편집자 주 : 원래 출판찬드라 전기 및 컴퓨터 공학 가족
우리가 매일보고 상호 작용하는 모든 생물은 어딘가에서 단일 세포로 시작되었습니다. 새로운 파라오 카지노 프로젝트는 유기체가 단일 세포에서 수조 개의 세포로 만들어진 복잡한 구조로 성장하는 방법에 대한 세계 구축 과정을 밝히는 것을 목표로합니다.
Shwetadwip Chowdhury, Austin의 파라오 카지노 대학교의 Chandra 가족 전기 및 컴퓨터 공학부 조교수는 복잡한 유기체가 어떻게 발전하는지 연구하기 위해 5 년 동안 18 백만 달러의 국립 보건원 보조금을 받았습니다. Chowdhury의 연구팀은 새로운 컴퓨터 광학 영상 기술을 개발함으로써 전례없는 척도에서 조직 및 기관이 형성되는 방법에 대한 3D 뷰, 형태 형성으로 알려진 과정을 포착하는 것을 목표로합니다.
"우리는 조직에서의 빛 산란의 영향을 방출하기위한 계산 접근법을 개발하는 데 어려움을 겪고있다"고 말했다.
광학 영상화는 오랫동안 형태 형성과 같은 생물학적 과정을 파라오 카지노하는 데 중요한 도구였습니다. 파라오 카지노자들은 놀라운 세부 사항으로 라이브 샘플을 시각화 할 수 있기 때문입니다. X- 레이 또는 MRI와 같은 다른 방법과 달리 광학 영상은 세포 내에서 세포 내 수준에서 생물학적 조직의 비 침습적 실시간 이미지를 포착 할 수 있습니다.
흥미롭게도, 산란 된 빛이 혼란스럽고 무작위로 보이지만 실제로는 센티미터 규모의 거리에서 조직 별 정보를 인코딩합니다. 산란 된 빛이 완전히 스케일이 풀릴 수 있다면, 크기의 더 깊은 이미징이 가능할 것입니다.
이를 극복하기 위해 Chowdhury의 파라오 카지노팀은 산란을 계산적으로 올바르게 올바른 새로운 광학 이미징 기술을 개발하고 있습니다. 산란의 계산 보정 (예를 들어, 역산 산란)은 주로 컴퓨팅 전력에 대한 실제 제약에 의해 제한되며, 이는 지속적으로 개선되고 있습니다.
"산란 조직으로의 이미지를위한 우리의 전략은 계산 이미지 재구성 프레임 워크와 함께 이미징 하드웨어를 공동으로 설계하는 시너지 효과를 활용합니다." 팀의 학생.
Chowdhury의 파라오 카지노팀은 이미 유망한 예비 결과를 달성했으며,이 접근법이 가능하다는 것을 시사합니다. 예를 들어, 4 학년 박사 학위 Siqi Yang
Chowdhury의 파라오 카지노팀은이 초기 성공을 위해이 방법의 한계를 추진하고 있습니다. Jeongsoo Kim, 3 학년 박사 학위
"샘플의 산란 복잡성을 기반으로 이미지 재구성 방법을 맞춤화하면 이미징 효율과 정확성이 향상되어 생물학적 조직이 산란하는 데 더 나은 이미징 기능을 가능하게합니다."
Chowdhury의 파라오 카지노팀은이 방법을 영상 조직 형태 형성의 어려운 과제에 적용하는 데 중점을 둘 것입니다. 이 파라오 카지노는 과학자들을위한 새로운 문을 열어야하며 언젠가는 조직이 어떻게 질병에 발달하고, 재생하고, 반응하는지에 대한 더 깊은 이해를 제공함으로써 기본 과학 및 의학 파라오 카지노로 이어질 수 있습니다..
