Difference between revisions of "Serial block-face scanning electron microscopy (SBFSEM)/ko"

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이미지를 만들기전에 시료는 중금속으로 고정되어야 합니다. 주사전자현미경의 전자들이 시료의 중금속과 충돌하면, 튕겨져나와서 검출기를 통해 수집됩니다. 이렇게 시료에 충돌하여 튕겨져나온 전자들을 반사전자라고 부릅니다. 현미경의 시료실에 놓여진 시료의 표면이 이렇게 이미지가 됩니다. 주사전자현미경은 굉장히 집중된 전자 광선을 사용하기 때문에 시료는 일정한 패턴으로 스캔되어야 합니다. 주사전자현미경은 직선으로 움직이고, 한번에 한 줄을 스캔한 다음, 다음 줄로 이동합니다. 이것을 래스터 주사(raster-scanning)이라고 합니다.
 
이미지를 만들기전에 시료는 중금속으로 고정되어야 합니다. 주사전자현미경의 전자들이 시료의 중금속과 충돌하면, 튕겨져나와서 검출기를 통해 수집됩니다. 이렇게 시료에 충돌하여 튕겨져나온 전자들을 반사전자라고 부릅니다. 현미경의 시료실에 놓여진 시료의 표면이 이렇게 이미지가 됩니다. 주사전자현미경은 굉장히 집중된 전자 광선을 사용하기 때문에 시료는 일정한 패턴으로 스캔되어야 합니다. 주사전자현미경은 직선으로 움직이고, 한번에 한 줄을 스캔한 다음, 다음 줄로 이동합니다. 이것을 래스터 주사(raster-scanning)이라고 합니다.
  
After the entire surface of the sample has been imaged, an [[Ultramicrotome| ultramicrotome]] slices off the surface of the sample and the underlying surface is then imaged in the same way. The images from the scans of each successive layer of the sample were combined to form a 3D dataset.
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시료의 표면이 전부 이미지화되면, [[Ultramicrotome| 초박편제작기(ultramicrotome)]]가 시료의 표면을 얇게 걷어냅니다. 이렇게 새로 드러난 표면을 같은 방법으로 이미지화합니다. 스캔을 통해서 얻은 연속적인 시료의 층은 3D 데이터셋을 만들기 위해서 조합됩니다.
  
 
Think of the the stack of 2D images like a [http://en.wikipedia.org/wiki/Flip_book flip book].The way flip books work is that from one page to another there is a small change in the drawing, and several small changes in a row create the action in the flip book.  The 2D image you see in EyeWire is like one single page from a flip book.  The 2D is static, but when you scroll through the slices you can see the change from one slice of retina (or page of a flip book) to another.  The idea is that if you follow the shape of one neuron from one 2D slice to the next, coloring each piece as you go, you can eventually discern the shape of the neuron in the 3D.  Each piece you color in the 2D builds upon the previous one.  It's like stacking blocks, each layer of blocks is flat, but as you continue stacking the blocks on top of each other you eventually get a 3D shape.
 
Think of the the stack of 2D images like a [http://en.wikipedia.org/wiki/Flip_book flip book].The way flip books work is that from one page to another there is a small change in the drawing, and several small changes in a row create the action in the flip book.  The 2D image you see in EyeWire is like one single page from a flip book.  The 2D is static, but when you scroll through the slices you can see the change from one slice of retina (or page of a flip book) to another.  The idea is that if you follow the shape of one neuron from one 2D slice to the next, coloring each piece as you go, you can eventually discern the shape of the neuron in the 3D.  Each piece you color in the 2D builds upon the previous one.  It's like stacking blocks, each layer of blocks is flat, but as you continue stacking the blocks on top of each other you eventually get a 3D shape.

Revision as of 10:19, 16 June 2016

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연속 블록면 전자주사현미경은 생물학적 샘플의 고해상도 3D 이미지를 만드는데 쓰입니다. 독일의 Max Planck Institute에서 만들었으며, 특히 뉴런의 이미지를 만들기위해 만들었습니다.

아이와이어에 사용된 SBFSEM

아이와이어에서 여러분이 보시는 이미지들은 독일 Max Planck Institute 소속의 공동연구자인 Kevin Briggman, Moritz Helmstaedter, Winfried Denk이 제공해주었습니다. 우리는 이 데이터 셋을 e2198이라고 부릅니다.

이미지를 만들기전에 시료는 중금속으로 고정되어야 합니다. 주사전자현미경의 전자들이 시료의 중금속과 충돌하면, 튕겨져나와서 검출기를 통해 수집됩니다. 이렇게 시료에 충돌하여 튕겨져나온 전자들을 반사전자라고 부릅니다. 현미경의 시료실에 놓여진 시료의 표면이 이렇게 이미지가 됩니다. 주사전자현미경은 굉장히 집중된 전자 광선을 사용하기 때문에 시료는 일정한 패턴으로 스캔되어야 합니다. 주사전자현미경은 직선으로 움직이고, 한번에 한 줄을 스캔한 다음, 다음 줄로 이동합니다. 이것을 래스터 주사(raster-scanning)이라고 합니다.

시료의 표면이 전부 이미지화되면, 초박편제작기(ultramicrotome)가 시료의 표면을 얇게 걷어냅니다. 이렇게 새로 드러난 표면을 같은 방법으로 이미지화합니다. 스캔을 통해서 얻은 연속적인 시료의 층은 3D 데이터셋을 만들기 위해서 조합됩니다.

Think of the the stack of 2D images like a flip book.The way flip books work is that from one page to another there is a small change in the drawing, and several small changes in a row create the action in the flip book. The 2D image you see in EyeWire is like one single page from a flip book. The 2D is static, but when you scroll through the slices you can see the change from one slice of retina (or page of a flip book) to another. The idea is that if you follow the shape of one neuron from one 2D slice to the next, coloring each piece as you go, you can eventually discern the shape of the neuron in the 3D. Each piece you color in the 2D builds upon the previous one. It's like stacking blocks, each layer of blocks is flat, but as you continue stacking the blocks on top of each other you eventually get a 3D shape.

For a less technical explanation you can view the article on the blog.

References