[發(fā)明專利]具有特定于樣本的參考的合成的熒光圖像在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210625880.6 | 申請日: | 2022-06-02 |
| 公開(公告)號: | CN115439400A | 公開(公告)日: | 2022-12-06 |
| 發(fā)明(設計)人: | 加博爾·丘斯;馬蒂亞斯·埃博爾;亞歷山大·弗賴塔格;魯?shù)婪颉つ沦嚒ゑT布瑙;拉爾夫·沃勒斯金斯基 | 申請(專利權)人: | 卡爾蔡司顯微鏡有限責任公司;蘇黎世聯(lián)邦理工學院 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T5/50;G01N21/64 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 譚營營;王朝輝 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 具有 定于 樣本 參考 合成 熒光 圖像 | ||
預測算法基于測量圖像確定了合成的熒光圖像。預測算法可以基于在測量期間自動采集的參考圖像進行訓練。也可以基于參考圖像進行對合成的熒光圖像的驗證。
技術領域
本公開的各種示例總體涉及用于對用顯微成像模態(tài)采集的測量圖像進行數(shù)字后處理的技術。特別是可以確定合成的熒光圖像。
背景技術
熒光成像使用在“綠色科學”(英文為Lifesciences,即生命科學)的各個領域中。借助熒光成像能以很高的靈敏度和特異性識別生物樣本中的區(qū)域和結構。在此,特異性通過構造用于與特定的分子或細胞結構特異性結合的標記物實現(xiàn)。特異性也可以通過僅在特定的化學環(huán)境中激活的標記物實現(xiàn)。特異性也可以通過細胞本身內所產生的標記物實現(xiàn)。這可能例如涉及自發(fā)熒光或在適當?shù)倪z傳操作步驟后的標記物。通過標記物在特定波長時的熒光實現(xiàn)靈敏度。由此可以在頻譜范圍內過濾信號。
標記物通常包括熒光團或者由熒光團構成。熒光團是一種分子,其電子殼層可以借助特定波長的光激發(fā)并且然后發(fā)射出波長更長的光。熒光團的使用使得能在光譜中分離激發(fā)和光發(fā)射。因此可以測量僅包含一小部分背景光的信號。因此可以達到大的信噪比(SNR)。
熒光成像的這兩個優(yōu)點,這就是說,特異性和靈敏度,使得能在相應的集合中辨別特定類型的細胞結構,如細胞核。另一種應用則例如涉及腫瘤的識別。
在使用顯微熒光成像時可能出現(xiàn)一些缺點。例如由于暴露于光以激發(fā)熒光而出現(xiàn)了所謂的光漂白。熒光團在此失去了發(fā)出熒光的能力。使用光來激發(fā)熒光也可能造成光毒性。這意味著,相應的樣本的細胞結構可能受損。因此實驗可能被歪曲。
細胞結構集合的實時成像尤其可能受到光漂白和光毒性的負面影響。這是因為對實時成像而言,典型地必須以高時間密度采集大量熒光圖像。因此暴露于光的程度特別大。因此可用的觀察時段有限,例如限于幾個小時,因為之后細胞結構就會受損,從而使實驗被歪曲。
已知下列出版物:EP3553165A1;Wagner,Nils(瓦格納·尼爾斯)等人在期刊《Nature Methods(自然-方法)》(18.5(2021):557-563頁)上發(fā)表的《Deep learning-enhanced light-field imaging with continuous validation(具有連續(xù)驗證的深度學習增強的光場成像》。
發(fā)明內容
因此需要更好的技術來獲得熒光圖像。
該任務通過獨立權利要求的特征解決。從屬權利要求的特征定義了實施方式。
在此說明的一些示例通常基于這樣的認識,即,經典的基于硬件的熒光成像可以通過使用光來激發(fā)熒光而對被檢驗樣本的特性、特別是細胞的特性產生重大影響。另一方面,在此所說明的方法基于這樣的認識,即其它成像模態(tài)侵入性較小,因為需要更少的樣品曝光來采集相應的圖像數(shù)據(jù)。在此所說明的示例還基于這樣的認識,即,即使在這些侵入性較小的成像模態(tài)中,在感興趣的測量圖像的對比度和相應的熒光圖像的預期的對比度之間也存在關聯(lián)。因此可以借助侵入性較小的成像模態(tài)、例如明場中的傳統(tǒng)的透射光顯微鏡來采集測量圖像,而不會有損樣本的完整性。尤其也可以例如以高時間分辨率采集非常多的的測量圖像。
在此所說明的一些示例還基于這樣的認識,即,在使用預測算法來確定合成的熒光圖像時,通常本身無法估計或難以估計預測算法確定合成的熒光圖像有多可靠。例如可能不清楚包含在合成的熒光圖像中的對比度是正確地表征了樣本還是人為的。這意味著,包含在合成的熒光圖像中的信息的承載量可能是不清楚的。合成的熒光圖像的質量可能是不清楚的。
在本文中所說明的一些示例還基于這樣的認識,即,有時可能出現(xiàn)這樣的狀況,在這些狀況中,在結束生物實驗后證實預測算法沒有提供良好的結果。這意味著,合成的熒光圖像的對比度無法正確地或僅有限地表征了樣本。
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