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為什麼裸視3D技術將風行小螢幕?

cbug
・2011/04/14 ・1567字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

最新一代3D技術在電影上的應用看來成敗參半,而3D電視已在客廳中佔有一席之地。也許3D技術真正適合的地方是在行動裝置,在這上面你甚至不需要戴上特製的眼鏡。現在就來看看不斷進步的3D技術的未來吧!

為什麼可以不用戴眼鏡了?

我們都對3D技術並不陌生,戴上特製的眼鏡,眼前的平面影像瞬間變得更為立體,馬上就可以開始一場視覺饗宴。但眼鏡難免還是有點累贅,而且眼鏡族通常得多戴一副變成「六眼田雞」。

不用戴眼鏡也將可以看3D(圖引用自原文)。
不用戴眼鏡也將可以看3D(圖引用自原文)。

那麼為什麼可以不用戴眼鏡了?其實道理很簡單,我們之所以感覺到這個世界是個三維空間,是因為我們的左右眼各看到的影像有些微的不同,即所謂的「視差」,大腦則將這個差異解讀成深度(depth),並產生立體的視覺。在2D螢幕上播放的影片或遊戲並沒有包含這種深度的資訊,所以我們看起來會覺得是平面的。

傳統3D螢幕會藉由同時展示或快速轉換兩種影像的方式,將深度的資訊嵌入其後,並且需要眼鏡來讓左右眼看到個別的影像。早期的紅色和青綠色濾鏡早已被現在用於電影的偏光系統(polarised light systems),或3D電視的主動快門式眼鏡(active shutter glasses)給取代了。雖然技術有所演進,原理其實都還是一樣的。

每個人都想要把這些3D眼鏡拿掉,這也是螢幕製造商千方百計想要探尋其他兩種技術的原因。視差屏障式(parallax barriers)在螢幕前面增加了有溝槽的屏障:每個溝槽讓每隻眼睛看到螢幕上的一個細條,但相鄰的屏障則遮蔽使另一隻眼睛看不到。因此所有的溝槽集合在一起可以讓左右眼看到個別的畫面。另一種柱狀透鏡式(Lenticular Lenses)技術,也是透過坑坑窪窪的透鏡圓柱,將光線重新導向到每隻眼睛,來達成同樣的效果—你可能也擁有過這種可以產生移動感或3D影像的尺(如下圖),這其實就是運用了這種原理的非常基礎版本。

從不同角度來看,尺上會呈現出不同的圖樣(圖引用自http://www.onsalechina.com)。

目前的商業應用

最近推出的Nintendo 3DS,就運用了視差屏障式的技術於3D遊戲上。不過這不是第一個裸視3D裝置,富士同樣也發展了一系列的3D相機,它使用了柱狀透鏡式的技術,讓你可以瀏覽你的3D照片。

手機製造商也開始準備搭上這個趨勢的順風車。雖然還不確定會使用哪一種技術,LG很快將推出第一支有3D螢幕的手機Optimus 3D,而HTC也剛宣布他們的Evo 3D會有類似的螢幕設計。

為什麼我的電視還不能用這樣的科技?

你會發現到,這些裝置都是被設計來給個人在離眼睛不遠的距離內手持使用。這是因為這種3D裸視效果,只有當你的眼睛在特定位置時,才會產生作用,所以特別適合手持小裝置,但如果是在客廳裡的大螢幕上,效果就不會那麼令人驚艷了。

雖然這個限制沒有讓電視製造商停止嘗試,但你現在還不太可能馬上丟掉你的舊裝置。Toshiba去年十二月在日本發表的Regaza GL1系列機種,只有在小於40度的瀏覽角度,並且視螢幕尺寸而定,在等於或小於一公尺的距離觀看時,才會產生作用。其他製造商也推出了有相同侷限性的原型,而Samsung表示在未來十年內要把裸視3D電視帶進市場還有難度。

3D技術在行動裝置上的未來是什麼?

裸視3D技術不太可能很快地應用在大螢幕上,所以手機製造商還有時間可以發光發熱。3DS可以被用來拍攝3D照片,也可以下載3D電影,但它主要還是一個遊戲的裝置,其他更廣泛的使用範疇還會受限。

Optimus 3D和Evo 3D更可能將會決定正在進步中的3D技術的未來訴求。這兩種手機都可以在Google的Android作業系統上運行。Google他們的YouTube 3D應用程式已經搭上這班列車,而他們開放的平台意味著每個人都可以利用手機的3D螢幕來創造自己的應用程式。我們將不得不等到這些手機在今年打進市場之後,才能找出什麼是行動裝置的其他面向。

資料來源:Why glasses-free 3D is going to be a small-screen hit-New Scientist

編譯:bluesky77322

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cbug
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各位先進大家好,很高興加入PanSci。希望專欄 Nutrition Buiscuits 能如其名,跟大家分享小份量卻高營養的文章。

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音樂不只仰賴感性,理性的科學知識是認知的基礎。——新銳節目《音樂關鍵字》
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/01 ・2689字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/陳彥諺

我們的生活中充滿了音樂。走在大街上,路邊潮流服飾店家放著節奏明快的流行樂,轉個彎,進入咖啡廳,裏頭播放著的是變化豐富的爵士樂,再戴上耳機,接續手機中上次播放的樂曲,忍不住就跟著旋律搖頭哼唱。

你喜歡音樂嗎?高三的阿辰很喜歡。作為一個喜愛音樂的青少年,他並不滿足於單純的欣賞而已,為了進一步靠近音樂,他還加入搖滾樂社,擔任貝斯手,並且,當談到音樂的相關現象,阿辰總能侃侃說出背後的原理從何而來。

阿辰不僅僅是熱愛音樂的高中生,他的另一個重要身份是——《音樂關鍵字》的男主角。

阿辰不僅僅是熱愛音樂的高中生,他的另一個重要身份是——《音樂關鍵字》的男主角。圖/音樂關鍵字

做音樂的關鍵——理性

《音樂關鍵字》是由客家電視台花費長達三年的時間製作而成,一共八集,每集皆為 10 到 20 分鐘左右,是結合 3D 動畫及原創音樂的科普動畫。

篇幅雖短,但兼具理性與感性,作為自然科學與人文藝術的對話與結合,《音樂關鍵字》內容一點都不馬虎。除了透過角色之間的有趣互動,傳達有歡笑、有淚水、有世代溝通等橋段的溫暖故事外,更藉由故事為引子,每集說明 2 至 3 個音樂相關的科學知識。

許多人談到「音樂」,便認為那是「感性的產物」,言下之意是,音樂似乎是由抽象的情感所主宰,不過如果要能掌握聲音、有效率的做出自己想要的音樂,背後牽涉的其實是理性的科學原理——理性,是建立認知的基礎。

《音樂關鍵字》藉由故事為引子,每集說明2至3個音樂相關的科學知識。圖/音樂關鍵字

試想,當我們心中有著豐沛情感,想藉由音樂表達出來,該怎麼做呢?首先必須正確了解聲音本身的性質,包含了響度、頻譜、直達聲音、殘響、泛音、共振等聲學知識,也須掌握人體的前庭系統、酬賞系統等生理層面的認知後,才能正確地欣賞、理解且運用,讓音樂順利成為表達情感的媒介。若不能正確掌握音樂知識,便容易發生「怎麼好像怪怪的?」卻說不出所以然,也無從改善的窘況。

科學知識不複雜,《音樂關鍵字》用故事解答

音樂的科學知識聽起來很複雜嗎?一點也不。在《音樂關鍵字》的動畫裡,生硬的聲學知識、艱深的人體系統概念等,透過專業物理教師、音樂顧問提供的知識概念,再經劇組人員以生活事件及場景串連,音樂的科學知識便能在短短十分鐘內,讓人看著影片就已輕鬆掌握。

比如,EP06〈你好,我叫江東平〉中,藉由青少年阿辰與患有自閉症的江東平,兩人攜手協作共創一曲的故事,讓大眾看見自閉症學童的狀況,以及「音樂」可以如何有效治療,協助自閉症患者逐漸融入常人生活。

在 EP06〈你好,我叫江東平〉中能看見自閉症學童的狀況,以及「音樂」可以如何有效治療,協助自閉症患者逐漸融入常人生活。圖/音樂關鍵字

江東平是高功能自閉症,智商其實和一般人無異,不過由於大腦內的聽覺區附近、額葉、邊緣系統的結構或功能異常,導致自閉症患者出現了社交溝通及語言使用的障礙。腦科學研究進一步指出,在音樂治療的過程,可增強聽覺區附近、額葉、邊緣系統三者的連結,因而增強社交能力、共享式注意力、語言能力等。

青春總是充滿騷動與不安,也因此許多青年朋友們很著迷於重金屬音樂,不過,要如何發出如同野獸般的嘶吼聲同時不傷及喉嚨呢?為什麼當主唱用吼音唱歌,就會聽不清楚歌詞呢?EP03〈吼〉這一集中,從發聲原理切入,給了觀眾十分詳盡的解答。

由於人類有真聲帶與假聲帶,假聲帶位於真聲帶之上。當肺部空氣受到擠壓,從氣管上衝,通過聲帶之間的夾縫造成振動,便會發出聲音。振動真聲帶所發出的聲音,因為振動頻率固定,有清晰的音高,不過吼音特別會用到假聲帶,而假聲帶的振動往往不規律,發出的聲音不具清晰的音高,在音階與聲調不明顯的情況下,就難以聽懂吼音所唱出的歌詞了。

要如何發出如同野獸般的嘶吼聲同時不傷及喉嚨呢?答案就在 EP03〈吼〉這一集中。圖/音樂關鍵字

《音樂關鍵字》的開篇 EP01〈尋聲〉則是一個在具有科學教育性同時,格外感人的故事。

阿辰喜歡捕捉聲音,自己存錢買了一套錄音設備錄製動物的聲音。某次,在他潛入森林,偶然遇到了一座廢墟,裡頭的鬼魂央求阿辰在陽光出來前,替他們錄製作品。

由於鬼魂不能移駕到專業錄音室,阿辰只能以簡易設備錄音,他注意到了「場域」的限制。由於聲波在遇到障礙物時會反射,當聲波在封閉且無吸音物品的空間裡,便會快速地從四面八方反彈,當反射的時間間隔少於 0.1 秒,就會產生混合餘音,造成「殘響」。不過,阿辰利用他的音樂知識解決問題,順利替鬼魂們錄音,也是在錄音同時,阿辰才發現自己已經遺忘許久的秘密。

最終章 EP08〈搖滾夢想〉,阿辰與高中社團夥伴們站上了搖滾舞台,他們用充滿破壞性與雜質的音樂榮獲第一名,而出生醫生世家的阿棋是他們的重要音樂夥伴。

最終章 EP08〈搖滾夢想〉,阿辰與高中社團夥伴們站上了搖滾舞台,他們用充滿破壞性與雜質的音樂榮獲第一名。圖/音樂關鍵字

不打算考醫學系的阿棋,家裡的人並不了解他喜愛的搖滾樂,卻願意支持他走一條不同的路,因為阿棋就像是搖滾樂中不能沒有的「雜質」,特殊而豐富的雜質,會使得搖滾樂聽起來格外有渲染力。一個乾淨清楚的樂音,在頻譜軟體上看來是一系列頻率成整數比的泛音,但搖滾樂中為了追求聽覺的刺激,會以特殊演奏技法、效果器等,讓相鄰泛音之間出現雜質,以表現音樂張力。

各大平台皆可收看《音樂關鍵字》

《音樂關鍵字》除了科學知識內容豐富扎實外,3D 動畫也別具風格,視覺也是享受,此外,節目中選用的音樂類型多元,貼合現代人的閱聽喜好,更由專業音樂人譜曲、填詞、配唱,內容好看又好聽。

目前《音樂關鍵字》已上架到客家電視台、Youtube 頻道囉,只要搜尋節目名稱,即可找到收看連結!

此外,精心製作的節目原曲,也可上 StreetVoice節目官網 收聽喔!

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什麼是「視差」?為何它讓古天文學家以為地球不會動?——天文學中的距離(二)
ntucase_96
・2021/10/08 ・2728字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 撰文|許世穎

本文轉載自 CASE 科學報天有多大?宇宙中的距離(2)—從太陽到鄰近恆星

「視差(parallax)」是天文學家常用來量測距離的好工具。藉由視差,我們得以精準的量測地球到太陽的距離,再更進一步量測周遭恆星的距離。目前直接量測距離的方法中,視差是能量測最遠的一種,目前的極限大約是 1 萬光年。天文學家利用視差的概念已經很久了。然而在中古世紀,視差量測的結果卻讓當代的天文學家得出了「地球不會動」的結論……

圖/Pixabay 

太陽的距離:金星凌日、視差法

前作〈天有多大?宇宙中的距離(1)—從地球到太陽〉提到,我們可以在金星凌日的時候,藉由「視差(parallax)」來量測地球與金星的距離,並間接得到太陽的距離。「視差」就是「因為觀察位置不同,讓看到位置也不同」的現象。讀者們可以試試看,伸出一隻手指頭比個「1」、放在眼前大約 50 公分左右的地方。接著兩眼輪流交替閉上。如果讀者們真的有照做的話,應該會發現手指頭相較於背景來回大幅度地跳動。仔細觀察的話,會發現背景並不是不動,只是幅度很小而已。

圖 1:視差示意圖。隨著觀察位置的不同,不同距離的物件看起來相對位置會不同。近距離的物件差異會比較大。圖/維基百科

從這個實驗我們得到幾個結論:(1)從不同的眼睛看出去,看到的物品位置會不同。這個現象就是視差;以及(2)距離愈近的東西,這個差異會愈大,也就是視差愈明顯(如圖 1)。我們可以根據這個視差的效果,來推算出物體的距離。

其實這也就是我們的眼睛判斷距離的方法!每個不同距離的物品從我們的左右眼看出去的位置差異不同。這兩個影像經過大腦判斷後,我們就可以得到距離的資訊。這也是 VR 實境立體畫面的原理。開發者先計算出每個物件在各自的距離下,兩眼會看到的視差效果。接著根據計算結果給予兩隻眼睛看到不一樣的畫面,我們的大腦就會自動合成出立體的圖像!

「兩個觀察位置的距離」稱為「基線(baseline)」,會影響視差的效果。一般而言,基線愈長,看到的視差就愈明顯。前面說到:「距離愈近的物品,視差會愈明顯。」換句話說,距離太遠的東西,視差就愈不容易觀察到。天文學家盡可能的把基線拉大,在兩個相距很遠的地方觀察天體,才能更精確的得到這些天體的距離。金星凌日發生的時候,科學家就是在地球找兩個相距很遠的地點做觀測,才有辦法測量出較為精確的金星視差,換算成金星的距離,最後計算出地球至太陽的距離。

鄰近恆星的距離:視差法……?

恆星當然也有視差了。提到量測恆星的視差,一定要提到 16 世紀著名的丹麥天文學家第谷.拉赫(Tycho Brahe)。當時還是個在爭論「地心說」、「日心說」的時代。他想利用恆星的時差來推論「地球到底會不會動」。如果「日心說」是對的,那麼隨著地球位置的不同,應該要看到恆星的視差。如果「地心說」才是對的,那麼因為地球的位置不變,不管怎麼觀察,恆星都不會出現視差。

在「日心說」的假設下,最遠的兩個觀察點是哪裡呢?可不是地球的兩端,而是「相隔 6 個月的地球」!可以想像,如果地球繞著太陽每一年繞轉一圈的話,那麼相隔 6 個月的地球會在太陽的兩端,這個間距可比地球的兩端大多了(見圖 2)!既然兩個觀測點是地球在太陽兩端,就代表基線(兩個觀測點間距)就是 2 倍的「日-地距(地球到太陽距離)」。用前面的方法得到的「日-地距」愈精確,那麼藉由視差法測出來到恆星的距離就能愈準。

圖 2。圖/網路天文館

為了精密的量測恆星的位置,必須要有非常良好的天文台。第谷可是丹麥的貴族啊!他直接花錢蓋了一棟天文台來量測、紀錄星星的位置,卻發現怎麼樣都量測不出恆星的視差。這代表了兩個可能性,一個是「地球不動」,另一個可能性就是「恆星太遠」。第谷認為,如果恆星真的這麼遠,而我們在地球上還是看得到的話,這些恆星未免太大了!他認為這不太可能,因此認定「地球不動」。

那到底哪裡出錯了呢?用一個簡單的例子來說明:「拿捲尺去量一張紙的厚度,當然怎麼量厚度都是 0 公分啊!」其實第谷的推論完全合理,量測不到恆星視差的原因真的就是因為「恆星太遠」,所以視差太小而無法看到。從現代的數據我們可以回推他當時的情況,太陽以外最近的一顆恆星是位於「半人馬座」裡的「比鄰星(Proxima Centauri)」,距離是 4.22 光年。產生的視差比第谷使用的天文台精密度還要更小了好幾倍!他所推估這些恆星的大小從現在眼光來看也非不合理,只是真的難以想像。

現在的我們有了更良好的儀器,已經可以靠視差來推算恆星的距離了。不過視差法曠日費時,倒也不難理解,畢竟要有好的基線要等半年啊……而且儀器的辨識率也是有極限的,目前視差法的極限差不多是 10 微角秒(1 角秒為 1/360 度) [2],相當於十億分之一度!換算成能量測到的距離極限,差不多是 1 萬 6 千光年左右。聽起來很多嗎?銀河系的直徑約 10 萬至 18 萬光年,這個距離極限連銀河系都看不穿。所以視差法雖然好用,但只能拿來測量鄰近恆星的距離(見圖 3)。

圖 3:哈伯太空望遠鏡所能精準定位距離的恆星範圍。內層是過去的極限約1,600光年,外圈是現在的極限,約10,000光年。雖然已經很厲害了,但其實連銀河系都還看不穿。圖/改自 NASA, ESA, A. Feild (STScI), A. Riess (JHU/STScI), S. Casertano (STScI/JHU), J. Anderson and J. MacKenty (STScI), and A. Filippenko (University of California, Berkeley)

視差法是直接量測距離的盡頭了。想要把銀河系看穿、想要知道銀河系中其他成員們的距離,我們得開始「間接量測」。先做出一些物理學上的假設,才能夠「猜」出距離。想要知道更遙遠的距離,則需要更多的假設,這個概念叫做「宇宙距離階梯(cosmic distance ladder)」。下一篇文章中,我們將帶大家進行恆星的「人口普查」,並且利用普查結果來得到更遙遠的距離。

參考資料

  1. pixabay / martinklass
  2. wiki / Parallax
  3. 網路天文館 / 恆星的距離測量


本系列其它文章
天有多大?宇宙中的距離(1)—從地球到太陽
天有多大?宇宙中的距離(2)—從太陽到鄰近恆星
天有多大?宇宙中的距離(3)—「人口普查」

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ntucase_96
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CASE的全名是 Center for the Advancement of Science Education,也就是台灣大學科學教育發展中心。創立於2008年10月,成立的宗旨是透過台大的自然科學學術資源,奠立全國基礎科學教育的優質文化與環境。

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光學顯微技術探入果蠅腦袋最深處——描繪超高解析度的 3D 神經結構!
科技大觀園_96
・2021/08/30 ・3333字 ・閱讀時間約 6 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

在常見的醫療影像技術中,有正子造影(PET)、磁振造影(MRI)及超音波等等,雖然
如何透過神經細胞彼此的連結產生進一步的功能,是21世紀科學界想破解的謎團。圖/Pixabay

大腦:人類未竟的疆土

當我望著無邊無際的蔚藍海洋、聽到浪花聲、感受微風的輕拂,喜悅地回想起和好友在此旅行的回憶,並決定拿起手機拍下眼前的美景,我是如何感知世界、如何儲存與提取記憶?我的情感、思想、決策與行為是如何發生的?這些心智行為的奧秘藏在擁有 860 億個神經細胞的大腦,是我之所以為我的關鍵。

究竟大腦如何運作?這些神經細胞是如何透過彼此的連結與交互作用產生進一步的功能?進入 21 世紀以來,美國、歐盟、日本、中國等紛紛成立大型且長期的腦科學研究計畫,企圖揭開大腦的奧秘。

我國科技部也推出「台灣腦科技發展及國際躍升計畫」,整合既有研究能量與專業人才,期望建構模式動物至部分人腦的腦神經網路結構及功能圖譜,並帶動腦部疾病的精準醫療。

光學顯微鏡:小動物腦研究的利器

想要全面分析大腦的結構與訊號,解開單一或一群神經細胞的連結情形,精良的觀測工具是其根本,因此臺大物理系教授朱士維致力研發先進的光學顯微鏡技術。

朱士維表示,常用於醫療的影像技術,像是正子造影(PET)、磁振造影(MRI)、超音波等,雖然可以穿透很深的物體,但是解析度不夠高,無法看到單一細胞;而解析度極高的電子顯微鏡穿透深度卻很小,只能看到表層。光學顯微鏡恰好介在中間,適合用於研究小動物的腦。近期,朱士維的跨領域團隊發表了數個嶄新的顯微技術,分別在解析神經訊號和結構有了重大突破。

數個影像技術在解析度與穿透深度的分布。圖/朱士維提供

飆速3D攝影,解析神經的功能性連結

首先,研究團隊發表了「高速體積成像系統」,是全球第一次可在活體果蠅腦中以毫秒解析度取得神經結構 3D 高速動態影像!

「高速體積成像系統」是由雙光子顯微鏡與「可調變的聲波漸層透鏡」(TAG)結合構成。拍攝二維的動態影像並不稀奇,厲害的是,研究團隊如何把二維變成三維?關鍵就在於「可調變的聲波漸層透鏡」。由於液體透鏡的密度,會決定光的折射率,進而影響焦距的長短,研究團隊透過壓電材料激發液體透鏡共振,當透鏡的密度不斷變化,焦點也會快速移動,其振盪頻率可高達 100 kHz – 1 MHz,也就是說,在 10 萬分之一秒以內即可完成焦點的來回移動。

「可調變的聲波漸層透鏡」(TAG)放置在物鏡前面,透過壓電材料促使TAG密度改變,進而移動焦點位置。圖/朱士維提供
焦點快速移動的示意動畫。圖/朱士維提供

一般雙光子顯微鏡每拍攝一次只能拍到水平面(xy 軸)的像素並組成二維影像,若加上「可調變的聲波漸層透鏡」組成「高速體積成像系統」,即可同時進行深度(z 軸)的來回掃描,在同樣的時間內拍攝出一個包含各個深度的體積三維影像。 

同樣的時間下,原本只能掃描一個水平面,有了「可調變的聲波漸層透鏡」,則可掃描完一個體積。圖/改自參考資料 2

這項強大的技術對於研究神經與神經之間的功能性連結非常有用,譬如說,想了解果蠅如何處理嗅覺訊號,我們可以給果蠅聞一種特殊氣體,以「高速體積成像系統」綜觀其腦,即可找出此特殊的嗅覺刺激會引發哪些下游神經反應。接著,選擇想深入研究的神經,將拍攝範圍鎖定在該神經所在的區域,便可以毫秒時間解析度與微米空間解析度,追蹤訊號在這些神經細胞之間的傳遞順序。 

朱士維表示,「高速體積成像系統」的突破之處,在於可以於腦中劃定任意形狀的空間,並以毫秒等級的時間解析度,看見目標神經中各個神經細胞的電生理動態行為。

研究團隊更進一步發展光學神經激發系統,用光精準地刺激個別神經,再透過「高速體積成像系統」,輔以自動化影像分析,精準定位有反應之神經區域,做到「全光學生理」觀察(all-optical physiology)。目前已成功解析果蠅的視覺神經迴路中,上下游的神經連結與編碼模式。

「高速體積成像系統」以高速動態影像研究神經細胞功能上的連結,為建立果蠅的「功能性全腦連結體(connectome)」提供強而有力的工具。

探入果蠅腦深處,描繪超高解析度的 3D 結構

此外,在結構解析方面,顯微鏡光是能看到神經細胞還遠遠不足。神經細胞有樹突、軸突等向外延伸的纖維,有些纖維寬度只有 100 奈米,當兩條神經纖維緊鄰彼此,需要小於 100 奈米的解析度才能將它們區分開來。而且,神經纖維常常延伸至很遠的地方與其他神經細胞連結,因此顯微鏡的穿透深度,還須深至腦的最底層。

朱士維團隊發表了「深組織超解析光學技術」(Confocal lOcalization deep-imaging with Optical cLearing, COOL),在果蠅全腦中達成 20 奈米的超高空間解析度,剖析腦中神經的細微結構,能分辨出相鄰或彼此纏繞的神經纖維,藉以判斷神經連結的路徑。

三維的神經纖維分布圖像。「深組織超解析光學技術」可將兩條緊密交纏的神經纖維清楚分離開來。右下圖為相同神經與染色,傳統共軛焦影像無法分辨神經纖維的細緻結構。圖/朱士維提供

「深組織超解析光學技術」結合了四個關鍵技術,包含「螢光蛋白標定」、「共軛焦掃描顯微鏡」、「光學組織澄清技術」以及「定位顯微技術」。

「定位顯微技術」是 2014 年諾貝爾化學獎的得獎項目,透過操縱螢光分子輪流放光,再分別計算螢光分子的中心位置,打破光學顯微鏡的解析度極限,大幅提高解析度至接近 20 奈米。「光學組織澄清技術」則是江安世院士發明的 FocusClearTM 試劑,因其獨特的化學配方,讓生物組織各部位的折射率一致,呈現透明狀態。

朱士維團隊找出可適用於腦組織的螢光分子並改善其放光能力,成功將定位顯微技術應用在果蠅腦,並且透過光學組織澄清技術讓腦組織透明化,減少組織的散射與像差,提高穿透深度,以及利用共軛焦掃描顯微鏡一層一層地掃描不同深度的影像。最終,組合成三維的超高解析影像。

這項技術最厲害之處在於可穿透厚度約 200 微米的果蠅腦,在果蠅全腦皆達成 20 奈米的解析度,可應用在建立果蠅全腦的神經連結網路。

跨領域團隊 開創顯微技術新紀元

這些研究成果仰賴跨領域的團隊,除了朱士維,還有清華大學腦科學研究中心主任、中央研究院院士江安世、中研院物理所副研究員林耿慧、清大工程與系統科學系副教授吳順吉、清大生醫工程與環境科學系助理教授朱麗安、捷絡生技公司執行長林彥穎等人,共同參與研究。

諾貝爾生醫獎得主 Sydney Brenner 曾說:「科學的進展往往是始自新的技術」,腦科學作為 21 世紀科學界的兵家必爭之地,顯微技術的研發重要性不言可喻。朱士維團隊在動態的神經訊號與靜態的神經結構,皆發展出相應的顯微技術,可說是為腦科學領域開拓出令人期待的嶄新未來。

朱士維團隊開發的兩種顯微技術比較表。圖/沈佩泠繪

參考資料

  1. K.-J. Hsu, Y.-Y. Lin, Y.-Y. Lin, K. Su, K.-L. Feng, S.-C. Wu, Y.-C. Lin, A.-S. Chiang, S.-W. Chu*, “Millisecond two-photon optical ribbon imaging for small-animal functional connectome study”, Opt. Lett. 44, 3190-3193 (2019). 
  2. C. Huang, C.-Y. Tai, K.-P. Yang, W.-K. Chang, K.-J. Hsu, C.-C. Hsiao, S.-C. Wu, Y.-Y. Lin*, A.-S. Chiang*, and S.-W. Chu*, “All-optical volumetric physiology for connectomics in dense neuronal structures”, iScience22, 133-146 (2019)
  3. H.-Y. Lin, L.-A. Chu, H. Yang, K.-J. Hsu, Y.-Y. Lin, K.-H. Lin, S.-W. Chu*, A.-S. Chiang, “Imaging through the whole brain of Drosophila at λ/20 super-resolution”, iScience14, 164-170 (2019). 
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