Palestrante
Descrição
O avanço da microscopia teve um grande impacto no desenvolvimento da ciência. Microscópios com melhores resoluções possibilitaram a caracterização de microrganismos, auxiliaram no tratamento de doenças, e ainda hoje são um dos principais instrumentos usados para o desbravamento dos domínios microscópicos, o que seria impossível para o olho humano fazer sozinho.Contudo, os microscópios modernos podem utilizar de uma estrutura complexa com componentes custosos, o que dificulta a popularização de suas funções. Com isso em mente, foram-se desenvolvendo modelos alternativos desses instrumentos de forma a barateá-los e torná-los mais acessíveis para o público em geral e, principalmente, para comunidades com recursos financeiros limitados. É nesse cenário que os microscópios holográficos sem lentes se tornaram uma opção aos microscópios tradicionais. (1) Como eles possuem uma estrutura simples, como é o caso do modelo usado, constituído de um LED (com emissão em 455 nm), um sensor (CMOS), e um pinhole (150 μm), o seu funcionamento depende do tratamento digital dado à imagem adquirida. Aqui se faz necessária a alusão à holografia, visto que a imagem captada pelo sensor é nada mais do que o padrão de interferência entre dois feixes de luz: um proveniente da luz que que interage com a amostra e o outro do feixe que é transmitido por ela no sensor, sem desvios. A partir da aquisição desse padrão de interferência, ao qual se refere o holograma, é feita uma reconstrução numérica digital para gerar uma imagem com resolução suficiente para ser analisada. Para o processamento envolvido foram implementados algoritmos desenvolvidos em Python cuja função pode ser resumida na recuperação de fase. Como o sensor só capta a informação de intensidade da luz, a informação de fase, muito importante para a qualidade da imagem, é perdida. O método usado para a recuperação de fase nesse projeto pode ser designado como "recuperação de fase Multi-alturas". (2) Nesse processo são captadas 6 imagens da amostra a distâncias diferentes do sensor, depois o cálculo envolvido propaga o campo elétrico de uma imagem para o foco da anterior e assim sucessivamente até obter-se uma imagem com informação de fase adequada. A motivação para o desenvolvimento dos algoritmos em Python se deu pela facilidade de integração com outros sistemas envolvidos no microscópio (câmera, sensor), a rapidez de processamento e as ferramentes e bibliotecas disponíveis para essa linguagem de programação. (3) Numa prospectiva futura, pretende-se aplicar os algoritmos em imagens de cultura de células. O propósito seria reconstruir as imagens adquiridas pelo microscópio óptico holográfico e obter tanto informações quantitativas quanto qualitativas sobre as amostras.
Referências
1 DIMIDUK, T. G. et al. A simple, inexpensive holographic microscope. In: DIGITAL HOLOGRAPHY AND THREE-DIMENSIONAL IMAGING, 2010, Miami. Conference Proceedings... Washington, D.C.: Optical Society, 2010. JMA38.
2 RIVENSON, Y. et al. Sparsity-based multi-height phase recovery in holographic microscopy. Scientific Reports, v. 6, p. 37862-1-37862-9, 2016. doi: 10.1038/srep37862.
3 BARKLEY, S. et al. Holographic microscopy with Python and HoloPy. 2018. Disponível em:
https://arxiv.org/pdf/1806.00058.pdf. Acesso em: 10 jun. 2019.
| Apresentação do trabalho acadêmico para o público geral | Sim |
|---|---|
| Subárea | Óptica e Lasers |
