Hace poco más de un año, el investigador del Caltech Lihong Wang desarrolló la cámara más rápida del mundo, un dispositivo capaz de tomar 10 billones de imágenes por segundo. Es tan rápida que incluso puede captar la luz que viaja a cámara lenta.
Pero a veces ser rápido no basta. De hecho, ni siquiera la cámara más rápida puede fotografiar cosas que no puede ver. Con este fin, Wang, catedrático Bren de Ingeniería Médica e Ingeniería Eléctrica, ha desarrollado una nueva cámara capaz de tomar hasta 1 billón de imágenes por segundo de objetos transparentes. Un artículo sobre la cámara aparece en el número del 17 de enero de la revista Science Advances.
La tecnología de la cámara, que Wang denomina fotografía ultrarrápida comprimida sensible a la fase (pCUP), puede grabar vídeo no solo de objetos transparentes, sino también de fenómenos más efímeros, como las ondas de choque e incluso, posiblemente, de las señales que viajan por las neuronas.
Wang explica que su nuevo sistema de imagen combina el sistema de fotografía de alta velocidad que desarrolló previamente con una tecnología antigua, la microscopía de contraste de fase, diseñada para permitir una mejor obtención de imágenes de objetos casi transparentes, como las células, que están compuestas en gran parte por agua.
La microscopía de contraste de fase, inventada hace casi 100 años por el físico neerlandés Frits Zernike, aprovecha la forma en que las ondas de luz se ralentizan y se aceleran al entrar en distintos materiales. Por ejemplo, si un haz de luz atraviesa un trozo de vidrio, se ralentiza al entrar en el vidrio y luego vuelve a acelerarse al salir. Esos cambios de velocidad alteran la sincronización de las ondas. Con algunos trucos ópticos es posible distinguir la luz que atravesó el vidrio de la que no lo hizo, y el vidrio, aunque transparente, resulta mucho más fácil de ver.
"Lo que hemos hecho es adaptar la microscopía de contraste de fase estándar para que ofrezca una obtención de imágenes muy rápida, lo que nos permite captar fenómenos ultrarrápidos en materiales transparentes", afirma Wang.
El componente de imagen rápida del sistema consiste en lo que Wang denomina tecnología ultrarrápida comprimida de codificación sin pérdidas (LLE-CUP). A diferencia de la mayoría de las demás tecnologías de vídeo ultrarrápido, que toman una serie de imágenes sucesivas mientras repiten los eventos, el sistema LLE-CUP toma una sola toma, captando todo el movimiento que ocurre durante el tiempo que tarda en completarse dicha toma. Dado que tomar una sola imagen es mucho más rápido que tomar varias, LLE-CUP puede captar movimientos, como el desplazamiento de la propia luz, que son demasiado rápidos para ser captados por la tecnología de cámara más convencional.
En el nuevo artículo, Wang y sus colegas investigadores demuestran las capacidades de pCUP al obtener imágenes de la propagación de una onda de choque a través del agua y de un pulso láser que viaja a través de un trozo de material cristalino.
Wang afirma que la tecnología, aunque todavía se encuentra en una fase temprana de desarrollo, podría tener en última instancia aplicaciones en muchos campos, como la física, la biología o la química.
"Cuando las señales viajan por las neuronas, se produce una diminuta dilatación de las fibras nerviosas, que esperamos poder observar. Si tenemos una red de neuronas, quizá podamos ver su comunicación en tiempo real", afirma Wang. Además, dice, dado que se sabe que la temperatura modifica el contraste de fase, el sistema "podría permitir obtener imágenes de cómo se propaga un frente de llama en una cámara de combustión".
El artículo que describe pCUP se titula "Obtención de imágenes con resolución de picosegundos y sensibles a la fase de objetos transparentes en una sola toma." Entre los coautores figuran Taewoo Kim, becario postdoctoral en ingeniería médica, y Jinyang Liang y Liren Zhu, ambos anteriormente vinculados al Caltech.
La investigación fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos. Lihong Wang es miembro del cuerpo docente asociado al Instituto Tianqiao and Chrissy Chen de Neurociencia del Caltech.
