智能超灵敏超分辨显微镜 HIS-SIM

HIS-SIM

智能超灵敏超分辨显微镜

        High Intelligent and Sensitive SIM（HIS-SIM）是超视计科技针对单细胞荧光显微成像应用而自主研发生产销售的一款通用型超分辨显微镜，其核心技术源自于北京大学生物光学成像前沿交叉团队，被评为“2018年中国光学十大进展”、“2021年中国光学领域十大社会影响力事件”，并入选国家“十三五”创新科技成就展及科技部第一届颠覆性技术库，是现有活细胞超高时空动态记录的首选工具。

        HIS-SIM空间分辨率优于60nm，最快1500fps的成像速度远超活细胞各种时间动态，108μm的大视野（100倍放大率）可3D超分辨精细成像，能够高速观测线粒体内嵴及其动力学过程；同时超高灵敏度和超低光毒性的特点可确保多小时连续低漂白拍摄。超视计科技在HIS-SIM上独家研制包含实时超分辨拍摄、动态曝光调控、大视野拼接、运动目标锁焦（体）成像、运动目标锁视野成像、细胞（器）互作追踪成像、事件驱动成像等强大智能成像功能，极大提升了超分辨显微镜的用户通用性、便捷性、易用性。

†  60 nm为计算超分辨对应的空间分辨率，85 nm为光学超分辨对应的空间分辨率

* 超分辨重建方法勾选Rolling模式可实现该极限成像速度

☆  可兼容常见荧光激发波长

HIS-SIM 智能超灵敏超分辨显微镜

整合功能研发

智能软件集群

技术规格

产品尺寸

 （Unit:mm）

    ◎适配主流商业显微镜厂家图像格式，适用荧光宽场、激光共聚焦、激光转盘共聚焦、Airyscan、光片、双光子、SIM、STED、STORM、PALM、FRET等显微镜类型 

成像展示

最新功能

一键式实时超分辨图像拍摄预览

延续传统倒置荧光显微镜操控习惯
极大提高实验效率、助力快速定位样本ROI
极速甄别实验质量、调整成像方案

引领超分辨从“胶片时代”跨进“数码时代”

“超分辨胶片时代”——传统SIM：
需经过图像采集及长耗时的重建后才可判断其质量
操作繁琐，效率低下，积累无效数据且成功率难保证
“超分辨数码时代”——实时SIM：
实现2D及3D所有超分辨模式下的高帧频
刷新（24Hz）图像显示，可实现Live（预览）
模式的多色同时超分辨图像拍摄（含采集+重建全过程）

智能算法凸显精细动态

重建算法： Wiener重建
                  Sparse重建（稀疏解卷积）
                  3D解卷积

第一步光学超分辨重建实现85 nm分辨率

第二步计算超分辨重建实现60 nm分辨率

算法创新：基于生物样本“时空连续、结构稀疏”的先验信息，实现超高分辨清晰成像

离线重建加速优化，优质超分辨结果立等可取
每秒≥60 帧大视场超分辨数据获取
批量重建提高效率

多种自研去背景去噪算法加持，提升图像质量
图像智能评分：辅助用户甄选数据，优化成像条件

所见即所得—2D/3D多色实时超分辨拍摄

稀疏解卷积提升活细胞分辨率至60 nm

原创技术是国际首次通过同行评审、可在活细胞动态观测上实现60 nm分辨率的荧光显微成像方法
可在光学超分辨基础上进一步实现计算超分辨

适用于多种生物样本类型并全面实现自动化选参

能够自动根据细胞/细胞器类型、时空图像结构

以及图像信噪比的实际情况为用户待处理的图像数据
推荐最适合的模型参数和计算参数，无需用户自行调参、搜参

针对各类荧光显微数据均可实现计算超分辨提高
详见MicroscopeX FINER（通用型荧光图像增强软件，
包含稀疏解卷积超分辨率算法）介绍

* Xiaoshuai Huang, Junchao Fan, Liuju Li, Haosen Liu, Runlong Wu, Yi Wu, Lisi Wei, Heng Mao, Amit Lal, Peng Xi, Liqiang Tang, Yunfeng Zhang, Yanmei Liu, Shan Tan* & Liangyi Chen*. Fast, long-term, super-resolution imaging with Hessian structured illumination microscopy. Nature Biotechnology, 2018. “2018年中国光学十大进展”
**Weisong Zhao, Shiqun Zhao, Liuju Li, Xiaoshuai Huang, Shijia Xing, Yulin Zhang, Guohua Qiu, Zhenqian Han, Yingxu Shang, De-en Sun, Chunyan Shan, Runlong Wu, Shuwen Zhang, Riwang, Chen, Jian Xiao, Yanquan Mo, Jianyong Wang, Wi Ji， Xing Chen, Baoquan Ding, Yanmei Liu, Heng Mao, Baoliang Song, Jiubin Tan, Jian Liu, Haoyu Li*, Liangyi Chen.* Sparse deconvolution improves the resolution of live-cell super-resolution fluorescence microscopy. Nature Biotechnology, 2021. “2021年中国光学领域十大社会影响力事件”

使用荧光靶标进行60 nm分辨率验证(Argo-SIM Slide）

稀疏解卷积算法实现60 nm超分辨长时程环状核孔复合体观测

COS-7细胞（Nup98-GFP）