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Permittivity tensor imaging: modular label-free imaging of 3D dry mass and 3D orientation at high resolution

体素 各向异性 材料科学 光学 方向(向量空间) 极化(电化学) 物理 核磁共振 计算机科学 人工智能 化学 几何学 数学 物理化学
作者
Li-Hao Yeh,Ivan E. Ivanov,Talon Chandler,Janie R. Byrum,Bryant B. Chhun,Syuan-Ming Guo,C. B. Foltz,Ezzat Hashemi,Juan A. Pérez-Bermejo,Huijun Wang,Yan‐Hao Yu,Peter G. Kazansky,Bruce R. Conklin,May Han,Shalin B. Mehta
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:21 (7): 1257-1274 被引量:3
标识
DOI:10.1038/s41592-024-02291-w
摘要

Abstract The dry mass and the orientation of biomolecules can be imaged without a label by measuring their permittivity tensor (PT), which describes how biomolecules affect the phase and polarization of light. Three-dimensional (3D) imaging of PT has been challenging. We present a label-free computational microscopy technique, PT imaging (PTI), for the 3D measurement of PT. PTI encodes the invisible PT into images using oblique illumination, polarization-sensitive detection and volumetric sampling. PT is decoded from the data with a vectorial imaging model and a multi-channel inverse algorithm, assuming uniaxial symmetry in each voxel. We demonstrate high-resolution imaging of PT of isotropic beads, anisotropic glass targets, mouse brain tissue, infected cells and histology slides. PTI outperforms previous label-free imaging techniques such as vector tomography, ptychography and light-field imaging in resolving the 3D orientation and symmetry of organelles, cells and tissue. We provide open-source software and modular hardware to enable the adoption of the method.
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