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製 品情報>ソフトウェア>デコンボリューション/3Dビジュアライズ

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デコンボリューションのアルゴリズムについて

顕微鏡画像にはピントの合っていない部分に起因するぼけ(微小な光点の広がり-点像分布関数[Point Spread Function、PSF]として数学的に表されます)が含まれていますが、この様なぼけの有る画像へPSFに基づいた逆演算(デコンボリューション演 算、逆畳み込み演算)を行う事で元の画像を復元できる、あるいはぼけを取り除ける事からこの様な処理をデコンボリューションと呼びます。デコンボリュー ションは次の2つのカテゴリに分かれ、それぞれのカテゴリーに様々なアルゴリズムがあります。

  • 「ボケ取り」アルゴリズム: No neighbors、Nearest neighbors、減算法
  • 像復元アルゴリズム: Inverse filter、ノンブラインドデコンボリューション(Measured PSF)、ブラインドデコンボリューション(Adaptive PSF)

処理速度と品質のかねあいでこれらのアルゴリズムの中から最適な物を選んで使用する事になります。

No/Nearest Neighbor -
No/Nearest Neighbor  No/Nearest Neighborアルゴリズムは、一枚の画像スライスのボケを除く様に働きます。画像スライスの中の焦点がずれた部分は、収集した隣接したスライスのボケ のあるバージョンと等しいという単純な推測に基づき減算的なアプローチを使用します。これらのアルゴリズムは速くて、質が高く、シグナル・ノイズ比が高い 画像に特に役立ちます。

Inverse Filter -
Inverse Filter  InverseフィルタまたはWienerフィルタは、入力された画像をPSF(点像分布関数)で割算することによってフーリエ空間で実行さ れるワンステップの画像処理です。このアルゴリズムは、理論上又は実測したPSFを使用し、顕微鏡画像から大部分のボケを取り除く、高速で効果的な方法で す。画像のノイズは、処理中に、調整可能なスムージング機能を通して管理されます。処理結果は質が高くno/nearest neighborアルゴリズムより概して良い結果が得られ、特にXZとYZが良好です。

Non-Blind (Fixed PSF/Measured PSF) -Non-Blind 
Non-Blindデコンボリューションは、理論的に計算された又は実測されたPSFを必要とする、強制的で反復的なアプローチです。このア ルゴリズムは AutoQuantの有名なAdaptive Blindアルゴリズムと同じく、統計的で計算された手法に基づいており、ノイズを扱う際の優れた特性とフレキシビリティを持っています。しかし、与えら れたPSFは正確であるとみなされ、デコンボリューションの間修正されません。Non-Blindは、良質な結果と定量分析を、処理時間とバランスよく提 供します。

備考:Non-Blindデコンボリューショ ンで、 実測されたPSF画像を用いる場合、対象画像とPSF画像が全く同じ光学条件で撮影されている必要があります。その確認のため、デコンボリュー ションの対象画像のみならずPSF画像にも撮影時のパラメータを入力する必要があります。

3D Blind (Adaptive PSF) -
Adaptive Blind AutoQuantの3D Blindデコンボリューションアルゴリズムは、今日市場で入手できる最も強力で統計的に正確な結果を生むために、最尤 法(Maximum Likelihood Estimation)の統計手法と強制的で反復的な手法を使用します。実測されたPSFを必要とせず、代わりに入力された3Dデータセットから 実際のPSFと可能な限りの最高の画像ソリューションを反復的に再構築します。それは、シグナル・ノイズ比が挑戦的である環境にあっても様々な手法で取得 された顕微鏡画像で働くということです。

2D Blind -
2D Blind 2D Blindデコンボリューションは顕微鏡と画像のパラメータを必ずしも必要としない、2Dデータに適用できる適応的な手法です。2D Blindデコンボリューションは反復的にデータセットを改善することによって働き、タイムラプス画像セット、個々の色成分チャンネルまたはモノクロ画像 で働きます。2D Blindデコンボリューションはサブピクセル解像度レベルで特徴を元に戻すことができ、ほとんどどんな2Dイメージにも使うことができます。

2D Blind Interactive -
2D Real-Time 2D Blind InteractiveはAutoQuantのパワフルな2D Blindデコンボリューションアルゴリズムを単一の画像からぼけを取り除くために使用します。顕微鏡や画像のパラメータを全く必要としません。対話型の ユーザインターフェースを使用して、ステップ・バイ・ステップで試行しながら処理したいときに使用します。