Elaborazione delle immagini al microscopio - Microscope image processing

Elaborazione di immagini al microscopio è un termine ampio che copre l'uso di tecniche di elaborazione di immagini digitali per elaborare, analizzare e presentare immagini ottenute da un microscopio . Tale trattamento è ormai un luogo comune in un certo numero di diversi campi come la medicina , biologica la ricerca , la ricerca sul cancro , test anti-droga , la metallurgia , ecc Un certo numero di produttori di microscopi ora progettare specificatamente nelle caratteristiche che permettono ai microscopi per interfacciarsi con un sistema di elaborazione delle immagini .

Acquisizione dell'immagine

Fino all'inizio degli anni '90, la maggior parte dell'acquisizione di immagini nelle applicazioni di microscopia video veniva solitamente eseguita con una videocamera analogica, spesso semplicemente telecamere a circuito chiuso. Sebbene ciò richiedesse l'uso di un frame grabber per digitalizzare le immagini, le videocamere fornivano immagini a piena velocità di fotogrammi video (25-30 fotogrammi al secondo) consentendo la registrazione e l'elaborazione di video dal vivo. Mentre l'avvento dei rilevatori a stato solido ha prodotto diversi vantaggi, la videocamera in tempo reale era effettivamente superiore sotto molti aspetti.

Oggi l'acquisizione viene solitamente eseguita utilizzando una telecamera CCD montata nel percorso ottico del microscopio. La fotocamera può essere a colori o monocromatica. Molto spesso vengono utilizzate telecamere ad altissima risoluzione per ottenere quante più informazioni dirette possibile. Anche il raffreddamento criogenico è comune, per ridurre al minimo il rumore. Spesso le fotocamere digitali utilizzate per questa applicazione forniscono dati sull'intensità dei pixel con una risoluzione di 12-16 bit, molto superiore a quella utilizzata nei prodotti di imaging di consumo.

Ironia della sorte, negli ultimi anni sono stati fatti molti sforzi per acquisire dati a velocità video o superiori (25-30 fotogrammi al secondo o superiori). Ciò che una volta era facile con le videocamere standard ora richiede un'elettronica speciale e ad alta velocità per gestire la vasta larghezza di banda dei dati digitali.

Una maggiore velocità di acquisizione consente di osservare i processi dinamici in tempo reale o di archiviarli per la successiva riproduzione e analisi. Combinato con l'alta risoluzione dell'immagine, questo approccio può generare grandi quantità di dati grezzi, che possono essere una sfida da affrontare, anche con un moderno sistema informatico .

Va osservato che mentre gli attuali rivelatori CCD consentono una risoluzione dell'immagine molto elevata , spesso ciò comporta un compromesso poiché, per una data dimensione del chip, all'aumentare del numero di pixel, la dimensione dei pixel diminuisce. Man mano che i pixel si rimpiccioliscono, la loro profondità del pozzo diminuisce, riducendo il numero di elettroni che possono essere immagazzinati. A sua volta, ciò si traduce in un rapporto segnale / rumore inferiore .

Per ottenere i migliori risultati, è necessario selezionare un sensore appropriato per una data applicazione. Poiché le immagini al microscopio hanno una risoluzione intrinseca limitante, spesso non ha molto senso utilizzare un rilevatore rumoroso e ad alta risoluzione per l'acquisizione delle immagini. Un rilevatore più modesto, con pixel più grandi, può spesso produrre immagini di qualità molto superiore a causa del rumore ridotto. Ciò è particolarmente importante nelle applicazioni in condizioni di scarsa illuminazione come la microscopia a fluorescenza .

Inoltre, si devono considerare anche i requisiti di risoluzione temporale della domanda. Un rivelatore a risoluzione inferiore avrà spesso una velocità di acquisizione significativamente più alta, consentendo l'osservazione di eventi più veloci. Al contrario, se l'oggetto osservato è immobile, si potrebbe desiderare di acquisire immagini alla massima risoluzione spaziale possibile senza riguardo al tempo necessario per acquisire una singola immagine.

Tecniche di immagine 2D

L'elaborazione delle immagini per l'applicazione della microscopia inizia con tecniche fondamentali intese a riprodurre nel modo più accurato le informazioni contenute nel campione microscopico. Ciò potrebbe includere la regolazione della luminosità e del contrasto dell'immagine, la media delle immagini per ridurre il rumore dell'immagine e la correzione delle non uniformità di illuminazione. Tale elaborazione implica solo operazioni aritmetiche di base tra le immagini (cioè addizione, sottrazione, moltiplicazione e divisione). La stragrande maggioranza delle elaborazioni eseguite sull'immagine del microscopio è di questa natura.

Un'altra classe di operazioni 2D comuni chiamate convoluzione dell'immagine viene spesso utilizzata per ridurre o migliorare i dettagli dell'immagine. Tali algoritmi di "sfocatura" e "nitidezza" nella maggior parte dei programmi funzionano alterando il valore di un pixel in base a una somma ponderata di quello e dei pixel circostanti (una descrizione più dettagliata della convoluzione basata sul kernel merita una voce per sé) o alterando il dominio della frequenza funzione dell'immagine utilizzando la trasformata di Fourier . La maggior parte delle tecniche di elaborazione delle immagini vengono eseguite nel dominio della frequenza.

Altre tecniche bidimensionali di base includono operazioni come la rotazione dell'immagine, la deformazione, il bilanciamento del colore, ecc.

A volte, vengono impiegate tecniche avanzate con l'obiettivo di "annullare" la distorsione del percorso ottico del microscopio, eliminando così distorsioni e sfocature causate dalla strumentazione. Questo processo è chiamato deconvoluzione e sono stati sviluppati diversi algoritmi , alcuni di grande complessità matematica. Il risultato finale è un'immagine molto più nitida e chiara di quella che si potrebbe ottenere nel solo dominio ottico. Questa è tipicamente un'operazione tridimensionale, che analizza un'immagine volumetrica (cioè immagini scattate su una varietà di piani focali attraverso il campione) e utilizza questi dati per ricostruire un'immagine tridimensionale più accurata.

Tecniche di immagine 3D

Un altro requisito comune è scattare una serie di immagini in una posizione fissa, ma a diverse profondità focali. Poiché la maggior parte dei campioni microscopici sono essenzialmente trasparenti e la profondità di campo del campione focalizzato è eccezionalmente ridotta, è possibile acquisire immagini "attraverso" un oggetto tridimensionale utilizzando apparecchiature 2D come microscopi confocali . Il software è quindi in grado di ricostruire un modello 3D del campione originale che può essere manipolato in modo appropriato. L'elaborazione trasforma uno strumento 2D in uno strumento 3D, che altrimenti non esisterebbe. In tempi recenti questa tecnica ha portato a una serie di scoperte scientifiche nel campo della biologia cellulare.

Analisi

L'analisi delle immagini varierà notevolmente a seconda dell'applicazione. L'analisi tipica include la determinazione della posizione dei bordi di un oggetto, il conteggio di oggetti simili, il calcolo dell'area, della lunghezza del perimetro e altre misurazioni utili di ciascun oggetto. Un approccio comune consiste nel creare una maschera immagine che includa solo pixel che soddisfano determinati criteri, quindi eseguire operazioni di scansione più semplici sulla maschera risultante. È anche possibile etichettare gli oggetti e tracciarne il movimento su una serie di fotogrammi in una sequenza video.

Guarda anche

Riferimenti

Russ, John C. (2006-12-19) [1992]. The Image Processing Handbook (5a ed.). CRC Press. ISBN   0-8493-7254-2 . Manutenzione CS1: parametro sconsigliato ( collegamento )

  • Jan-Mark Geusebroek, Colore e struttura geometrica nelle immagini, Applicazioni in microscopia, ISBN   90-5776-057-6
  • Young Ian T., Non solo belle immagini: microscopia quantitativa digitale, proc. Royal Microscopical Society, 1996, 31 (4), pagg. 311–313.
  • Young Ian T., Quantitative Microscopy, IEEE Engineering in Medicine and Biology, 1996, 15 (1), pp. 59-66.
  • Young Ian T., Densità di campionamento e microscopia quantitativa, Citologia e istologia analitica e quantitativa, vol. 10, 1988, pagg. 269-275

link esterno

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