Mikroskop-Bildverarbeitung ist ein breiter Begriff, der den Gebrauch von Digitalbildverarbeitungstechniken bedeckt, um bei einem Mikroskop erhaltene Images zu bearbeiten, zu analysieren und zu präsentieren. Solche Verarbeitung ist jetzt in mehreren verschiedenen Feldern wie Medizin, biologische Forschung, Krebs-Forschung, Rauschgift-Prüfung, Metallurgie usw. gewöhnlich. Mehrere Hersteller von Mikroskopen entwickeln jetzt spezifisch in Eigenschaften, die den Mikroskopen erlauben, zu einem Bildverarbeitungssystem zu verbinden.

Bilderwerb

Bis zum Anfang der 1990er Jahre wurde der grösste Teil des Bilderwerbs in Videomikroskopie-Anwendungen normalerweise mit einer analogen Videokamera, häufig einfach geschlossenen Stromkreis-Fernsehkameras getan. Während das verlangt hat, dass der Gebrauch eines Rahmenhabgierigen die Images, Videokameras zur Verfügung gestellte Images an der vollen Videorahmenrate (25-30 Rahmen pro Sekunde) digitalisiert hat, lebende Videoaufnahme und Verarbeitung erlaubend. Während das Advent von Entdeckern des festen Zustands mehrere Vorteile nachgegeben hat, war die Echtzeitvideokamera in vieler Hinsicht wirklich höher.

Heute wird Erwerb gewöhnlich mit einer CCD im optischen Pfad des Mikroskops bestiegenen Kamera getan. Die Kamera kann volle Farbe oder monochrom sein. Sehr häufig werden sehr hohe Entschlossenheitskameras verwendet, um so viel direkte Information wie möglich zu gewinnen. Das kälteerzeugende Abkühlen ist auch üblich, um Geräusch zu minimieren. Häufig stellen für diese Anwendung verwendete Digitalkameras Pixel-Intensitätsdaten einer Entschlossenheit von 12-16 Bit viel höher zur Verfügung, als es im Verbraucher verwendet wird, der Produkte darstellt.

Komischerweise in den letzten Jahren ist viel Anstrengung ins Erwerben von Daten an Videoraten, oder höher (25-30 Rahmen pro Sekunde oder höher) gestellt worden. Was war, sobald leicht mit Standardvideokameras jetzt verlangt, dass spezielle, hohe Geschwindigkeitselektronik die riesengroße Digitaldatenbandbreite behandelt.

Höherer Geschwindigkeitserwerb erlaubt dynamischen Prozessen, in Realtime beobachtet, oder für das spätere Play-Back und die Analyse versorgt zu werden. Verbunden mit der hohen Bildentschlossenheit kann diese Annäherung riesengroße Mengen von rohen Daten erzeugen, die eine Herausforderung sein können, sich sogar mit einem modernen Computersystem zu befassen.

Es sollte bemerkt werden, dass, während CCD aktuelle Entdecker sehr hohe Bildentschlossenheit häufig erlauben, das einen Umtausch einschließt, weil, für eine gegebene Span-Größe, als die Pixel-Zählung, die Pixel-Größe-Abnahmen zunimmt. Da die Pixel kleiner, ihr gut Tiefe-Abnahmen werden, die Anzahl von Elektronen vermindernd, die versorgt werden können. Der Reihe nach läuft das auf ein schlechteres Signal zum Geräuschverhältnis hinaus.

Für beste Ergebnisse muss man einen passenden Sensor für eine gegebene Anwendung auswählen. Weil Mikroskop-Images eine innere Begrenzungsentschlossenheit haben, hat es häufig wenig Sinn, einen lauten, hohen Entschlossenheitsentdecker für den Bilderwerb zu verwenden. Ein bescheidenerer Entdecker, mit größeren Pixeln, kann häufig viel höhere Qualitätsimages wegen des reduzierten Geräusches erzeugen. Das ist in Anwendungen des niedrigen Lichtes wie Fluoreszenz-Mikroskopie besonders wichtig.

Außerdem muss man auch die zeitlichen Entschlossenheitsvoraussetzungen der Anwendung denken. Ein niedrigerer Entschlossenheitsentdecker wird häufig eine bedeutsam höhere Erwerb-Rate haben, die Beobachtung von schnelleren Ereignissen erlaubend. Umgekehrt, wenn der beobachtete Gegenstand unbeweglich ist, könnte man Images an der höchstmöglichen Raumentschlossenheit ohne Rücksicht auf die Zeit erwerben mögen, die erforderlich ist, ein einzelnes Image zu erwerben.

2. Bildtechniken

Image, das für die Mikroskopie-Anwendung in einer Prozession geht, beginnt mit grundsätzlichen Techniken, die beabsichtigt sind, um die in der mikroskopischen Probe enthaltene Information am genauesten wieder hervorzubringen. Das könnte Anpassung der Helligkeit und Unähnlichkeit des Images, Mittelwertbildung von Images einschließen, um Bildgeräusch und das Korrigieren für die Beleuchtungsnichtgleichförmigkeit zu reduzieren. Solche Verarbeitung ist mit nur grundlegenden arithmetischen Operationen zwischen Images (d. h. Hinzufügung, Subtraktion, Multiplikation und Abteilung) verbunden. Die große Mehrheit, getan auf dem Mikroskop-Image in einer Prozession zu gehen, ist dieser Natur.

Eine andere Klasse von allgemeinen 2. Operationen hat gerufen Bildgehirnwindung werden häufig verwendet, um Bilddetails zu reduzieren oder zu erhöhen. Solches "Verschmieren" und "das Schärfen" von Algorithmen in den meisten Programmen arbeiten durch das Ändern eines Werts eines Pixels, der auf einer belasteten Summe davon und den Umgebungspixeln gestützt ist. (eine detailliertere Beschreibung der gestützten Gehirnwindung des Kerns verdient einen Zugang für sich).

Andere grundlegende zwei dimensionale Techniken schließen Operationen wie Bildfolge, das Verwerfen, Farbe ein, die usw. balanciert.

Zuweilen werden fortgeschrittene Techniken mit der Absicht verwendet, die Verzerrung des optischen Pfads des Mikroskops "aufzumachen", so Verzerrungen beseitigend und verursacht durch die Instrumentierung verschwimmend. Dieser Prozess wird deconvolution genannt, und eine Vielfalt von Algorithmen, ist etwas von der großen mathematischen Kompliziertheit entwickelt worden. Das Endergebnis ist ein Image viel schärfer und klarer, als es im optischen Gebiet allein erhalten werden konnte. Das ist normalerweise eine 3-dimensionale Operation, die ein volumetrisches Image (d. h. Images analysiert, die an einer Vielfalt von im Brennpunkt stehenden Flugzeugen durch die Probe genommen sind), und das Daten verwendet, um ein genaueres 3-dimensionales Image wieder aufzubauen.

3D-Bildtechniken

Eine andere allgemeine Voraussetzung soll eine Reihe von Images an einer festen Position, aber an verschiedenen im Brennpunkt stehenden Tiefen nehmen. Da die meisten mikroskopischen Proben im Wesentlichen durchsichtig sind, und die Tiefe des Feldes der eingestellten Probe außergewöhnlich schmal ist, ist es möglich, Images "durch" einen dreidimensionalen Gegenstand mit der 2. Ausrüstung wie confocal Mikroskope zu gewinnen. Software ist dann im Stande, ein 3D-Modell der ursprünglichen Probe wieder aufzubauen, die passend manipuliert werden kann. Die Verarbeitung verwandelt ein 2. Instrument in ein 3D-Instrument, das nicht sonst bestehen würde. In letzter Zeit hat diese Technik zu mehreren wissenschaftlichen Entdeckungen in der Zellbiologie geführt.

Analyse

Die Analyse von Images wird sich beträchtlich gemäß der Anwendung ändern. Typische Analyse schließt Bestimmung ein, wo die Ränder eines Gegenstands sind, ähnliche Gegenstände aufzählend, das Gebiet, die Umfang-Länge und die anderen nützlichen Maße jedes Gegenstands berechnend. Eine einheitliche Methode soll eine Bildmaske schaffen, die nur Pixel einschließt, die bestimmte Kriterien vergleichen, dann einfachere Abtastungsoperationen auf der resultierenden Maske durchführen. Es ist auch möglich, Gegenstände zu etikettieren und ihre Bewegung über eine Reihe von Rahmen in einer Videofolge zu verfolgen.

• Zeichen Jan Geusebroek, Geometrische und Farbenstruktur in Images, Anwendungen in der Mikroskopie, internationale Standardbuchnummer 90-5776-057-6
• Young Ian T., Nicht nur hübsche Bilder: Quantitative Digitalmikroskopie, Proc. Königliche Mikroskopische Gesellschaft, 1996, 31 (4), Seiten 311-313.
• Young Ian T., Quantitative Mikroskopie, IEEE Technik in der Medizin und Biologie, 1996, 15 (1), Seiten 59-66.
• Young Ian T., Dichte und quantitative Mikroskopie, Analytische und Quantitative Zytologie und Histologie, vol Probierend. 10, 1988, Seiten 269-275

Siehe auch

• Image, das in einer Prozession geht

Links

• Quantitative Mikroskopie