Dos dígitos grabados en un objetivo de prueba óptica estándar, un “2” y un “4”, cada uno más delgado que un cabello humano. El problema: están sentados en planos diferentes, uno de ellos a 12 milímetros más de la cámara. Bajo un microscopio convencional, eliges uno para enfocarte. El otro se vuelve papilla.
En realidad, doce milímetros no es nada. Apenas más ancho que una uña. Pero en microscopía, la profundidad de enfoque es despiadadamente superficial, y esa astilla es más que suficiente para perder un objeto por completo.
Shivasubramanian Gopinath, de la Universidad de Tartu en Estonia, cree haber encontrado una manera de superar esto. Trabajando con Joseph Rosen en la Universidad Ben Gurion en Israel y Vijayakumar Anand en la Universidad Tecnológica de Swinburne en Melbourne, Gopinath ha desarrollado una técnica que permite grabar un lote de hologramas y luego, después del hecho, unirlos computacionalmente para extender la profundidad de enfoque unas cinco veces. La clave es esa parte “después del hecho”. Graba sus hologramas, se aleja del banco y luego decide cuánta profundidad desea. Nadie había podido hacer eso antes con este tipo de holografía.
El método se basa en algo llamado FINCH (holografía de correlación incoherente de Fresnel) que ha estado dando vueltas desde 2007. En FINCH, la luz de su muestra se divide en dos haces mediante un modulador de luz espacial, una especie de pantalla óptica programable. Cada rayo se enfoca a una distancia diferente, los dos interfieren y se obtiene un holograma. Ya supera a un microscopio estándar en resolución lateral y profundidad de enfoque. Pero una vez que haya capturado su holograma FINCH, las características de la imagen serán fijas. Encerrado.
La versión de Gopinath, que el equipo ha denominado PEAR-FINCH (post-ingeniería de resolución axial en FINCH; sí, el acrónimo es exagerado), elude esa limitación. En lugar de capturar un holograma, graban una biblioteca. Cada entrada utiliza una distancia focal ligeramente diferente en el modulador de luz espacial, lo que le otorga características de profundidad únicas. Luego, selecciona cuidadosamente de la biblioteca y combina los hologramas seleccionados en una composición sintética que cubre un rango de profundidad mucho mayor que el que cualquier grabación individual podría lograr.
El problema es el ruido. Unir hologramas de diferentes condiciones mezcla reconstrucciones nítidas y borrosas, lo que confunde las cosas. Entonces, el equipo implementó una limpieza de dos pasos: primero una retropropagación numérica (esencialmente hacer pasar la luz hacia atrás a través de una copia virtual de la configuración óptica), luego un paso de deconvolución usando algo llamado algoritmo Lucy-Richardson-Rosen. En total, tarda aproximadamente 1,2 segundos.
También funciona. En las pruebas publicadas en el Journal of Physics: Photonics, PEAR-FINCH resolvió ambos dígitos de prueba claramente donde FINCH estándar y las imágenes directas no pudieron. Cuando los objetos estaban separados por 6 mm, la similitud estructural mejoró aproximadamente un 15 por ciento con respecto a FINCH. Con una separación de 12 mm, alrededor del 35 por ciento. Y los experimentos utilizaron iluminación difusa dispersada a través de vidrio esmerilado: el tipo de luz desordenada e incoherente que en realidad obtendrías de un espécimen biológico, no los ordenados rayos láser que hacen que las demostraciones de laboratorio parezcan sospechosamente limpias.
“Este nivel de flexibilidad posterior a la grabación no se había observado antes”, afirma Gopinath, quien añade que el método está “superando consistentemente tanto a los sistemas de imágenes directas convencionales como al FINCH estándar”.
Hay compensaciones, claro está. PEAR-FINCH necesita aproximadamente tres veces más grabaciones que FINCH normal, lo cual está bien para una muestra estática en un banco, pero plantea dificultades obvias para cualquier cosa que se mueva. El equipo ya está pensando en reducir eso a un solo disparo.
Donde realmente podría resultar útil es en la microscopía biológica. Neuronas que atraviesan el tejido, bacterias que colonizan superficies a diferentes profundidades: el tipo de muestras donde las estructuras se extienden a lo largo de planos focales y nunca se sabe qué profundidad importa hasta que ya se ha mirado. Ser capaz de solucionar eso después de la grabación, en tu escritorio, tal vez con una taza de café, es un truco realmente nuevo.
Enlace del estudio: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2515-7647/ae38ae
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