顯微圖像乃至共聚焦圖像中包含了比傳統采集方法所能呈現的更多細節。 LIGHTNING 讓您能夠從圖像中獲得更豐富的信息。 它能夠全自動運行，可對任何樣本成像，適用于任何類型的實驗。

LIGHTNING 具有 5D 方式的自適應（幾乎）實時圖像重建功能，因此能夠以無與倫比的方式從圖像中提取信息。 通常的圖像后處理都采用一刀切的方法，而 LIGHTNING 可以動態地確定圖像中每個位置的關鍵信息，從而獲得出色的成像結果。

與迄今為止的標準方法相比，使用 LIGHTNING 獲得的共聚焦圖像仿佛去掉了一層霧氣。 用這種方法獲得的圖像可以一覽無遺地呈現出清晰的重要信息。 此外，LIGHTNING 圖像信息提取技術將 STELLARIS 共聚焦平臺的分辨率擴展到超分辨率領域——最小能夠解析120納米級別的結構。
 

LIGHTNING 智能化掩模技術對每個特定的像素采取最佳的擬合重建策略。

不同的圖像質量程度通過不同的偽色顯示，顏色范圍從紫色（低圖像質量）到紅色（高圖像質量）。

這與使用對全局有效的重建方法的其他傳統方法形成了強烈的對比。

 LIGHTNING 智能化掩模——不同的圖像質量用不同的偽色顯示。

完全整合到在線圖像采集中

LIGHTNING 將系統參數、圖像數據和優化的 GPU 處理巧妙地結合起來，即使在要求苛刻的成像條件下也能發現重要的圖像信息。 即使在光子數有限的超快速成像情況下，它也能讓您獲得最多的信息。

LIGHTNING 與圖像采集過程深度整合，讓您可以在工作過程中即時復原圖像。 您可以將 LIGHTNING 獲得的額外圖像信息立即輸回到采集參數設置中，從而節省時間，并立刻獲得正確結果。

FluoCells小鼠腸道切片。杯狀細胞粘液，灰色，Alexa Fluor 350 WGA.細胞核，綠色，SYTOX Green.絲狀肌動蛋白，紅色，Alexa Fluor 568鬼筆環肽

同時進行多色和超分辨率成像

LIGHTNING 能夠高速進行超分辨率多色成像。 STELLARIS 共聚焦平臺的無濾片光譜檢測系統可以同時采集多達5個通道。

與只有一個超分辨率通道的解決方案相比，多通道采集方式能夠更快地并行采集數據。 在單檢測器解決方案只能生成一張單色圖像的時間里，使用 LIGHTNING 的 STELLARIS 顯微鏡能夠生成8張多色圖像。
       與只有一個超分辨率通道的解決方案相比，多通道采集方式能夠更快地并行采集數據。
 

無需在速度與分辨率之間作出取舍

標準的共聚焦系統會因分辨率而犧牲速度。 而 LIGHTNING 則可以保持圖像采集的速度。 STELLARIS 8 系統的全幀率（12 kHz 掃描頭：512 x 512 像素情況下40幀/秒）可在所有通道中保持。 每個通道都提供最小120納米的超高分辨率。 這種設置優于那些僅將一個超分辨率通道與標準共焦通道相結合的設置，因為它能夠捕捉毫秒級時間內發生的納米級動態事件。 現在，您能夠以前所未有的清晰度非常詳細地觀察細胞動態。

草履蟲。 左側為原始圖像。 右側為 LIGHTNING 成像。 樣本：法國 Gif-sur-Yvette CNRS 12BC Anne Aubusson-Fleury 提供

從實驗中獲得更多信息

獲得視場大6倍的圖像，顯示超分辨率的結構，并且可以觀察分子間相互作用和動力學。 與目前的任何其他共聚焦系統相比，在STELLARIS平臺上使用LIGHTNING可以在至少大6倍的樣本區域內進行快速掃描和正確取樣。 它采用高速共振掃描方法實現這樣高的性能水平，圖像格式高達 2496 x 2496 像素。

通過最佳設置獲得可重復的結果

LIGHTNING的共聚焦成像基于自適應智能技術，它可以優化樣本中每個探測位置的圖像。 每張圖像的最終參數集都會被存儲，也就是說成像條件被完整記錄，因此是可重復的。 您可以確信從LIGHTNING圖像中獲得的信息和認識符合您的特定科研要求。

LIGHTNING被直接整合在STELLARIS平臺中，涵蓋了所有共聚焦成像模式， 因此能夠以最佳分辨率和速度成像。 只需一個滑塊即可設置所有與分辨率相關的參數。

此外，LIGHTNING 還提供以下功能：
 

• 集成式在線圖像采集——無需后處理
• 管理由延時錄像、標記和查找 (Mark & Find) 或區塊掃描 (Tile Scan) 功能創建的大型數據集
• 使用 LAS X 3D Viewer 呈現 LIGHTNING 3D 數據
• 使用 LAS X Quantify 工具分析 LIGHTNING 圖像

即時捕捉圖像數據

如今的 GPU 被整合在數據采集流中，將 LIGHTNING 圖像信息提取速度提升到更高水平。 LIGHTNING完全支持英偉達CUDA平臺，該平臺利用GPU上高度并行化和系統優化的計算方法。

您可受益于作為基礎的圖像重建受限迭代方法。 它基于光學原理，是立即呈現圖像中所含信息的正確方法。

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