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デコンボリューションツールキット ライフサイエンス分野における計算による光学セクショニング法
最先端のイメージングシステムでも、顕微鏡の光学部品・電子部品による画像のボケを避けることはできません。幸いなことに、これは計算によるデコンボリューション法で補正することができます。デコンボリューションツールキットは、ライフサイエンス分野のアプリケーション向けに、こうした各種アルゴリズムを提供しています。
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画像のボケを除去し画質を向上
問題を根本から解決
画像のボケは光物性物理学の法則とイメージングシステムの電子部品によって引き起こされるもので、避けることができません。ボケにより、SNR、画像のコントラスト、軸方向と横方向の解像度などの画質の指標が低下します。デコンボリューションを画像に適用すれば、これらの指標を1つずつ、またはすべて一度に最適化できます。
画像:ラット皮質初代培養、4チャネルZスタックによる投影(焦点深度合成)、GPUベースのデコンボリューション。試料ご提供:H. Braun, LSM Bioanalytik GmbH, Magdeburg, Germany
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ニーズに合わせて設計された豊富なアルゴリズム
処理スピードや妥協したくないイメージングの質など、優先項目に合わせて選択可能
これまで、いくつかのデコンボリューションアルゴリズムが開発されてきました。ボケが少ないシステムで高速処理できる方法もあれば、ボケが多く難しいシステムでは、多くの計算リソース・時間を使用する高度なアルゴリズムが求められます。この既存のアルゴリズムでも、問題を解決し画像を取得することはできますが、処理時間が大きな障害となる場合があります。ZENデコンボリューションツールキットは豊富なアルゴリズムを提供しており、実験や後処理のニーズに最適なアルゴリズムを選択していただけます。
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様々なイメージングシステムの画質を向上
ワイドフィールド顕微鏡以外にも活用可能なデコンボリューション
従来、デコンボリューションはワイドフィールド蛍光顕微鏡専用のツールと見なされてきましたが、どのイメージングシステムでも光学機器や電子部品によるボケが生じます。従来のワイドフィールド、Apotome、LSMシステム、Lattice Lightsheet 7など、いずれのイメージングシステムでも、画像処理ワークフローにデコンボリューションを組み込むことがメリットになります。最適な結果を得るには、イメージングシステムごとに推奨のアルゴリズムをご使用ください。
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簡単な操作と最適化された高性能な機能
進化した機能によりワークフローを自動化
デコンボリューションツールキットのアルゴリズムは、非常に使いやすく、高いパフォーマンスを発揮するよう最適化されています。ZENが画像のメタデータを読み取り、光学系の点像分布関数(PSF)を自動で決定して、デコンボリューションの設定を最適に調整します。GPU処理またはmGPU処理により、アルゴリズムが10倍以上スピードアップします。結果取得にかかる時間を最適化するため、画像取得中は、全デコンボリューションアルゴリズムをZEN Direct Processingで実行します。また、可逆データ圧縮アルゴリズムZstandard(zstd)は、多くのリソースを必要とする処理を更に高速化します。
画像:ミトコンドリア(TOM20-mCherry)と微小管(Tubulin-GFP)を標識したU2OS細胞、反復的制約デコンボリューションの前後。
ZENデコンボリューションツールキット – 基本情報とアプリケーション
画像とボケを分離する方法
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点像分布関数(PSF)– ノイズのない画像が物理学上不可能な理由
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単一波長 スケールで観察すると、どのような物体でも必ず画像にボケが生じます。 幸い、生じるボケのパターン、すなわち点像分布関数は、 どの物体でも似ています。このパターンは、蛍光の 点源をイメージングする際に直接観察することができます。
点像分布関数(PSF)
ノイズのない画像が物理学上不可能な理由
単一波長スケールで観察すると、どのような物体でも必ず画像にボケが生じます。幸い、生じるボケのパターン、すなわち点像分布関数は、どの物体でも似ています。このパターンは、蛍光の点源をイメージングする際に直接観察することができます。
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デコンボリューションの原則 – PSFをデジタル画像に適用
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コンボリューションとは、関数に他の関数を合わせる演算です。PSFを用いれば、画像のボケは現実の世界の物体のコンボリューションとして解釈できます。幸い、この演算処理は逆転させることができ、この逆転処理がデコンボリューションと呼ばれます。ボケのある画像をPSFの逆関数でコンボリューションすると、ノイズが除去された画像が取得できます。
デコンボリューションとは
PSFをデジタル画像に適用
コンボリューションとは、関数に他の関数を合わせる演算です。PSFを用いれば、画像のボケは現実の世界の物体のコンボリューションとして解釈できます。幸い、この演算処理は逆転させることができ、この逆転処理がデコンボリューションと呼ばれます。ボケのある画像をPSFの逆関数でコンボリューションすると、ノイズが除去された画像が取得できます。
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デコンボリューションの微調整 – 上級者向け
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最高品質のデコンボリューションを行うには、試料調製を含めてシステムの正確なPSFの情報が必要です。ZENでは実際の実験から得たPSFを入力できます。試料の包埋剤、カバーガラス厚さ、奥行き可変PSF、その他のパラメータの情報を提供することで、最適なパラメータとPSFの微調整が可能です。
デコンボリューションの微調整
上級者向け
最高品質のデコンボリューションを行うには、試料調製を含めてシステムの正確なPSFの情報が必要です。ZENでは実際の実験から得たPSFを入力できます。試料の包埋剤、カバーガラス厚さ、奥行き可変PSF、その他のパラメータの情報を提供することで、最適なパラメータとPSFの微調整が可能です。
デコンボリューション法の違い
デコンボリューションアルゴリズムを理解するには、画像のボケやPSFに関するコンボリューション、デコンボリューションの基本的なプロセスが重要な鍵となります。ZENの各デコンボリューションアルゴリズムには、この基本的なプロセスのバリエーションが使用されているからです。
ボケ修正や最近傍補間などの単純なアルゴリズムでは、生画像からPSFで生成した画像のボケを減算します。
逆フィルター法では、PSFの逆関数を直接適用します。反復法では、前方PSFを適用して生画像を概算します。
|
|
|
|
|
---|---|---|---|---|
デコンボリューション法 |
アルゴリズムによる処理 |
アプリケーション |
速度 |
結果の画質 |
ボケ修正 |
同一画像平面からボケを減算 |
2Dデータセット |
非常に高速 |
中程度(2D) |
最近傍補間法 |
近傍の平面からボケを減算 |
3D、スタック制限あり |
非常に高速 |
低 |
逆フィルター法 |
PSFの逆関数を適用 |
フル3Dスタック |
高速 |
中程度 |
高速反復(Meinel)法 |
反復、予測画像に前方PSFを適用、誤差関数 |
完全対称PSF |
中程度 |
良好 |
高速反復(Richardson-Lucy)法 |
反復、前方PSF、最尤法 |
非対称PSF |
中程度 |
良好 |
反復的制約法 |
反復、前方PSF、最適化最尤法 |
ゴールドスタンダード |
低速 |
非常に良好 |
デコンボリューションのデフォルト設定とオプション
最も関連性が高いイメージングシステム用
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|
|
|
---|---|---|---|---|
イメージングモダリティ |
ワイドフィールド |
Apotome |
共焦点 |
Lightsheet |
正規化 |
自動 |
自動 |
自動 |
自動 |
背景補正 |
OFF |
OFF |
OFF |
OFF |
フリッカー補正 |
OFF |
OFF |
OFF |
OFF |
減衰補正 |
OFF |
OFF |
OFF |
OFF |
ホットピクセル補正 |
OFF |
OFF |
OFF |
OFF |
反復的制約法の初期値 |
||||
強さ |
自動 |
該当せず |
自動 |
手動、5 |
尤度 |
ポワソン |
該当せず |
ポワソン |
ポワソン |
正則化 |
0次 |
該当せず |
1次 |
0次 |
最適化 |
解析的 |
該当せず |
直線探索 |
解析的 |
1回目の推算 |
入力 |
該当せず |
平均 |
入力 |
最大インタラクション数 |
40 |
該当せず |
7 |
40 |
自動停止パーセント |
0.1 |
該当せず |
0.1 |
0.1 |
高速反復法の初期値 |
||||
メソッド |
Meinel |
該当せず |
Richardson Lucy |
Meinel |
正則化 |
なし |
該当せず |
なし |
なし |
最適化 |
なし |
該当せず |
なし |
なし |
最大インタラクション数 |
15 |
該当せず |
50 |
15 |
自動停止パーセント |
0.1 |
該当せず |
0.1 |
0.1 |
正規化逆フィルター法特有の初期値 |
||||
正則化 |
0次 |
0次 |
0次 |
0次 |