空間情報最大化光学系を駆使した新原理コンピュテーショナル広視野超解像顕微鏡法

• Project/Area Number: 23K23260
• Project/Area Number (Other): 22H01992 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 30020:Optical engineering and photon science-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 中村 友哉 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (70756709)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000); Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2022: ¥11,570,000 (Direct Cost: ¥8,900,000、Indirect Cost: ¥2,670,000)
• Keywords: コンピュテーショナルイメージング

Outline of Research at the Start

光の解像限界を超える超解像光イメージングは、微細な対象の時空間ダイナミクスの観察が必要であるライフサイエンスにおいて重要である。本研究では、計測後の演算処理を前提に多層符号化光学系を最適化するアプローチに基づき、新しい超解像イメージングの手法を開発する。符号化光学系自体はこれまでにも研究されているが、それを多層化したときイメージング性能がどのように改善するか、また、それにより超解像を実現できるかを検証する。