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L'imaging spettrale può essere eseguito in vari modi ed è indicato da diversi termini1,2,3,4. In generale, l'imaging spettrale si riferisce ai dati acquisiti in almeno due dimensioni spaziali e in una dimensione spettrale. L'imaging multispettrale e iperspettrale si distingue più spesso per il numero di bande di lunghezza d'onda o per il fatto che le bande spettrali siano contigue1. Per questa applicazione, i dati iperspettrali sono definiti come dati spettrali acquisiti con bande di lunghezza d'onda contigue ottenute mediante spaziatura delle lunghezze d'onda centrale non meno della metà dell'intera larghezza a metà massima (FWHM) di ogni filtro passabanda utilizzato per l'eccitazione (cioè 5 nm spaziatura della lunghezza d'onda centrale per i filtri passabanda con larghezze di banda 14-20 nm). La natura contigua delle bande di dati consente un sovracampionamento del set di dati, assicurando che i criteri Nyquist siano soddisfatti durante il campionamento del dominio spettrale.
L'imaging iperspettrale è stato sviluppato dalla NASA negli anni '70 e '80 in collaborazione con il primo satellite Landsat5,6. La raccolta di dati da diverse bande spettrali contigue ha permesso la generazione di uno spettro di luminosità di ogni pixel. L'identificazione e la definizione dello spettro di luminosità dei singoli componenti ha permesso non solo di rilevare i materiali di superficie dai loro spettri caratteristici, ma ha anche permesso la rimozione dei segnali intermedi, come le variazioni nel segnale dovute condizioni atmosferiche. Il concetto di rilevare i materiali che utilizzano i loro spettri caratteristici è stato applicato ai sistemi biologici nel 1996, quando Schrock et al. cariotipizzazione spettrale7. Questa tecnica è stata elaborata nel 2000 da Tsurui et al. per l'imaging a fluorescenza di campioni di tessuto, utilizzando sette coloranti fluorescenti e decomposizione del valore singolare per ottenere la separazione spettrale di ogni pixel in combinazioni lineari di spettri nel riferimento libreria8. Simile alle loro controparti di telerilevamento, il contributo di ogni fluoroforo noto può essere calcolato dall'immagine iperspettrale, date a priori informazioni dello spettro di ogni fluoroforo.
L'imaging iperspettrale è stato utilizzato anche nei settori dell'agricoltura9, astronomia10, biomedicina11, imaging chimico12, applicazioni ambientali13, cura degli occhi14, scienza alimentare15, scienza forense16,17, scienza medica18, mineralogia19, e sorveglianza20. Una limitazione fondamentale degli attuali sistemi di imaging iperspettrale al microscopio a fluorescenza è che la tecnologia di imaging iperspettrale standard isola i segnali di fluorescenza in bande strette di 1) filtrando prima la luce di eccitazione per controllare l'eccitazione del campione, quindi 2) ulteriore filtraggio emesso luce per separare l'emissione di fluorescenza in bande strette che possono poi essere separate matematicamente21. Filtrare sia l'illuminazione di eccitazione che la fluorescenza emessa riduce la quantità di segnale disponibile, che riduce il rapporto segnale-rumore e richiede lunghi tempi di acquisizione. Il segnale basso e i lunghi tempi di acquisizione limitano l'applicabilità dell'imaging iperspettrale come strumento diagnostico.
È stata sviluppata una modalità di imaging che fa uso di imaging iperspettrale ma aumenta il segnale disponibile, riducendo così il tempo di acquisizione necessario21,22. Questa nuova modalità, chiamata imaging iperspettrale a scansione eccitazione, acquisisce dati di immagine spettrale variando la lunghezza d'onda dell'eccitazione e raccogliendo un'ampia gamma di luce emessa. È stato dimostrato in precedenza che questa tecnica produce ordini di grandezza in aumento del rapporto segnale-rumore rispetto alle tecniche di scansione delle emissioni21,22. L'aumento del rapporto segnale-rumore è in gran parte dovuto all'ampio passaggio a banda (600 nm) della luce di emissione rilevata, mentre la specificità è fornita filtrando solo la luce di eccitazione invece dell'emissione di fluorescenza. Questo permette a tutta la luce emessa (per ogni lunghezza d'onda di eccitazione) di raggiungere il rivelatore21. Inoltre, questa tecnica può essere utilizzata per discriminare l'autofluorescenza dalle etichette esogene. Inoltre, la capacità di ridurre il tempo di acquisizione dovuto a un maggiore segnale rilevabile riduce il pericolo di fotosbiancamento e consente scansioni spettrali a un tasso di acquisizione accettabile per l'imaging video spettrale.
L'obiettivo di questo protocollo è quello di fungere da guida all'acquisizione dei dati per la microscopia dell'imaging iperspettrale a scansione di eccitazione. Inoltre, sono incluse descrizioni che aiutano a comprendere il percorso della luce e l'hardware. Viene inoltre descritta l'implementazione di software open source per un microscopio di imaging iperspettrale a scansione di eccitazione. Infine, vengono fornite descrizioni su come calibrare il sistema a uno standard tracciabile dal NIST, regolare le impostazioni software e hardware per ottenere risultati accurati e annullare il mixdelo del segnale rilevato in contributi da singoli componenti.