Analýza zobrazovacích částic - Imaging particle analysis - Wikipedia

Analýza zobrazovacích částic je technika pro provádění měření částic pomocí digitální zobrazování, jedna z technik definovaných širším pojmem analýza velikosti částic. Měření, která lze provést, zahrnují velikost částic, tvar částice (morfologie nebo tvarová analýza a stupně šedi nebo barva, stejně jako distribuce (grafy) z statistická populace Měření.

Popis a historie

Analýza zobrazovacích částic využívá běžné techniky analýza obrazu nebo zpracování obrazu pro analýzu částic. Částice jsou zde definovány na analýza velikosti částic jako pevné částice, a tím nezahrnuje atomové nebo subatomové částice. Tento článek je dále omezen na skutečné obrázky (opticky tvarované), na rozdíl od „syntetických“ (vypočítaných) obrázků (počítačová tomografie, konfokální mikroskopie, SIM a další mikroskopie se super rozlišením techniky atd.).

Vzhledem k výše uvedenému je primární metodou pro zobrazování analýzy částic použití optické mikroskopie. Zatímco optické mikroskopy existují a používají se pro analýzu částic již od 16. století[1] „analýzu“ v minulosti provedli lidé pomocí člověka vizuální systém. Většina těchto analýz má tedy subjektivní nebo kvalitativní povahu. I když jsou k dispozici nějaké kvalitativní nástroje, například měření nitkový kříž v mikroskopu stále vyžaduje, aby člověk určil a zaznamenal tato měření.

Počínaje koncem 19. století[2] s dostupností fotografické desky, bylo možné trvale pořizovat snímky mikroskopů na film nebo papír, což usnadňuje získávání měření jednoduchým použitím měřítka na tištěném obrazu. I když to významně zrychlilo získávání měření částic, stále to byl zdlouhavý a pracný proces, který nejen znesnadňoval měření statisticky významných populací částic, ale také do procesu vnesl určitý stupeň lidské chyby.

A konečně, začátkem zhruba koncem sedmdesátých let, CCD digitální senzory pro pořizování obrázků a počítačů, které tyto obrázky dokázaly zpracovat, začal revoluci v procesu pomocí digitální zobrazování. Ačkoli skutečné algoritmy pro provádění digitální zpracování obrazu už nějakou dobu existovaly, až poté, co byla k dispozici významná výpočetní síla potřebná k provedení těchto analýz za rozumné ceny, mohla být v běžném proudu zavedena digitální zobrazovací technika. První systém pro analýzu částic s dynamickým zobrazováním byl patentován v roce 1982.[3]Vzhledem k tomu, že byly k dispozici rychlejší výpočetní zdroje za snížené náklady, bylo nyní možné provádět měření z mikroskopických snímků částic automaticky strojem bez lidského zásahu, což umožňuje měřit podstatně větší množství částic za mnohem kratší dobu.

Metody získávání obrazu

Základní proces, kterým se provádí analýza zobrazovacích částic, je následující:

  1. Digitální fotoaparát pořídí snímek zorné pole v optickém systému.
  2. Šedá stupnice prahování proces se používá k provedení segmentace obrazu, oddělování částic od pozadí, vytvoření a binární obraz každé částice.[4][5][6]
  3. Digitální zpracování obrazu k provedení se používají techniky analýza obrazu operace, jejichž výsledkem je uložení morfologických měření a měření šedé stupnice pro každou částici.[7]
  4. Měření uložená pro každou částici se poté použijí ke generování statistik populace obrazu,[8] nebo jako vstupy do algoritmů pro filtrování a třídění částic do skupin podobných typů. V některých systémech sofistikované rozpoznávání vzorů techniky[9][10] mohou být také použity k oddělení různých typů částic obsažených v heterogenním vzorku.

Analyzátory zobrazovacích částic lze rozdělit na dva odlišné typy, statické a dynamické, na základě metod získávání obrazu. I když jsou základní principy stejné, metody získávání obrazu mají odlišnou povahu a každý z nich má své výhody i nevýhody.

Statická zobrazovací analýza částic

Nejběžnější formou je získání statického obrazu. Téměř všechny mikroskopy lze snadno přizpůsobit tak, aby přijímaly digitální fotoaparát prostřednictvím a C mount adaptér. Tento typ nastavení se často označuje jako a digitální mikroskop, ačkoli mnoho systémů používajících tento název se používá pouze pro zobrazení obrázku na a monitor.

Vzorek se připraví na podložním sklíčku mikroskopu, které se umístí na mikroskopická scéna. Jakmile je vzorek zaostřen, lze získat obraz a zobrazit jej na monitoru. Pokud je to digitální fotoaparát nebo a drapák rámu Pokud je přítomen, lze nyní obrázek uložit v digitálním formátu a pomocí algoritmů zpracování obrazu lze izolovat částice v zorném poli a měřit je.[11][12]

Při získávání statického obrazu je současně snímáno pouze jedno zorné pole. Pokud si uživatel přeje na snímku zobrazit další části stejného vzorku, může použít poziční hardware X-Y (obvykle složený ze dvou lineární stupně na mikroskopu se přesunete do jiné oblasti sklíčka. Je třeba dbát na to, aby se dva obrazy nepřekrývaly, aby se nepočítaly a neměřily stejné částice vícekrát.

Hlavní nevýhodou získávání statického obrazu je to, že je časově náročné, a to jak při přípravě vzorku (v případě potřeby dostat vzorek na sklíčko se správným ředěním), tak i při více pohybech stolku, aby bylo možné získat statisticky významný počet částic k počítání / měření. Počítačem řízené polohovací stupně XY se v těchto systémech někdy používají k urychlení procesu a ke snížení množství zásahu obsluhy, ale stále je to časově náročný proces a motorizované stupně mohou být drahé kvůli požadované úrovni přesnosti, když pracující při velkém zvětšení.[13]

Mezi hlavní výhody zobrazovacích systémů se statickými částicemi patří použití standardních mikroskopických systémů a jednoduchost hloubka pole úvahy. Protože tyto systémy mohou být vyrobeny z jakéhokoli standardního optického mikroskopu, mohou představovat levnější přístup pro lidi, kteří již mikroskopy mají. Důležitější však je, že systémy založené na mikroskopu mají obecně menší problémy s hloubkou ostrosti než dynamické zobrazovací systémy. Je to proto, že vzorek je umístěn na podložní sklíčko mikroskopu a poté obvykle pokrytý a krycí sklíčko, čímž se omezuje rovina obsahující částice vzhledem k optická osa. To znamená, že při větším zvětšení bude více částic v přijatelném zaostření.[13]

Dynamická zobrazovací analýza částic

Schéma ukazující průtočnou architekturu pro dynamickou zobrazovací analýzu částic.

Při získávání dynamického obrazu je velké množství vzorku zobrazeno pohybem vzorku kolem optiky mikroskopu a použitím vysokorychlostní blesk osvětlení k účinnému „zmrazení“ pohybu vzorku. Blesk je synchronizované s vysokou rychlost závěrky ve fotoaparátu, aby se dále zabránilo rozmazání pohybu. V systému suchých částic jsou částice vydávány z třepacího stolu a gravitací padají kolem optického systému. V systémech pro analýzu částic pro zobrazování tekutin prochází kapalina optickou osou pomocí úzké průtokové cely, jak je znázorněno vpravo.

Schéma ukazující průřez průtokové kyvety kolmý na optickou osu v dynamickém zobrazovacím analyzátoru částic. Uznání: Fluid Imaging Technologies, Inc.

Průtočná cela je charakterizována svou hloubkou kolmou k optické ose, jak je znázorněno na druhém diagramu vpravo. Aby se částice udržovaly v ohnisku, je omezena hloubka toku, takže částice zůstávají v rovině nejlepšího ohniska kolmé k optické ose. Toto je koncepčně podobné účinku sklíčka mikroskopu a krycího sklíčka ve statickém zobrazovacím systému. Jelikož se hloubka ostrosti s rostoucím zvětšením exponenciálně zmenšuje, musí být hloubka průtokové cely s větším zvětšením výrazně zúžena.

Hlavní nevýhodou získávání dynamického obrazu je, že hloubka průtokové cely musí být omezena, jak je popsáno výše. To znamená, že obecně nelze ve zpracovávaném vzorku povolit částice větší velikosti, než je hloubka průtokové cely, protože pravděpodobně ucpou systém. Takže vzorek bude obvykle muset být filtrován, aby se před vyhodnocením odstranily částice větší, než je hloubka průtokové cely. Pokud je žádoucí podívat se na velmi široký rozsah velikosti částic, může to znamenat, že by vzorek musel být rozdělen na komponenty menšího rozsahu velikosti a zpracován s různými kombinacemi zvětšení / průtokové buňky.[13]

Hlavní výhodou získávání dynamického obrazu je, že umožňuje získávání a měření částic při výrazně vyšší rychlosti, obvykle řádově 10 000 částic za minutu nebo vyšší. To znamená, že statisticky významné populace lze analyzovat v mnohem kratších časových obdobích, než bylo dříve možné, pomocí ruční mikroskopie nebo dokonce statické analýzy částic. V tomto smyslu systémy dynamické zobrazovací analýzy částic kombinují typickou rychlost počitadla částic s diskriminačními schopnostmi mikroskopie.[13]

Dynamická zobrazovací analýza částic se používá při výzkumu vodních mikroorganismů k analýze fytoplanktonu, zooplanktonu a dalších vodních mikroorganismů o velikosti od 2 um do 5 mm. Dynamická zobrazovací analýza částic je také biofarmaceutický výzkum charakterizující a analyzující částice o velikosti od 300 nm do 5 mm.

Mikrotokové zobrazování

Mikroprocesové zobrazování (MFI) je technika analýzy částic, která využívá tok mikroskopie kvantifikovat částice obsažené v roztoku na základě velikosti. Tato technika se používá v biofarmaceutické průmysl charakterizoval neviditelné částice od přibližně 1 μm do> 50 μm.[14]


Reference

  1. ^ Jabez Hogg (1887). Mikroskop: jeho historie, konstrukce a aplikace: Známý úvod do používání přístroje a studium mikroskopické vědy (12. vydání). G. Routledge a synové. str. 8.
  2. ^ Gaston Tissandier (1877). Historie a příručka fotografie. Sampson, Low, Marston, Low a Searle. str. 1.
  3. ^ US patent 4,338,024
  4. ^ Gonzalez, Rafael C .; Woods, Richard E. (2002). Digitální zpracování obrazu. Pearson Education. str. 595–611. ISBN  978-8178086293.
  5. ^ Sankur, Bulent (2004). "Průzkum technikami prahování obrazu a kvantitativním hodnocením výkonu". Journal of Electronic Imaging. 13 (1): 146. Bibcode:2004JEI .... 13..146S. doi:10.1117/1.1631315. ISSN  1017-9909.
  6. ^ Otsu, Nobuyuki (1979). "Metoda výběru prahové hodnoty z histogramů úrovně šedi". Transakce IEEE na systémech, člověku a kybernetice. 9 (1): 62–66. doi:10.1109 / TSMC.1979.4310076. ISSN  0018-9472.
  7. ^ Carter, RM; Yan, Y (2005). "Měření tvaru částic pomocí digitálních zobrazovacích technik". Journal of Physics: Conference Series. 15 (1): 177–182. Bibcode:2005JPhCS..15..177C. doi:10.1088/1742-6596/15/1/030. ISSN  1742-6588.
  8. ^ Pouli, T .; Cunningham, D; Reinhard, E. „Statistika obrázků a jejich aplikace v počítačové grafice (2010)“ (PDF). Eurographics, State of the Art. Archivovány od originál (PDF) dne 1. dubna 2011. Citováno 2. ledna 2014.
  9. ^ Rosenfeld, A. (1981). Msgstr "Rozpoznávání obrazových vzorů". Sborník IEEE. 69 (5): 596–605. doi:10.1109 / PROC.1981.12027. ISSN  0018-9219. S2CID  13410801.
  10. ^ Young, T. Y. (1986). Příručka rozpoznávání vzorů a zpracování obrazu. Akademický tisk. ISBN  978-0127745602.
  11. ^ Russ, J. C. (1990). Počítačem podporovaná mikroskopie: Měření a analýza obrazů. Springer USA. ISBN  978-1-4612-7868-9.
  12. ^ Hazelwood, Kristin L .; Olenych, Scott G .; Griffin, John D .; Cathcart, Judith A .; Davidson, Michael W. (2007). "Vstup na portál: Porozumění digitálnímu obrazu zaznamenanému mikroskopem". In Shorte, Spencer L .; Frischknecht, Friedrich (eds.). Zobrazování buněčných a molekulárních biologických funkcí. Springer. str.3 –43. ISBN  978-3-540-71330-2.
  13. ^ A b C d Brown, L. „Pořizování dynamického versus statického obrazu při zobrazování částic“. www.particleimaging.com. Archivovány od originál dne 3. ledna 2014. Citováno 2. ledna 2014.
  14. ^ Sharma, DK; King, D; Oma, P; Merchant, C (2010). „Mikrotokové zobrazování: průtoková mikroskopie aplikovaná na sub-viditelnou analýzu částic v proteinových formulacích“. AAPS J. 12 (3): 455–64. doi:10.1208 / s12248-010-9205-1. PMC  2895433. PMID  20517661.