広視野顕微鏡の分解能は、XY光学面の回折限界に近づくことができますが、Z軸の分解能が低くなります。 それを補うため、1953年にMarvin Minskyにより、ピンホールを利用して焦点外の光を除去し、Z軸の解像度を高める共焦点顕微鏡法が確立されました。これにより、薄いZ軸のスライス画像を取得し、2D、3D画像に再構築することができるようになりました。 この機能により、ハードウェア自体のコストは言うまでもなく、時間と光毒性のコストを節約できます。
「広視野顕微鏡は、画像取得時を通して、すべてのピクセルにわたり低電力の広がりを使用しますが、レーザー走査型共焦点顕微鏡は、短時間ですべての光を単一のピクセルに焦点を合わせ、その後、ピクセルをラスタースキャンします。 ワイドフィールドと共焦点イメージングで同一の合計パワーを使用すると、瞬間的なパワー（＝強度）はレーザースキャンで、はるかに高くなります。 1秒間の512×512画像の場合、レーザースキャンの強度は、広視野照明よりも250,000倍となります。」
Piston et al、Nature Methods、13：557–562（2016）
ライブセルイメージングがより一般的になるので、特に３Dモデルの、光毒性、コスト、および機器の複雑さを軽減する必要があります。 多くのテクノロジーと同様に、ソフトウェアは初期段階のハードウェアに取って代わるソリューションになります。
点像分布関数（PSF）を使用した画像のデコンボリューションは、1970年代初頭にRichardson-Lucy最尤アルゴリズムで記述されました。(Richardson, 1972, J. Opt. Soc. Am 62:55-59, Lucy, 1974, Astron. J. 79:745. ) それ以降、広視野顕微鏡を使用して、広視野光学から共焦点のような画像が生成されましたが、これらのアルゴリズムは集中的で反復的で、多くの画像を操作するため、画像の編集に長い時間かかる場合があります。 一般に販売されているデコンボリューション・ソフトウェアは、高価であり、限られたオペレーティングシステムプラットフォームで実行されるため、リソースが限られているユーザーには適していません。
Microvolution LLC（カリフォルニア州サニーベール）は、ゲーム用に開発されたグラフィックスプロセッサユニット（GPU）を利用することにより、3D画像を従来のアプローチよりも100倍以上高速にデコンボリューションする並列ソフトウェア手法を開発しました。 EtalumaはMicrovolutionと提携しており、LS顕微鏡シリーズでこの機能を提供しています。
Microvolutionソフトウェアの最大の速度向上は、GPUにR-Lアルゴリズムのたたみ込みステップを実装することによって達成されます。実空間でのたたみ込みは、フーリエ空間での点ごとの乗算と同等であることに注意してください。
NVIDIAが提供するCUFFTライブラリは高度に調整されたFFT実装であり、任意の次元に一般化されているため、ソフトウェアは任意のサイズの画像で効率的に動作できます。 GPUですべての算術演算を並列処理すると、ソフトウェアの実行がさらに高速化され、実際の3D顕微鏡画像をほんの一瞬でデコンボリューションできます。ソフトウェアは、収集できる画像の最大10倍の速さで、ハードドライブに書き込むことができるのとほぼ同じ速さで画像をデコンボリューションします。この速度により、データが収集されるのと同じ速さで、顕微鏡制御ソフトウェアによってデコンボリューションされた画像を表示することが可能になります。デコンボリューションされた画像をすぐに表示することにより、ユーザーはその場で実験パラメータを調整できます。ソフトウェアは、マルチカラー画像の各色を自動的にデコンボリューションします。
従来のレーザー走査型共焦点顕微鏡に比べて、「ソフトウェア共焦点」と呼ばれる、デコンボリューションと連携した広視野蛍光顕微鏡の利点は、感度、光損傷の低減、低コスト、小型、シンプルさです。 ソフトウェア共焦点を使用すると、マイクロプレートやディッシュ内の生きた標本のマルチサンプル3Dイメージングも可能になります。 Microvolutionは、細胞生物学の多くのアプリケーションで、情報コンテンツを大幅に増やし、3D蛍光顕微鏡の精度を向上させることを想定しています。
