Prelucrarea imaginilor la microscop - Microscope image processing

Prelucrarea imaginilor la microscop este un termen larg care acoperă utilizarea tehnicilor digitale de procesare a imaginilor pentru a procesa, analiza și prezenta imagini obținute de la microscop . O astfel de prelucrare este acum un lucru obișnuit într - un număr de diverse domenii , cum ar fi medicina , biologice de cercetare , cercetarea cancerului , testarea de droguri , metalurgie , etc. Un număr de producători de microscoape acum proiecta în mod specific în caracteristici care permit microscoape interfeței unui sistem de procesare a imaginii .

Achizitie de imagini

Până la începutul anilor '90, cea mai mare achiziție de imagini în aplicațiile de microscopie video se făcea de obicei cu o cameră video analogică, adesea pur și simplu cu camere TV cu circuit închis. În timp ce acest lucru a necesitat utilizarea unui dispozitiv de captare a cadrelor pentru a digitaliza imaginile, camerele video au furnizat imagini la o rată de cadre video completă (25-30 de cadre pe secundă), permițând înregistrarea și procesarea video live. În timp ce apariția detectoarelor în stare solidă a dat mai multe avantaje, camera video în timp real a fost de fapt superioară din multe puncte de vedere.

Astăzi, achiziția se face de obicei folosind o cameră CCD montată pe calea optică a microscopului. Camera poate fi color sau monocromă. Foarte des, camerele cu rezoluție foarte mare sunt folosite pentru a obține cât mai multe informații directe posibil. Răcirea criogenică este, de asemenea, obișnuită, pentru a minimiza zgomotul. Adesea camerele digitale utilizate pentru această aplicație furnizează date privind intensitatea pixelilor la o rezoluție de 12-16 biți, mult mai mare decât cea utilizată în produsele de imagistică pentru consumatori.

În mod ironic, în ultimii ani s-a depus mult efort în achiziționarea de date la rate video sau mai mari (25-30 de cadre pe secundă sau mai mari). Ceea ce a fost ușor odată cu camerele video disponibile acum necesită electronice speciale de mare viteză pentru a gestiona lățimea de bandă digitală vastă.

Achiziția cu viteză mai mare permite proceselor dinamice să fie observate în timp real sau stocate pentru redare și analiză ulterioară. Combinată cu rezoluția ridicată a imaginii, această abordare poate genera cantități mari de date brute, care poate fi o provocare de rezolvat, chiar și cu un sistem informatic modern .

Trebuie remarcat faptul că, în timp ce detectoarele CCD actuale permit o rezoluție foarte mare a imaginii , adesea aceasta implică o compromis, deoarece, pentru o anumită dimensiune a cipului, pe măsură ce numărul de pixeli crește, dimensiunea pixelilor scade. Pe măsură ce pixelii devin mai mici, adâncimea puțului lor scade, reducând numărul de electroni care pot fi stocați. La rândul său, acest lucru are ca rezultat un raport semnal / zgomot mai slab .

Pentru cele mai bune rezultate, trebuie să selectați un senzor adecvat pentru o anumită aplicație. Deoarece imaginile microscopului au o rezoluție limitativă intrinsecă, de multe ori nu are prea mult sens să folosiți un detector zgomotos și de înaltă rezoluție pentru achiziționarea imaginii. Un detector mai modest, cu pixeli mai mari, poate produce adesea imagini de calitate mult mai ridicată din cauza zgomotului redus. Acest lucru este deosebit de important în aplicații cu lumină scăzută, cum ar fi microscopia cu fluorescență .

Mai mult, trebuie luat în considerare și cerințele de rezoluție temporală ale aplicației. Un detector cu rezoluție mai mică va avea adesea o rată de achiziție semnificativ mai mare, permițând observarea evenimentelor mai rapide. În schimb, dacă obiectul observat este nemișcat, s-ar putea să doriți să obțineți imagini la cea mai mare rezoluție spațială posibilă, fără a lua în considerare timpul necesar pentru a obține o singură imagine.

Tehnici de imagine 2D

Prelucrarea imaginilor pentru aplicarea microscopiei începe cu tehnici fundamentale menite să reproducă cu cea mai mare acuratețe informațiile conținute în proba microscopică. Aceasta poate include ajustarea luminozității și a contrastului imaginii, media imaginilor pentru a reduce zgomotul imaginii și corectarea neuniformităților de iluminare. O astfel de procesare implică doar operații aritmetice de bază între imagini (adică adunare, scădere, multiplicare și divizare). Marea majoritate a procesării efectuate pe imaginea microscopului este de această natură.

O altă clasă de operații 2D obișnuite numite convoluție a imaginii sunt adesea folosite pentru a reduce sau îmbunătăți detaliile imaginii. Astfel de algoritmi de „estompare” și „clarificare” în majoritatea programelor funcționează prin modificarea valorii unui pixel pe baza unei sume ponderate a acestuia și a pixelilor din jur (o descriere mai detaliată a convoluției bazate pe nucleu merită o intrare pentru sine) sau prin modificarea domeniului de frecvență funcția imaginii folosind transformata Fourier . Majoritatea tehnicilor de procesare a imaginilor sunt efectuate în domeniul Frecvență.

Alte tehnici de bază bidimensionale includ operații precum rotația imaginii, deformarea, echilibrarea culorilor etc.

Uneori, tehnicile avansate sunt folosite cu scopul de a "anula" distorsiunea căii optice a microscopului, eliminând astfel distorsiunile și neclaritățile cauzate de instrumentație. Acest proces se numește deconvoluție și s-au dezvoltat o varietate de algoritmi , unii cu o mare complexitate matematică. Rezultatul final este o imagine mult mai clară și mai clară decât ar putea fi obținută doar în domeniul optic. Aceasta este de obicei o operațiune tridimensională, care analizează o imagine volumetrică (adică imagini realizate la o varietate de planuri focale prin eșantion) și utilizează aceste date pentru a reconstrui o imagine tridimensională mai precisă.

Tehnici de imagine 3D

O altă cerință comună este de a lua o serie de imagini într-o poziție fixă, dar la diferite adâncimi focale. Deoarece majoritatea eșantioanelor microscopice sunt în esență transparente, iar adâncimea de câmp a eșantionului focalizat este excepțional de îngustă, este posibilă captarea imaginilor „printr-un” obiect tridimensional folosind echipamente 2D, cum ar fi microscoapele confocale . Software-ul este apoi capabil să reconstruiască un model 3D al eșantionului original care poate fi manipulat corespunzător. Procesarea transformă un instrument 2D într-un instrument 3D, care altfel nu ar exista. În ultima perioadă această tehnică a condus la o serie de descoperiri științifice în biologia celulară.

Analiză

Analiza imaginilor va varia considerabil în funcție de aplicație. Analiza tipică include determinarea unde sunt marginile unui obiect, numărarea obiectelor similare, calcularea zonei, lungimea perimetrului și alte măsurători utile ale fiecărui obiect. O abordare obișnuită este crearea unei măști de imagine care să includă doar pixeli care corespund anumitor criterii, apoi să efectuați operații de scanare mai simple pe masca rezultată. De asemenea, este posibil să etichetați obiecte și să le urmăriți mișcarea pe o serie de cadre într-o secvență video.

Vezi si

Referințe

Russ, John C. (2006-12-19) [1992]. Manualul de procesare a imaginilor (ediția a 5-a). CRC Press. ISBN   0-8493-7254-2 . CS1 maint: parametru descurajat ( link )

  • Jan-Mark Geusebroek, Culoare și structură geometrică în imagini, aplicații în microscopie, ISBN   90-5776-057-6
  • Tânărul Ian T., Nu doar imagini frumoase: microscopie cantitativă digitală, Proc. Royal Microscopical Society, 1996, 31 (4), pp. 311-313.
  • Tânărul Ian T., Microscopie cantitativă, IEEE Engineering in Medicine and Biology, 1996, 15 (1), pp. 59-66.
  • Young Ian T., Densitatea eșantionării și microscopia cantitativă, Citologie și histologie analitice și cantitative, vol. 10, 1988, pp. 269–275

linkuri externe

Resurse de bibliotecă despre
procesarea imaginilor la microscop