still required for the localization of the fluorophores is prevented by sample-induced distortion of emission pattern due to optical aberrations in tissue slices from non-superficial planes. In particular, the sample causes wavefront dephasing, which can be described as a summation of Zernike polynomials. To recover an optimal point spread function (PSF), active shaping can be performed by the use of adaptive optics. The aim of this thesis is to establish a setup using a deformable mirror and a wavefront sensor to actively shape the PSF to correct the wavefront phases in a super-resolution microscope setup. Therefore, fluorescence-labeled proteins expressed in different anatomical regions in brain tissue will be used as experiment specimen. Resolution independent imaging depth in slices reaching tens of micrometers is aimed. N2 - Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie ist die Methode der Wahl zur Untersuchung biologische Proben im Bereich von Nanometern. Vorteile von Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie sind vor allem ihre hohe Spezifität von molekularen Farbstoffbindungen sowie die erreichte hohe Auflösung, die vergleichbar ist mit der elektronenmikroskopischen Auflösung, wobei in der Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie keine Konservierung der Probe vorgenommen werden muss. Vor allem in der Untersuchung der molekularen Organisation von Proteinstrukturen konnte sich die Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie bewähren. Die Verteilung von Proteinen im gesamten Gehirn, sowie ihre Eigenschaft, sich entlang neuronaler Strukturen zu bewegen, kann mithilfe der Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie untersucht werden und zu einem besseren Verständnis neuronaler Prozesse beitragen. Proben induzieren optische Aberrationen: Diese Dephasierungen der Wellenfront, welche als Summe von Zernike-Polynomen beschrieben werden kann, verhindert das Erreichen der Auflösungsgrenze. Zur Wiederherstellung einer optimalen Punktspreizfunktion kann die Wellenfront mittels adaptiver Optik aktiv geformt werden. Ziel dieser Arbeit ist der Aufbau eines Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopes mit integrierter adaptiver Optik, bestehend aus einem deformierbaren Spiegel und einem Wellenfrontsensor, um aktiv die Wellenfront zu formen und die Dephasierung zu korrigieren. Zu diesem Zweck werden fluoreszenzmarkierte Proteine, welche in verschiedenen Hirnregionen exprimiert werden, als Proben herangezogen. Optimalerweise könnte so in verschiedenen Tiefen eine ähnliche Auflösung wie bei einer oberflächlichen Messung erreicht werden. Um die Möglichkeiten des Setups zu evaluieren, welches im Verlauf dieser Arbeit aufgebaut wurde, wurden artifizielle Proben erstellt, indem eine Einzelzellschicht hippocampaler Neuronen der Maus, in welchen α-tubulin mit Alexa Fluor 647 angefärbt ist, auf einem 100 µm Maushirnschnitt plaziert wurden. Da letzterer ein hochgradig diffuses Medium zwischen dem Objektiv und den Fluorophoren darstellt, induziert es verschiedene optische Aberrationen, vor allem Sphärische Aberration und Astigmatismus. Indem die Wellenfront und die Punktspreizfunktion von 4 µm Fluosphere Beads, welche eine maximale Emission bei 505 nm haben, und 0.1 µm Tetraspeck Beads, welche eine maximale Emission bei 505 nm zeigen, aufgenommen wurde, konnten die Aberrationen von 521 nm zu 116 nm Quadratmittel des Wellenfrontfehlers reduziert werden. Weiterhin konnten mithilfe der adaptiven Optik Bruchpilot-Anhäufungen in einem Hirnschnitt der Honigbiene in den Calyx der Pilzkörper in einer Messtiefe von 80 µm sichtbar gemacht werden, welche im unkorrigierten Bild nicht sichtbar waren, indem das Quadratmittel des Wellenfrontfehlers von 587 nm auf 196 nm reduziert wird. Insgesamt zeigt die Reduktion des Quadratmittels des Wellenfrontfehlers eine erfolgreiche Korrektur an, aber ist weit entfernt von einer Mikroskopiertechnik, die eine gewinnbringende Forschung in lebenswissenschaftlichen Bereichen garantiert. KW - Einzelmolekülmikroskopie KW - Adaptive Optik KW - dSTORM KW - Adaptive Optics KW - Single Molecule Localization Microscopy Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-282596 ER - TY - THES A1 - Karus, Christine T1 - Untersuchung der Architektur von Proteinstrukturen des Ranvier-Schnürrings mittels der super-hochauflösenden Mikroskopiemethode dSTORM T1 - Investigation of the architecture of protein structures of the Node of Ranvier using the super-high resolution microscopy method dSTORM N2 - Ranvier-Schnürringe spielen eine entscheidende Rolle bei der schnellen Weiterleitung von elektrischen Impulsen in Nervenzellen. Bei bestimmten neurologischen Erkrankungen, den Neuropathien, kann es zu Störungen in der ultrastrukturellen Organisation verschiedener Schnürring-Proteine kommen (Doppler et al., 2018, Doppler et al., 2016). Eine detailliertere Kenntnis der genauen Anordnung dieser Schnürring-Proteine und eventueller Abweichungen von dieser Anordnung im Krankheitsfall, könnte der Schlüssel zu einer vereinfachten Diagnostik von bestimmten Neuropathie- Formen sein. Ziel meiner Arbeit war es daher, die Untersuchung der ultrastrukturellen Architektur der (para-)nodalen Adhäsionsproteine Neurofascin-155 und Caspr1 unter Verwendung der super-hochauflösenden Mikroskopiemethode dSTORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) an murinen Zupfnervenpräparaten zu etablieren. Nach erster Optimierung der Probenpräparation für die 2-Farben-dSTORM sowie der korrelationsbasierten Bildanalyse, konnte ich mittels modellbasierter Simulation die zugrundeliegende Molekülorganisation identifizieren und mit Hilfe der Ergebnisse aus früheren Untersuchungen validieren. In einem translationalen Ansatz habe ich anschließend humane Zupfnervenpräparate von 14 Probanden mit unterschiedlichen Formen einer Neuropathie mikroskopiert und ausgewertet, um die Anwendbarkeit dieses Ansatzes in der Diagnostik zu testen. Obgleich keine signifikanten Unterschiede zwischen physiologischem und pathologischem neurologischem Gewebe hinsichtlich Neurofascin-155 und Caspr1 festgestellt werden konnten, scheint der Ansatz grundsätzlich dennoch vielversprechend zu sein, bedarf jedoch noch weiteren Anstrengungen hinsichtlich Probenpräparation, Auswertungs- und Versuchsprotokollen und einer größeren Anzahl an humanen Biopsien mit homogenerem Krankheitsbild. N2 - Nodes of Ranvier play a critical role in the rapid transmission of electrical impulses in neurons. In certain neurological diseases, the neuropathies, there may be disturbances in the ultrastructural organization of various nodal and paranodal proteins (Doppler et al., 2018, Doppler et al., 2016). A more detailed knowledge of the exact arrangement of these nodal and paranodal proteins and possible deviations from this arrangement in disease, could be the key to a simplified diagnosis of certain neuropathy forms. Therefore, the aim of my work was to establish the investigation of the ultrastructural architecture of the (para-)nodal adhesion proteins Neurofascin-155 and Caspr1 using the super-high resolution microscopy method dSTORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) on murine teased fibers. After initial optimization of sample preparation for 2-color dSTORM as well as correlation-based image analysis, I was able to identify the underlying molecular organization using model-based simulation and validate it using results from previous studies. In a translational approach, I then microscoped and evaluated human teased fibers from 14 subjects with different forms of neuropathy to test the applicability of this approach in diagnostics. Although no significant differences were found between physiological and pathological neurological tissue with respect to Neurofascin-155 and Caspr1, the approach still seems promising in principle, but requires further efforts with respect to sample preparation, evaluation and experimental protocols, and a larger number of human biopsies with more homogeneous disease patterns. KW - dSTORM KW - Ranvier-Schnürring Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-274568 N1 - die Dissertation ist ein Kooperationsprojekt dieser beiden Fakultäten ER -