Microscópio computacional captura 25 bilhões de píxeis por segundo

Redação do Site Inovação Tecnológica - 18/08/2026

O microscópio computacional usa um elemento óptico difrativo projetado para gerar uma função de dispersão de ponto distribuída com múltiplos pontos no plano da imagem. As imagens são capturadas por uma matriz de 48 sensores dispostos em uma grade.
[Imagem: Kevin C. Zhou et al. - 10.1038/s41566-026-01974-4]

Vendo muito e muito rápido

Quando tentam melhorar os microscópios, os engenheiros trabalham para otimizar a velocidade de captura das imagens, aumentar o campo de visão ou aumentar a resolução. O problema é que melhorar uma dessas propriedades tipicamente significa piorar outra.

Kevin Zhou, da Universidade de Berkeley, nos EUA, encontraram agora um modo de vencer esse desafio, abrindo o caminho para novas técnicas de microscopia.

Utilizando uma matriz de 48 sensores de câmera e alguns truques de imagem computacional, o novo microscópio captura vídeos a uma taxa de 25,2 bilhões de píxeis por segundo, alcançando uma combinação inédita de ampliação altamente detalhada, amplo campo de visão e imagens de alta velocidade.

Além disso, essa abordagem de microscopia computacional elimina a necessidade de calibração manual que um microscópio com essa potência exigiria, economizando tempo e esforço.

"As capacidades simultâneas de alta resolução, amplo campo de visão e alta velocidade do nosso microscópio computacional nos permitiram rastrear os [vermes] C. elegans em movimento livre, bem como algumas estruturas dentro deles," contou Zhou. "A partir da reconstrução do vídeo, por exemplo, conseguimos rastrear vermes individuais e realizar imagens funcionais de seu rápido bombeamento faríngeo, parte de seu comportamento alimentar."

Trajetórias dos nematoides, traçadas observando uma única proteína fluorescente inserida em seus corpos.
[Imagem: Kevin C. Zhou et al. - 10.1038/s41566-026-01974-4]

Sem perder luz entre os sensores

A dificuldade em capturar informações espaciais altamente detalhadas (alta resolução ou um amplo campo de visão) e informações temporais rápidas (alta taxa de quadros) dificulta a captura de detalhes precisos de amostras altamente dinâmicas, como organismos vivos, particularmente em movimento livre.

Para superar esse problema, os pesquisadores construíram um microscópio que combina uma matriz de sensores de câmera, um elemento óptico difrativo e um algoritmo de otimização para processamento. A parte do hardware, uma matriz de 48 sensores independentes, cabe em uma única placa de circuito impresso do tamanho aproximado de um cartão de crédito, que funciona como um único sensor gigante, aumentando o número de píxeis capturados e permitindo maior fidelidade de imagem.

Mas esse projeto também cria um problema: Existem lacunas entre os sensores na matriz de CCDs, onde a luz não é capturada, deixando buracos na imagem. Para alcançar uma reconstrução completa da amostra, a equipe projetou uma máscara de fases, uma placa de vidro que difrata a luz no microscópio, que redireciona para os sensores a luz que iria incidir nos intervalos entre eles. Finalmente, um algoritmo computacional reconstrói a imagem.

Começando com amostras estáticas, a demonstrações mostraram que as características globais das imagens obtidas correspondem de perto às das imagens tradicionais de baixa resolução, mas as reconstruções computadorizadas alcançam uma resolução maior. Para as amostras dinâmicas, foram obtidas imagens de dezenas de nematoides C. elegans em movimento, em uma área de 5 cm² a 120 quadros por segundo, durante 15 segundos, um marco para o campo da microscopia dinâmica.

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