מגזין הטכניון | קיץ 2018

19 הוא למעשה רצף של תמונות המנותחות באמצעים ממוחשבים ומתורגמות לתמונה אחת בסופר-רזולוציה - רזולוציה משופרת בערך פי עשרה מזו של מיקרוסקופיה רגילה. השיטה זיכתה את ממציאה אריק בציג בפרס יחד עם ו״א מורנר 2014 נובל בכימיה בשנת וסטפן הל. ובכל זאת, גם טכנולוגיה חדשה זו סובלת מבעיות הקשורות לתהליך של שחזור התמונה האחת מתוך תיעוד ההבזקים הרבים. למשל, כשמולקולות סמוכות מהבהבות באותו זמן, תמונתן חופפת ומקשה לזהות את מיקומה של כל אחת בנפרד. לצורך פתרון בעיה זו פותחו שיטות חישוביות שונות, אך הן סובלות מסיבוכיות חישובית גבוהה, זמן ריצה ממושך מאוד וצורך בבחירת פרמטרים מתאימים המקשים את השימוש על משתמשי קצה שאינם מומחים בנבכי האלגוריתמים. מציגים חוקרי Optica במאמר שהתפרסם ב- הטכניון גישה חדשנית המובילה לשחזור חסר תקדים מבחינת מהירות ודיוק בסופר- רזולוציה. זאת באמצעות למידה עמוקה ) ברשתות נוירונים רבודות Deep-Learning ( מלאכותיות. רשתות נוירונים רבודות הן מערכות המבצעות קיטלוג מהיר, יעיל ומדויק של נתונים. בדומה למוח האנושי הן בנויות משכבות של נוירונים (תאי עצב) מלאכותיים. המבנה ההיררכי הזה מאפשר להן לנתח מידע מורכב ובעיקר לזהות דפוסים במידע זה. באמצעות רשתות כאלה מצליחה הטכנולוגיה החדשה שפותחה בטכניון לייצר תמונה שלמה ומדויקת ישירות מתוך המידע הגולמי - מידע המגיע מהאור הנפלט מהדגם הנחקר בעקבות הקרנתו בלייזר. הטכנולוגיה אינה דורשת מהמשתמש מיומנות מיוחדת כלשהי ואינה מצריכה שום ידע קודם על צורת הדגם, זאת בניגוד לשיטות קודמות. המחקר נערך בתמיכת קרן המחקר של גוגל, Career קרן צוקרמן, הטכניון (באמצעות , קרן אולנדורף Advancement Chairship וקרן טאוב), מלגת אלון והקרן הלאומית למדע. תרמה לקבוצת המחקר את NVIDIA חברת . Titan Xp GPU כרטיס המסך החדשני חוקרים בפקולטות להנדסה ביו-רפואית ולהנדסת חשמל פיתחו שיטה לדימות ביולוגי בסופר-רזולוציה ביעילות חסרת תקדים משמאל לימין: תמונת המיקרוסקופ המקורית, שחזור המקור ושחזור בשיטה CELO בשיטת שפותחה בטכניון