শত শত বছর ধরে, অণুবীক্ষণ যন্ত্রের স্বচ্ছতা এবং বিবর্ধন শেষ পর্যন্ত অপটিক্যাল লেন্সের ভৌত বৈশিষ্ট্য দ্বারা সীমাবদ্ধ ছিল। মাইক্রোস্কোপ নির্মাতারা লেন্স উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান জটিল এবং ব্যয়বহুল স্ট্যাক তৈরি করে এই সীমানাগুলিকে ঠেলে দিচ্ছে। তবুও, বিজ্ঞানীদের অবশ্যই উচ্চ রেজোলিউশন এবং দৃশ্যের একটি ছোট ক্ষেত্র, বা কম রেজোলিউশন এবং একটি বড় দৃশ্যের ক্ষেত্র বেছে নিতে হবে।
2013 সালে, ক্যালটেকের ইঞ্জিনিয়ারদের একটি দল এফপিএম (ফুরিয়ার স্ট্যাক মাইক্রোস্কোপি) নামে একটি মাইক্রোস্কোপি প্রযুক্তি চালু করেছিল। প্রযুক্তিটি কম্পিউটেশনাল মাইক্রোস্কোপির আবির্ভাবকে চিহ্নিত করে, যা কম্পিউটার অ্যালগরিদমের সাথে প্রথাগত মাইক্রোস্কোপের সংবেদনকে একত্রিত করে নতুন উপায়ে শনাক্ত করা তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে গভীরতর, তীক্ষ্ণ চিত্র তৈরি করার জন্য যা বৃহত্তর এলাকাগুলিকে কভার করে। তারপর থেকে, একটি বৃহৎ ক্ষেত্র বজায় রেখে তুলনামূলকভাবে সস্তা সরঞ্জাম ব্যবহার করে নমুনার উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্রগুলি অর্জন করার ক্ষমতার কারণে এফপিএম ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়েছে।
এখন, একই পরীক্ষাগার একটি নতুন পদ্ধতি তৈরি করেছে যা অস্পষ্টতা বা বিকৃতি ছাড়াই ছবি প্রাপ্তিতে FPM-কে ছাড়িয়ে যায়, এমনকি কম পরিমাপের সাথেও।বিজ্ঞানে প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে নতুন প্রযুক্তির বর্ণনা দেওয়া হয়েছে প্রকৃতি যোগাযোগবায়োমেডিকেল ইমেজিং, ডিজিটাল প্যাথলজি, এবং ড্রাগ স্ক্রিনিং এর মতো ক্ষেত্রে অগ্রগতি চালাতে পারে।
এই নতুন পদ্ধতিটিকে APIC (বন্ধ পদ্ধতির সাথে অ্যাঙ্গেল স্ট্যাক ইমেজিং) বলা হয় এবং এটির সবচেয়ে বড় অসুবিধা ছাড়াই FPM-এর সমস্ত সুবিধা রয়েছে, যা হল চূড়ান্ত চিত্র পাওয়ার জন্য, FPM অ্যালগরিদম একটি থেকে চূড়ান্ত চিত্র পাওয়ার উপর নির্ভর করে। বা আরও বেশি এটি একটি সর্বোত্তম অনুমান দিয়ে শুরু হয় এবং তারপরে এটির “অনুকূল” সমাধানে পৌঁছানোর জন্য এটিকে কিছুটা সামঞ্জস্য করে, যা সর্বদা মূল চিত্রের সাথে মেলে না।
তড়িৎ প্রকৌশল, বায়োইঞ্জিনিয়ারিং, এবং মেডিকেল ইঞ্জিনিয়ারিং-এর থমাস জি. মায়ার্স অধ্যাপক এবং মেডিকেল রিসার্চ তদন্তকারীর জন্য একটি হেরিটেজ ইনস্টিটিউট চাংহুই ইয়াং-এর নেতৃত্বে, ক্যালটেক দল বুঝতে পেরেছিল যে অ্যালগরিদমের এই পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকৃতিকে নির্মূল করা যেতে পারে।
সমাধান খোঁজার জন্য ট্রায়াল এবং ত্রুটির উপর নির্ভর না করে, APIC অণুবীক্ষণ যন্ত্রের অপটিক্যাল সিস্টেম দ্বারা প্রবর্তিত বিকৃতি, বা বিকৃতি সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য পেতে রৈখিক সমীকরণগুলি সমাধান করে। বিকৃতিগুলি জানা হয়ে গেলে, সিস্টেমটি তাদের জন্য সংশোধন করতে পারে, মূলত একটি আদর্শের মতো কাজ করতে পারে এবং একটি বৃহৎ দৃশ্যের ক্ষেত্রকে কভার করে তীক্ষ্ণ চিত্র তৈরি করতে পারে।
“আমরা উচ্চ-রেজোলিউশনের জটিল ক্ষেত্রগুলির সমাধানগুলি ক্লোজ-ফর্মে পাই কারণ আমরা এখন মাইক্রোস্কোপ কী ক্যাপচার করে, আমরা ইতিমধ্যে কী জানি এবং আমাদের আসলে কী বের করতে হবে সে সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা রয়েছে, তাই আমরা কোনও পুনরাবৃত্তি করি না। দরকার,“কাও রুইঝি (পিএইচডি '24), কাগজটির সহ-প্রধান লেখক, ইয়াং এর গবেষণাগারের প্রাক্তন স্নাতক ছাত্র এবং ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের বর্তমান পোস্টডক্টরাল পণ্ডিত, বার্কলে বলেছেন।”এইভাবে আমরা মূলত গ্যারান্টি দিচ্ছি যে আমরা যা দেখছি তা নমুনার আসল চূড়ান্ত বিবরণ। “
FPM-এর মতো, নতুন পদ্ধতিটি শুধুমাত্র একটি মাইক্রোস্কোপের মাধ্যমে দেখা আলোর তীব্রতা পরিমাপ করে না, তবে আলোর একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য, এর “ফেজ” পরিমাপ করে, যা আলোর ভ্রমণের দূরত্বের সাথে সম্পর্কিত। এই সম্পত্তিটি মানুষের চোখে উপলব্ধি করা যায় না, তবে এতে থাকা তথ্যগুলি বিকৃতি সংশোধনের জন্য খুব দরকারী। এপিআইসি পেপারের সহ-প্রধান লেখক চেং শেন (পিএইচডি '23), যিনি ইয়াং-এর ল্যাবেও কাজ করেছেন এবং এখন অ্যাপলের একজন কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ইঞ্জিনিয়ার, ব্যাখ্যা করেছেন যে FPM এটি সমাধান করার জন্য একটি ট্রায়াল-এন্ড-এরর পদ্ধতির উপর নির্ভর করে। তথ্যআমরা দেখিয়েছি যে আমাদের পদ্ধতি আপনাকে আরও সহজবোধ্য বিশ্লেষণাত্মক সমাধান প্রদান করতে পারে। এটি দ্রুত, আরো নির্ভুল এবং অপটিক্যাল সিস্টেম সম্পর্কে কিছু গভীর অন্তর্দৃষ্টি শোষণ করে।“
পর্যায়-সমাধান অ্যালগরিদমের পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকৃতি বাদ দেওয়ার পাশাপাশি, নতুন প্রযুক্তি গবেষকদেরকে বারবার মাইক্রোস্কোপকে পুনরায় ফোকাস না করে একটি বৃহৎ দৃশ্যের ক্ষেত্রে পরিষ্কার চিত্র সংগ্রহ করতে দেয়। এফপিএম-এর সাহায্যে, যদি নমুনার উচ্চতা এক সেকশন থেকে অন্য সেকশনে দশ মাইক্রন দ্বারা আলাদা হয়, তাহলে অ্যালগরিদম সঠিকভাবে কাজ করার জন্য মাইক্রোস্কোপ ব্যবহারকারী ব্যক্তিকে পুনরায় ফোকাস করতে হবে। যেহেতু এই কম্পিউটেশনাল মাইক্রোস্কোপি কৌশলগুলি প্রায়শই 100 টিরও বেশি কম-রেজোলিউশনের চিত্রগুলিকে একত্রে স্টিচ করে একটি বৃহত্তর দৃশ্যের ক্ষেত্রেকে একত্রিত করে, এর অর্থ হল APIC প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করতে পারে এবং অনেকগুলি পদক্ষেপের সময় ঘটতে পারে এমন মানবিক ত্রুটি প্রতিরোধ করতে পারে।
“আমরা বিকৃতি সংশোধন এবং রেজোলিউশন উন্নত করার জন্য একটি কাঠামো তৈরি করেছি। “ “কাও বলেছেন। “এই দুটি ক্ষমতা ইমেজিং সিস্টেমের বিস্তৃত পরিসরের জন্য বিশাল সম্ভাবনা আনতে পারে।“
ইয়াং বলেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ইমেজ ডেটা ইনপুট অপ্টিমাইজ করার জন্য বর্তমানে তার ল্যাবে চলমান বৃহত্তর কাজের জন্য APIC-এর উন্নয়ন গুরুত্বপূর্ণ। “সম্প্রতি, আমার ল্যাব দেখিয়েছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সাধারণ হিস্টোপ্যাথোলজি স্লাইডগুলি থেকে মেটাস্ট্যাটিক অগ্রগতির পূর্বাভাস দিতে বিশেষজ্ঞ প্যাথলজিস্টদের ছাড়িয়ে যেতে পারে ফুসফুসের ক্যান্সারের রোগী“এই ধরনের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতাগুলি অভিন্নভাবে ফোকাসড এবং উচ্চ-মানের মাইক্রোস্কোপি চিত্রগুলি পাওয়ার উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল এবং APIC এর জন্য আদর্শভাবে উপযুক্ত,” ইয়াং বলেন। “
“উচ্চ-রেজোলিউশন, বৃহৎ-ক্ষেত্র-অফ-ভিউ লেবেল-মুক্ত ইমেজিং এর মাধ্যমে বিভ্রান্তি সংশোধন এবং বন্ধ জটিল ক্ষেত্র পুনর্গঠন” শিরোনামের গবেষণাপত্রটি অনলাইনে প্রকাশিত হয়েছিল প্রকৃতি যোগাযোগ ৩রা জুন। গবেষণাটি হেরিটেজ মেডিকেল রিসার্চ ইনস্টিটিউট দ্বারা সমর্থিত ছিল।
শত শত বছর ধরে, অণুবীক্ষণ যন্ত্রের স্বচ্ছতা এবং বিবর্ধন শেষ পর্যন্ত অপটিক্যাল লেন্সের ভৌত বৈশিষ্ট্য দ্বারা সীমাবদ্ধ ছিল। মাইক্রোস্কোপ নির্মাতারা লেন্স উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান জটিল এবং ব্যয়বহুল স্ট্যাক তৈরি করে এই সীমানাগুলিকে ঠেলে দিচ্ছে। তবুও, বিজ্ঞানীদের অবশ্যই উচ্চ রেজোলিউশন এবং দৃশ্যের একটি ছোট ক্ষেত্র, বা কম রেজোলিউশন এবং একটি বৃহৎ দর্শনের ক্ষেত্র বেছে নিতে হবে।
2013 সালে, ক্যালটেকের ইঞ্জিনিয়ারদের একটি দল এফপিএম (ফুরিয়ার স্ট্যাক মাইক্রোস্কোপি) নামে একটি মাইক্রোস্কোপি প্রযুক্তি চালু করেছিল। প্রযুক্তিটি কম্পিউটেশনাল মাইক্রোস্কোপির আবির্ভাবকে চিহ্নিত করে, যা কম্পিউটার অ্যালগরিদমের সাথে প্রথাগত মাইক্রোস্কোপের সংবেদনকে একত্রিত করে নতুন উপায়ে শনাক্ত করা তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে গভীরতর, তীক্ষ্ণ চিত্র তৈরি করার জন্য যা বৃহত্তর এলাকাগুলিকে কভার করে। তারপর থেকে, একটি বৃহৎ ক্ষেত্র বজায় রেখে তুলনামূলকভাবে সস্তা সরঞ্জাম ব্যবহার করে নমুনার উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্রগুলি অর্জন করার ক্ষমতার কারণে এফপিএম ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়েছে।
এখন, একই পরীক্ষাগার একটি নতুন পদ্ধতি তৈরি করেছে যা অস্পষ্টতা বা বিকৃতি ছাড়াই ছবি প্রাপ্তিতে FPM-কে ছাড়িয়ে যায়, এমনকি কম পরিমাপের সাথেও।বিজ্ঞানে প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে নতুন প্রযুক্তির বর্ণনা দেওয়া হয়েছে প্রকৃতি যোগাযোগবায়োমেডিকেল ইমেজিং, ডিজিটাল প্যাথলজি, এবং ড্রাগ স্ক্রিনিং এর মতো ক্ষেত্রে অগ্রগতি চালাতে পারে।
এই নতুন পদ্ধতিটিকে APIC (বন্ধ পদ্ধতির সাথে অ্যাঙ্গেল স্ট্যাক ইমেজিং) বলা হয় এবং এটির সবচেয়ে বড় অসুবিধা ছাড়াই FPM-এর সমস্ত সুবিধা রয়েছে, যা হল চূড়ান্ত চিত্র পাওয়ার জন্য, FPM অ্যালগরিদম একটি থেকে চূড়ান্ত চিত্র পাওয়ার উপর নির্ভর করে। বা আরও বেশি এটি একটি সর্বোত্তম অনুমান দিয়ে শুরু হয় এবং তারপরে এটির “অনুকূল” সমাধানে পৌঁছানোর জন্য এটিকে একটু সামঞ্জস্য করে, যা সর্বদা মূল চিত্রের সাথে মেলে না।
তড়িৎ প্রকৌশল, বায়োইঞ্জিনিয়ারিং, এবং মেডিকেল ইঞ্জিনিয়ারিং-এর থমাস জি. মায়ার্স অধ্যাপক এবং মেডিকেল রিসার্চ তদন্তকারীর জন্য একটি হেরিটেজ ইনস্টিটিউট চাংহুই ইয়াং-এর নেতৃত্বে, ক্যালটেক দল বুঝতে পেরেছিল যে অ্যালগরিদমের এই পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকৃতিকে নির্মূল করা যেতে পারে।
সমাধান খোঁজার জন্য ট্রায়াল এবং ত্রুটির উপর নির্ভর না করে, APIC অণুবীক্ষণ যন্ত্রের অপটিক্যাল সিস্টেম দ্বারা প্রবর্তিত বিকৃতি, বা বিকৃতি সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য পেতে রৈখিক সমীকরণগুলি সমাধান করে। বিকৃতিগুলি জানা হয়ে গেলে, সিস্টেমটি তাদের জন্য সংশোধন করতে পারে, মূলত একটি আদর্শের মতো কাজ করতে পারে এবং একটি বৃহৎ দৃশ্যের ক্ষেত্রকে কভার করে তীক্ষ্ণ চিত্র তৈরি করতে পারে।
“আমরা উচ্চ-রেজোলিউশনের জটিল ক্ষেত্রগুলির সমাধানগুলি ক্লোজ-ফর্মে পাই কারণ আমরা এখন মাইক্রোস্কোপ কী ক্যাপচার করে, আমরা ইতিমধ্যে কী জানি এবং আমাদের আসলে কী বের করতে হবে সে সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা রয়েছে, তাই আমরা কোনও পুনরাবৃত্তি করি না। দরকার,“কাও রুইঝি (পিএইচডি '24), কাগজটির সহ-প্রধান লেখক, ইয়াং এর গবেষণাগারের প্রাক্তন স্নাতক ছাত্র এবং ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের বর্তমান পোস্টডক্টরাল পণ্ডিত, বার্কলে বলেছেন।”এইভাবে আমরা মূলত গ্যারান্টি দিচ্ছি যে আমরা যা দেখছি তা নমুনার আসল চূড়ান্ত বিবরণ। “
FPM-এর মতো, নতুন পদ্ধতিটি শুধুমাত্র একটি মাইক্রোস্কোপের মাধ্যমে দেখা আলোর তীব্রতা পরিমাপ করে না, তবে আলোর একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য, এর “ফেজ” পরিমাপ করে, যা আলোর ভ্রমণের দূরত্বের সাথে সম্পর্কিত। এই বৈশিষ্ট্যটি মানুষের চোখ দ্বারা সনাক্ত করা যায় না, তবে এতে থাকা তথ্যগুলি বিকৃতি সংশোধনের জন্য দরকারী। FPM এই পর্যায়ের তথ্য সমাধান করার জন্য একটি ট্রায়াল-এন্ড-এরর পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, ব্যাখ্যা করেছেন চেং শেন (PhD '23), APIC পেপারের সহ-প্রধান লেখক, যিনি ইয়াং এর ল্যাবেও এই কাজটি করেছিলেন এবং এখন একজন কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ইঞ্জিনিয়ার অ্যাপল এ “আমরা দেখিয়েছি যে আমাদের পদ্ধতি আপনাকে একটি বিশ্লেষণাত্মক সমাধান দিতে পারে, কিন্তু অনেক বেশি সরাসরি উপায়ে। এটি দ্রুত, আরও সঠিক, এবং অপটিক্যাল সিস্টেম সম্পর্কে কিছু গভীর অন্তর্দৃষ্টির সুবিধা নেয়।”
পর্যায়-সমাধান অ্যালগরিদমের পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকৃতি বাদ দেওয়ার পাশাপাশি, নতুন প্রযুক্তি গবেষকদেরকে বারবার মাইক্রোস্কোপকে পুনরায় ফোকাস না করে একটি বৃহৎ দৃশ্যের ক্ষেত্রে পরিষ্কার চিত্র সংগ্রহ করতে দেয়। এফপিএম-এর সাহায্যে, যদি নমুনার উচ্চতা এক সেকশন থেকে অন্য সেকশনে দশ মাইক্রন দ্বারা আলাদা হয়, তাহলে অ্যালগরিদম সঠিকভাবে কাজ করার জন্য মাইক্রোস্কোপ ব্যবহারকারী ব্যক্তিকে পুনরায় ফোকাস করতে হবে। যেহেতু এই কম্পিউটেশনাল মাইক্রোস্কোপি কৌশলগুলি প্রায়শই 100 টিরও বেশি কম-রেজোলিউশনের চিত্রগুলিকে একত্রে স্টিচ করে একটি বৃহত্তর দৃশ্যের ক্ষেত্রেকে একত্রিত করে, এর অর্থ হল APIC প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করতে পারে এবং অনেকগুলি পদক্ষেপের সময় ঘটতে পারে এমন মানবিক ত্রুটি প্রতিরোধ করতে পারে।
“আমরা বিকৃতি সংশোধন এবং রেজোলিউশন উন্নত করার জন্য একটি কাঠামো তৈরি করেছি“কাও বলেছেন।”এই দুটি ক্ষমতা ইমেজিং সিস্টেমের বিস্তৃত পরিসরের জন্য বিশাল সম্ভাবনা আনতে পারে। “
ইয়াং বলেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ইমেজ ডেটা ইনপুট অপ্টিমাইজ করার জন্য বর্তমানে তার ল্যাবে চলমান বৃহত্তর কাজের জন্য APIC-এর উন্নয়ন গুরুত্বপূর্ণ। “সম্প্রতি, আমার ল্যাব দেখিয়েছে যে ফুসফুসের ক্যান্সারের রোগীদের সাধারণ হিস্টোপ্যাথোলজিকাল স্লাইডগুলি থেকে মেটাস্ট্যাটিক অগ্রগতির পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশেষজ্ঞ প্যাথলজিস্টদের ছাড়িয়ে যেতে পারে,” ইয়াং বলেন, “এই ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা অভিন্ন ফোকাস এবং উচ্চ মানের মাইক্রোস্কোপি চিত্র প্রাপ্তির উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল এবং এপিআইসি। এর জন্য আদর্শভাবে উপযুক্ত।”
“উচ্চ-রেজোলিউশন, বৃহৎ-ক্ষেত্র-অফ-ভিউ লেবেল-মুক্ত ইমেজিং এর মাধ্যমে বিভ্রান্তি সংশোধন এবং বন্ধ জটিল ক্ষেত্র পুনর্গঠন” শিরোনামের গবেষণাপত্রটি অনলাইনে প্রকাশিত হয়েছিল প্রকৃতি যোগাযোগ ৩রা জুন। গবেষণাটি হেরিটেজ মেডিকেল রিসার্চ ইনস্টিটিউট দ্বারা সমর্থিত ছিল।
