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使用显微镜观察大脑内部活动
大脑是我们所有思想和行动的控制中心。你有没有想过，当你跑步、跳跃和玩耍时，你的大脑究竟是如何工作的？为了观察大脑内部的工作情况，科学家们结合使用了高科技显微镜、激光和基因工程，这使他们能够直接看到大脑内的细胞——神经元。当这些细胞活跃起来时，科学家可以让神经元发光，这告诉科学家神经元正在大型网络中相互传递信息。通过这种方式，神经元从环境中获取信息，并用它来计划你的下一步行动。我们将讨论科学家们用来直接检查小鼠大脑神经元活动的生物学、物理学和虚拟工具。这些实验的结果有助于科学家了解神经元如何协同工作，它们如何帮助我们学习和记忆，以及影响大脑的疾病出了什么问题。
用于锂电池研究的扫描电子显微镜
扫描电子显微镜 (SEM) 是一种成像和分析技术，用于表征微米级和纳米级材料的结构和化学性质。目前，它被电池材料和电池制造商广泛用于材料研发、质量控制和故障分析过程中的有效表征工具。用于制造电池的材料差别很大；例如，隔膜材料是电绝缘的并且对光束敏感，而锂金属阳极样品是导电的并且对空气极为敏感。科学家和工程师面临着各种挑战，需要准确提取不同电池样品的结构信息。因此，SEM 制造商应为电池领域提供有关电池表征的样品处理和成像策略的指导。
显微镜中的机器学习 - 见解，机会和挑战
机器学习（ML）正在将图像处理和分析的领域从艰苦的任务自动化转变为对视觉模式的开放式探索。这对图像驱动的生命科学研究，尤其是显微镜具有显着意义。在这篇评论中，我们关注与从用户的角度应用基于ML的管道用于显微镜数据集相关的机会和挑战。我们研究了不同数据特征的重要性 - 数量，可传递性和内容 - 以及如何确定要使用的ML模型以及它们的输出。在细胞生物学问题和应用的背景下，我们进一步讨论了ML公用事业范围，即数据策展，探索，预测和解释，以及它们在显微镜的背景下所带来的并转化为什么。最后，我们探讨了显微镜中与ML相关的挑战，常见的人工制品和风险。基于其他领域的见解，我们建议如何在显微镜中减轻这些陷阱。
为您的机构做好迎接低温电子显微镜未来的准备
欧洲研究委员会 (ERC) 资助 来自世界各地的首席研究员均可申请 ERC 资助，他们希望与欧盟成员国或某个联系国的主办机构合作开展项目。ERC 为希望建立或巩固自己独立研究团队或项目的优秀研究人员以及已经成名的研究领导者提供资金。ERC 为启动、巩固和高级资助提供灵活的长期资助，资助期限最长为 5 年，为协同资助提供最长为 6 年的资助。
碳化硅的传输电子显微镜研究...
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
真实的共聚焦恢复结构的照明显微镜...
摘要。结构化照明显微镜（SIM）是一种已建立的光学超级分辨率成像技术。但是，基于广场图像采集的常规SIM通常仅限于可视化薄细胞样品。我们提出，将一维图像恢复和结构化照明组合在正交方向上，以实现超分辨率，而无需旋转照明模式。因此，图像采集速度提高了三倍，这也有益于最大程度地减少光漂白和光毒性。通过在系统中包括共聚焦缝隙来显着抑制聚焦背景和相关噪声，从而增强了厚厚的生物组织中的光学切片。随着所有技术改进，我们的方法捕获了小鼠脑组织样品中神经元结构的三维叠加图像堆栈的深度范围超过200μm。
高级光学组件的原子力显微镜
尽管干涉方法（例如WLI和PSI）在粗糙的表面上产生良好的结果（请参见图5下一页），但它们并不适合每个应用程序。例如，诸如干扰过滤器中使用的涂层可以引入相变形或额外的干扰条纹，从而导致结果不准确。包含具有非常不同光学特性的区域的样品也会产生测量误差。在宽波长范围内具有高传输的涂层，例如反射性涂料，可能无法充分反映出良好的测量。动态范围限制也是高度弯曲表面或具有急剧变化的表面的考虑。具有PSI，高度变化大于相邻像素之间的几百纳米可能会导致测量问题。
基于计算的时间分辨多光谱荧光显微镜
多光谱成像和时间分辨成像是荧光显微镜中的两个常见采集方案，它们的组合可能有益于提高特异性。数据集（时空，时间和光谱）的多维性引入了一些挑战，例如获取大数据集和较长的测量时间。在这项工作中，我们提出了一个时间分辨的多光谱荧光显微镜系统，其测量时间短，通过基于单像素摄像机（SPC）方案利用压缩感（CS）来实现。带有高分辨率摄像头的数据融合（DF）使我们能够解决典型的SPC的低空间分辨率问题。集成了硬件和算法的SPC，CS和DF的联合使用代表了一个计算成像框架，以减少在保留信息内容的同时减少测量的数量。这种方法已被利用以演示缩放功能而无需移动光学系统。我们在空间，光谱和时间特性方面描述和表征系统，以及对细胞样品的验证。
