一鍵領先：最真切的圖像信息

顯微圖像，尤其是共聚焦圖像，包含的可識別細節(jié)比傳統(tǒng)

成像方法多。徠卡全新LIGHTNING 圖像信息提取解決方

案揭示了圖像中的更多信息。完全自動化設計，可用于任

何樣品的實時成像和任何類型的實驗。.

這是一種前所未有的方式，從圖像中提取所需要的信息，

足以讓您受益無窮。傳統(tǒng)的圖像處理用一種相對通用的固

定算法，然而 LIGHTNING的圖像重建算法是自適應的，

動態(tài)的計算圖像中的每個細節(jié)信息，圖像的重建實時進行，

包含五個維度的信息。在圖像采集時，就可以實時呈現(xiàn)卓

越的結果。

與之前一直作為標準的圖像相比，使用 LIGHTNING 采集

的共聚焦圖像完全沒有噪點，產(chǎn)生的圖像清晰且一覽無余

地呈現(xiàn)了相關信息。此外，LIGHTNING 圖像方案還將 

SP8 共聚焦顯微鏡的分辨率擴展到了超分辨率領域 ——精

細至 120 nm 的納米結構也不在話下。

LIGHTNING 判別掩膜

LIGHTNING 判別掩膜為每個特定的體積元素調(diào)整最

佳擬合重建策略。

圖像質量以不同顏色的偽彩表示，紫色代表低質量，

紅色代表高質量。

這與其他采用全局生效重建方案的傳統(tǒng)方法形成強

烈的對比。

精美結果實時呈現(xiàn)

即使使用嚴苛的成像條件，LIGHTNING 也能揭示重要的

圖像信息。因此，就算是光子數(shù)有限的超快速成像，您也

能游刃有余。

LIGHTNING 圖像方案可根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)和圖像數(shù)據(jù)，智能

優(yōu)化 GPU的 處理，這是最大程度從成像中獲取信息的基

礎。

及時反饋，動態(tài)修正。LIGHTNING 與圖像采集過程是深

度集成的，在圖像采集進行中，LIGHTNING 獲得的圖像

信息可即時反饋，調(diào)整采集參數(shù)，以得到更好的圖像。即

時糾偏，始終走在正確的路上。
 

圖像：
FluoCells mouse intestine section

• B&w 黑白 Alexa Fluor 350 WGA 杯狀細胞黏液
• 綠色 SYTOX Green 細胞核
• 紅色 Alexa Fluor 568 鬼筆環(huán)肽絲狀肌動蛋白 (刷狀緣)

同時實現(xiàn)多色和超分辨

LIGHTNING 圖像方案可高速完成多色超分辨圖像

采集。TCS SP8 的無濾片光譜探測系統(tǒng)可以同時采

集多達五個通道。

與只有一個超分辨率通道的解決方案相比，多通道

采集可進行更快的進行并行數(shù)據(jù)采集。同樣的時間

內(nèi)，帶有LIGHTNING的 TCS SP8 顯微鏡可以采集

八張多色圖像，而單檢測器解決方案只能得到一張

單色圖像。

實時超分辨成像

標準共聚焦系統(tǒng)以速度為代價換取分辨率。

LIGHTNING 可保持圖像采集的速度。在所有通道中均

可保持 TCS SP8 顯微鏡的全幀速率 

(40 幀/秒 @ 512 x 512 像素)。每條通道提供精細至

 120 nm 的超分辨率。與只有一條超分辨率通道的共聚

焦相比優(yōu)勢非常明顯。

憑此能力，您甚至可以采集到發(fā)生于毫秒之間的納米級

動態(tài)變化。因此，您能夠無比清晰地觀察到細胞動態(tài)的

豐富細節(jié)。

以最佳設置重現(xiàn)結果

LIGHTNING以智能自適應方式對圖像進行優(yōu)化，

優(yōu)化參數(shù)和采圖參數(shù)與圖像一起記錄并保存，并

可以重現(xiàn)。因此，您大可放心，從LIGHTNING

圖像得到的結果符合科研的特定要求。

LIGHTNING 直接集成在 SP8 系統(tǒng)中，涵蓋所

有共聚焦成像模式。因此，成像具有最佳分辨

率和速度。僅使用一個滑塊就可以設置所有與

分辨率相關的參數(shù)。

此外，LIGHTNING 還可以

進行集成在線圖像采集 –—無需后處理

管理時間序列圖像，多視野圖像，

  大視野拼接圖像和高通量圖像數(shù)據(jù)。

使用 LAS X 3D 查看器實現(xiàn) 

  LIGHTNING 3D 數(shù)據(jù)的可視化

使用 LAS X 定量工具分析 

  LIGHTNING 圖像

在動態(tài)中采集圖像數(shù)據(jù)

如今的 GPU 集成在數(shù)據(jù)采集流中，從速度方面來

講，它將 LIGHTNING 圖像信息提取提升到了一個

新的水平。LIGHTNING 完全支持 NVIDIA CUDA 

平臺，該平臺利用 GPU 上高度并行化的系統(tǒng)優(yōu)化

計算。

如此，得益于底層的約束迭代圖像重建方法，基于

從光學原理，以最正確的方法，瞬間呈現(xiàn)出圖像中

包含的信息。