Ein Machine-Vision-Ansatz für Transmissionselektronenmikroskopie-Workflows, Ergebnisanalyse und Datenmanagement
23. Juni 2023
Hier präsentieren wir ein Protokoll zur Verwendung von Bildverarbeitungssoftware zur Stabilisierung dynamischer Prozesse während der TEM-Bildgebung, während gleichzeitig mehrere Ströme von Metadaten zu jedem Bild in einer navigierbaren Zeitleiste indiziert werden. Wir zeigen, wie diese Plattform eine automatisierte Kalibrierung und Kartierung der Elektronendosis im Verlauf eines Experiments ermöglicht.
Diese Technologie wurde entwickelt, um Hochleistungs-TEM-Studien für Benutzer aller Kenntnisstufen zugänglich zu machen. Darüber hinaus erfordern wissenschaftliche Fortschritte die Zusammenarbeit mehrerer Forscher, so dass eine effiziente Plattform für den Austausch und die Analyse großer, komplexer Datensätze für eine erfolgreiche Forschung unerlässlich ist. Operando und In-situ-Studien verwandeln ein TEM in ein Echtzeit-Nanolabor, das es den Forschern ermöglicht, die dynamischen Prozesse im Nanomaßstab zu erforschen, die die Wachstumseigenschaften von Materialien steuern. Eine der größten Herausforderungen bei in-situ TEM-Studien besteht darin, die Strahlbestrahlungseffekte vom intrinsischen Verhalten der Probe zu isolieren.
Eine genaue Messung und Verfolgung der Elektronendosis ist unerlässlich, aber ohne Dosismanagement-Software kann man nur die Elektronendosisleistung messen und nicht die Gesamtdosis oder die kritische Dosis. Komplexe TEM-Arbeitsabläufe erzeugen große Datensätze, die manuell ausgerichtet und zu ihren jeweiligen Bildern indiziert werden müssen. Bei diesem zeitaufwändigen Prozess können wichtige Informationen, wie z. B. Anpassungen der Bildgebungsbedingungen oder der Probenumgebung, verloren gehen, was die Analyse und Reproduzierbarkeit erschwert. Wir haben einen Workflow für maschinelles Sehen entwickelt, um die während eines Experiments erzeugten Bilder und Metadaten zu sammeln und in einer datenangereicherten, durchsuchbaren Zeitleiste zu indizieren.
Computer- und Bildanalysealgorithmen können Variablen zwischen Bildern berechnen, Korrekturen anwenden und versteckte Trends identifizieren. Durch die Berechnung, Synchronisierung und Indizierung neuer Metadaten in jedem Bild ist die multimodale Analyse plötzlich eine neue Möglichkeit. Genaue Informationen zur akkumulierten Dosis und Dosisleistung in den Zeolithbildern ermöglichen beispielsweise die quantitative Bewertung von Probenschäden über Tausende von Bildern hinweg.
Wir werden die Möglichkeiten der In-situ-TEM weiter ausbauen, indem wir die Ergebnisse zugänglich und interpretierbar machen und die experimentelle Reproduzierbarkeit verbessern. Diese Software ist eine Plattform zur Entwicklung von Workflow-gesteuerten Modulen, die auf spezifische, historisch schwierige Anwendungen abzielen, um In-situ-TEM-Experimente einfacher und informationsreicher zu machen.
Übersicht
Diese Studie stellt ein neuartiges Softwareprotokoll für die maschinelle Bildverarbeitung zur Stabilisierung dynamischer Prozesse während der Transmissionselektronenmikroskopie (TEM)-Bildgebung vor, das gleichzeitig die Indizierung von Metadaten in eine navigierbare Zeitleiste verwaltet. Der Ansatz verbessert erheblich die Fähigkeit, eine automatisierte Kalibrierung und Abbildung der Elektronendosis über Experimente hinweg durchzuführen und ermöglicht eine effizientere Analyse komplexer Datensätze.
Wesentliche Studienkomponenten
Forschungsbereich
- Transmissionselektronenmikroskopie (TEM)
- Maschinelles Sehen
- Datenmanagement in der Mikroskopie
Hintergrund
- Die Notwendigkeit genauer Elektronendosis-Messung bei in-situ-TEM-Untersuchungen
- Herausforderungen bei der Ausrichtung und Indizierung komplexer TEM-Datensätze
- Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der experimentellen Forschung
Verwendete Methoden
- Workflow für die maschinelle Sicht zur Indexierung von Bildern und Metadaten
- Echtzeit-Überwachung der Elektronendosis
- Automatisierte Kalibrierungs- und Analysealgorithmen
Hauptergebnisse
- Einführung einer durchsuchbaren Zeitleiste für TEM-Bilddaten
- Erweiterte Fähigkeit zur multimodalen Analyse von Nanopartikelverhalten
- Verbesserte experimentelle Reproduzierbarkeit durch umfassendes Datenmanagement
Schlussfolgerungen
- Die Softwareplattform erleichtert einfachere und informativere in-situ-TEM-Experimente
- Dieser Fortschritt ist von Bedeutung für kollaborative Forschungsaktivitäten in den Materialwissenschaften und der Nanotechnologie
Häufig gestellte Fragen
Ausschlaggebende Bedeutung für die Industrie
Hochdurchsatz-Transmissionselektronenmikroskopie (TEM)-Workflows erzeugen umfangreiche, komplexe Datensätze, die Reproduzierbarkeit, Datenintegrität und kollaborative Analyse in der Biopharma-Forschung erschweren&D. Die Synchronisierung mittels maschinellem Sehen und die automatisierte Verwaltung von Metadaten ermöglichen eine präzise Quantifizierung der Probeneinwirkung und strukturellen Veränderungen und unterstützen dadurch eine robuste Target-Validierung sowie die Absicherung hinsichtlich mechanistischer Risiken. Diese Funktionen beschleunigen die frühe Entdeckung und präklinische Arbeitsabläufe und verbessern die Vorhersagesicherheit sowie die Entscheidungsfindung im Portfolio-Management.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung&D
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Die automatisierte Dosis-Kalibrierung und -Verfolgung ermöglicht eine quantitative Beurteilung der Probenechtheit unter experimentellen Bedingungen.
- Die kontinuierliche Synchronisierung von Metadaten unterstützt die mechanistische Risikominimierung, indem Strahleffekte vom intrinsischen Probenverhalten abgegrenzt werden.
- Indizierte, durchsuchbare Zeitachsen erleichtern die schnelle Identifizierung zentraler Ereignisse und die Reproduzierbarkeit über verschiedene Experimente hinweg.
Screening und Assay-Entwicklung
- Die standardisierte Erfassung von Bildern und Metadaten bereitet Datensätze für die nachgeschaltete Bildschirmierung und vergleichende Analyse vor.
- Die automatisierte Driftkorrektur und Fokuskalibrierung verbessern die Reproduzierbarkeit des Assays und die Zuverlässigkeit quantitativer Ergebnisse.
- Mit Werkzeugen zur Datenmining und Filterung lässt sich relevante Teilmengen zur Verbindungsevaluierung effizient extrahieren.
Translationale und präklinische Forschung
- Die quantitative Dosis-Kartierung und strukturelle Analyse unterstützen die translationale Kontinuität von der Entdeckung bis zur präklinischen Validierung.
- Ein umfassendes Datenmanagement verbessert die Vergleichbarkeit zwischen Studien und die Entscheidungsfindung hinsichtlich risikoadjustierter Weiterentwicklungen.
- Multimodale Analysemöglichkeiten unterstützen biomarkerbasierte Entdeckungen und mechanistische Studien, sofern sie durch das experimentelle Design begleitet werden.
Pipeline- und Workflow-Integration
Dieser auf maschinellem Sehen basierende TEM-Workflow integriert die frühe Entdeckung bis hin zur präklinischen Forschung und unterstützt die Hypothesenprüfung, Assay-Entwicklung sowie translationsmedizinische Studien.
- Entdeckungsbiochemie Ermöglicht die Isolierung experimenteller Variablen und eine robuste Überprüfung von Hypothesen durch synchronisierte Bildgebung und Metadaten.
- Screening: Liefert reproduzierbare, quantitative Ergebnisse für die zuverlässige Assay-Entwicklung und die Selektion von Substanzen.
- Analytik: Ermöglicht Trendanalysen, Schwellenwertbestimmungen und quantitative Vergleiche zwischen experimentellen Bedingungen.
- Translationale Forschung Unterstützt die Kontinuität von Daten und mechanistischen Erkenntnissen von in-vitro- bis hin zu präklinischen Modellen.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Etabliert eine skalierbare, workflowbasierte Plattform für die wiederholte Anwendung in verschiedenen R&D-Programme.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert mechanistische Unschärfen bei der Target-Validierung.
- Operativer Wert: Verbessert Standardisierung, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von auf TEM basierenden Arbeitsabläufen.
- Strategischer Wert: Verbessert die Qualität von Go/No-Go-Entscheidungen und die Kapitaleffizienz, indem belastbare, datenbasierte Erkenntnisse ermöglicht werden.
- Portfolio-Wirkung: Unterstützt die risikoadjustierte Priorisierung und Weiterentwicklung von Entdeckungs- und präklinischen Assets.
Durchführungsüberlegungen
- Benötigt Fachkenntnisse im Betrieb von Transmissionselektronenmikroskopen (TEM) und in der Konfiguration von Software für maschinelles Sehen.
- Hängt von der Integration mit kompatiblen Geräten und analytischer Infrastruktur ab.
- Erfordert die Standardisierung der Erfassung von Metadaten und von Arbeitsabläufen über Teamgrenzen hinweg.
- Kann je nach Probentyp oder experimentellem Modell Anpassungen erfordern.
- Zu den praktischen Einschränkungen gehören die Kompatibilität der Hardware und der Schulungsbedarf für Anwender.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:23
Dose Calibration of the Transmission Electron Microscope for TEM and Scanning TEM (STEM) Imaging Modes Using Machine‐Vision Approach
3:08
Determination of Dose Threshold Using the Machine‐Vision Synchronization (MVS) and Dose Software
5:14
Metadata and Trend Analysis and Data Export Using the Analysis Software
8:04
In Situ Heating Study of Gold on Iron Oxide Nanoparticles
