Анализ частиц изображения - Imaging particle analysis - Wikipedia

Анализ частиц изображения это метод измерения частиц с использованием цифровое изображение, один из методов, определяемых более широким термином анализ размера частиц. Возможные измерения включают: размер частицы, форма частицы (морфология или анализ формы и оттенки серого или же цвет, а также распределения (графики) статистическая совокупность измерения.

Описание и история

В визуальном анализе частиц используются методы, общие для анализ изображений или же обработка изображений для анализа частиц. Здесь частицы определяются по анализ размера частиц в виде твердых частиц и, следовательно, не включая атомные или субатомные частицы. Кроме того, эта статья ограничена реальные изображения (оптически сформированные), в отличие от «синтетических» (вычисленных) изображений (компьютерная томография, конфокальная микроскопия, SIM и другие микроскопия сверхвысокого разрешения техники и др.).

Учитывая вышесказанное, основным методом визуализации анализа частиц является использование оптической микроскопии. Пока оптические микроскопы используются для анализа частиц с 1600-х годов,[1] «анализ» в прошлом проводился людьми с использованием человеческого зрительная система. Таким образом, большая часть этого анализа носит субъективный или качественный характер. Даже когда доступны какие-то качественные инструменты, такие как измерения сетка в микроскопе все еще требовалось, чтобы человек определял и записывал эти измерения.

Начиная с конца 1800-х гг.[2] при наличии фотопластинки стало возможным постоянно фиксировать микроскопические изображения на пленке или бумаге, что упростило выполнение измерений, просто используя масштабную линейку на твердой копии изображения. Хотя это значительно ускорило получение измерений частиц, это все еще был утомительный и трудоемкий процесс, который не только затруднял измерение статистически значимых популяций частиц, но и вносил в процесс некоторую степень человеческой ошибки.

Наконец, примерно с конца 1970-х гг. Цифровые датчики CCD для захвата изображений и компьютеров, которые могли обрабатывать эти изображения, начали революцию в этом процессе, используя цифровое изображение. Хотя актуальные алгоритмы выполнения цифровая обработка изображений существовали в течение некоторого времени, и только после того, как значительная вычислительная мощность, необходимая для выполнения этого анализа, стала доступной по разумным ценам, методы цифровой обработки изображений могли быть широко использованы. Первая система анализа частиц с динамическим отображением была запатентована в 1982 году.[3]Поскольку более быстрые вычислительные ресурсы стали доступны при более низких затратах, задача измерения частиц на микроскопических изображениях теперь может выполняться машиной автоматически без вмешательства человека, что позволяет измерять значительно большее количество частиц за гораздо меньшее время.

Методы получения изображений

Основной процесс, с помощью которого выполняется визуализация частиц, заключается в следующем:

  1. Цифровая камера фиксирует изображение поле зрения в оптической системе.
  2. Серая шкала пороговое значение процесс используется для выполнения сегментация изображения, отделяя частицы от фона, создавая двоичное изображение каждой частицы.[4][5][6]
  3. Цифровая обработка изображений техники используются для выполнения анализ изображений операции, в результате которых морфологические и полутоновые измерения сохраняются для каждой частицы.[7]
  4. Измерения, сохраненные для каждой частицы, затем используются для генерации статистики популяции изображений,[8] или как входные данные для алгоритмов фильтрации и сортировки частиц по группам схожих типов. В некоторых системах сложные распознавание образов техники[9][10] также может использоваться для разделения различных типов частиц, содержащихся в гетерогенном образце.

Анализаторы частиц для визуализации можно разделить на два различных типа, статические и динамические, в зависимости от методов получения изображений. Хотя основные принципы одинаковы, методы получения изображений различаются по своей природе, и у каждого из них есть свои преимущества и недостатки.

Статический анализ частиц

Получение статических изображений - наиболее распространенная форма. Почти все микроскопы могут быть легко адаптированы для работы с цифровой камерой через Крепление C адаптер. Такой тип настройки часто называют цифровой микроскоп, хотя многие системы, использующие это имя, используются только для отображения изображения на монитор.

Образец готовится на предметном стекле микроскопа, который помещается на столик микроскопа. После того, как образец сфокусирован, можно получить изображение и отобразить его на мониторе. Если это цифровая камера или Фрейм-граббер присутствует, изображение теперь может быть сохранено в цифровом формате, а алгоритмы обработки изображения могут использоваться для выделения частиц в поле зрения и их измерения.[11][12]

При получении статического изображения одновременно захватывается только одно изображение поля обзора. Если пользователь желает изобразить на слайде другие части того же образца, он может использовать оборудование для позиционирования X-Y (обычно состоящее из двух линейные ступени на микроскопе, чтобы перейти к другому участку предметного стекла. Необходимо следить за тем, чтобы два изображения не перекрывались, чтобы не подсчитывать и измерять одни и те же частицы более одного раза.

Основным недостатком получения статических изображений является то, что это требует времени как на подготовку образца (при необходимости, получение образца на предметное стекло с надлежащим разбавлением), так и на многократные движения предметного столика, чтобы иметь возможность получить статистически значимое число. частиц для подсчета / измерения. В этих системах иногда используются управляемые компьютером этапы позиционирования XY для ускорения процесса и уменьшения количества вмешательства оператора, но это все еще трудоемкий процесс, а моторизованные этапы могут быть дорогими из-за уровня требуемой точности при работает при большом увеличении.[13]

Основными преимуществами систем статической визуализации частиц являются использование стандартных микроскопических систем и простота глубина резкости соображения. Поскольку эти системы могут быть изготовлены из любого стандартного оптического микроскопа, они могут быть более дешевым подходом для людей, у которых уже есть микроскопы. Однако более важным является то, что системы на базе микроскопов обычно имеют меньше проблем с глубиной резкости по сравнению с системами динамической визуализации. Это связано с тем, что образец помещается на предметное стекло микроскопа, а затем обычно покрывается покровное стекло, ограничивая тем самым плоскость, содержащую частицы, относительно оптическая ось. Это означает, что больше частиц будет в приемлемом фокусе при большом увеличении.[13]

Анализ частиц с динамической визуализацией

Схема, показывающая проточную архитектуру для динамического анализа частиц.

В режиме динамического получения изображений большие объемы образца визуализируются путем перемещения образца мимо оптики микроскопа и использования высокоскоростная вспышка освещение, чтобы эффективно «заморозить» движение образца. Вспышка синхронизированный с высоким Скорость затвора в камере, чтобы еще больше предотвратить размытость изображения. В системе с сухими частицами частицы высыпаются из вибростенда и падают под действием силы тяжести мимо оптической системы. В системах анализа частиц для визуализации жидкости жидкость проходит через оптическую ось с помощью узкой проточной ячейки, как показано справа.

Схема, показывающая поперечное сечение проточной кюветы, перпендикулярное оптической оси, в анализаторе частиц с динамической визуализацией. Предоставлено: Fluid Imaging Technologies, Inc.

Проточная кювета характеризуется глубиной, перпендикулярной оптической оси, как показано на второй диаграмме справа. Чтобы частицы оставались в фокусе, глубина потока ограничивается, чтобы частицы оставались в плоскости наилучшего фокуса, перпендикулярной оптической оси. Это похоже на концепцию эффекта предметного стекла микроскопа и покровного стекла в системе статической визуализации. Так как глубина резкости экспоненциально уменьшается с увеличением увеличения, глубина проточной ячейки должна быть значительно сужена с большим увеличением.

Основным недостатком получения динамических изображений является то, что глубина проточной кюветы должна быть ограничена, как описано выше. Это означает, что, как правило, частицы большего размера, чем глубина проточной кюветы, не могут попадать в обрабатываемый образец, потому что они, вероятно, засорят систему. Таким образом, образец, как правило, должен быть отфильтрован для удаления частиц, размер которых превышает глубину проточной кюветы, перед оценкой. Если желательно изучить очень широкий диапазон размеров частиц, это может означать, что образец придется фракционировать на компоненты меньшего размера и обрабатывать с различными комбинациями увеличения / проточной ячейки.[13]

Основным преимуществом получения динамических изображений является то, что он позволяет получать и измерять частицы со значительно более высокой скоростью, обычно порядка 10 000 частиц в минуту или больше. Это означает, что статистически значимые популяции могут быть проанализированы за гораздо более короткие периоды времени, чем это было возможно ранее, с помощью ручной микроскопии или даже статического анализа частиц. В этом смысле системы анализа частиц с динамическим отображением сочетают в себе скорость, типичную для счетчики частиц с дискриминационными возможностями микроскопии.[13]

Анализ частиц с динамической визуализацией используется в исследованиях водных микроорганизмов для анализа фитопланктона, зоопланктона и других водных микроорганизмов размером от 2 мкм до 5 мм. Анализ частиц с динамической визуализацией - это также биофармацевтическое исследование для характеристики и анализа частиц размером от 300 нм до 5 мм.

Визуализация микропотока

Визуализация микропотока (MFI) это метод анализа частиц, использующий поток микроскопия для количественного определения частиц, содержащихся в растворе, по размеру. Этот метод используется в биофармацевтический промышленность, чтобы характеризовать невидимые частицы от приблизительно 1 мкм до> 50 мкм.[14]


Рекомендации

  1. ^ Джабез ​​Хогг (1887 г.). Микроскоп: его история, конструкция и применение: знакомое введение в использование прибора и изучение микроскопии (12-е изд.). Г. Рутледж и сыновья. п. 8.
  2. ^ Гастон Тиссандье (1877 г.). История и справочник по фотографии. Сэмпсон, Лоу, Марстон, Лоу и Сирл. п. 1.
  3. ^ Патент США 4338024
  4. ^ Gonzalez, Rafael C .; Вудс, Ричард Э. (2002). Цифровая обработка изображений. Pearson Education. С. 595–611. ISBN  978-8178086293.
  5. ^ Санкур, Бюлент (2004). «Обзор методов определения порога изображения и количественная оценка эффективности». Журнал электронного изображения. 13 (1): 146. Bibcode:2004JEI .... 13..146S. Дои:10.1117/1.1631315. ISSN  1017-9909.
  6. ^ Оцу, Нобуюки (1979). «Метод выбора порога по гистограммам серого». IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике. 9 (1): 62–66. Дои:10.1109 / TSMC.1979.4310076. ISSN  0018-9472.
  7. ^ Картер, Р. М.; Ян, Y (2005). «Измерение формы частиц с использованием методов цифрового изображения». Journal of Physics: Серия конференций. 15 (1): 177–182. Bibcode:2005JPhCS..15..177C. Дои:10.1088/1742-6596/15/1/030. ISSN  1742-6588.
  8. ^ Pouli, T .; Каннингем, D; Рейнхард, Э. «Статистика изображений и их приложения в компьютерной графике (2010 г.)» (PDF). Еврография, современное состояние. Архивировано из оригинал (PDF) 1 апреля 2011 г.. Получено 2 января 2014.
  9. ^ Розенфельд А. (1981). «Распознавание образов». Труды IEEE. 69 (5): 596–605. Дои:10.1109 / PROC.1981.12027. ISSN  0018-9219. S2CID  13410801.
  10. ^ Янг, Т. Ю. (1986). Справочник по распознаванию образов и обработке изображений. Академическая пресса. ISBN  978-0127745602.
  11. ^ Расс, Дж. К. (1990). Компьютерная микроскопия: измерение и анализ изображений. Springer США. ISBN  978-1-4612-7868-9.
  12. ^ Hazelwood, Kristin L .; Оленич, Скотт Дж .; Гриффин, Джон Д .; Кэткарт, Джудит А .; Дэвидсон, Майкл В. (2007). «Вход в портал: понимание цифрового изображения, записанного с помощью микроскопа». In Shorte, Spencer L .; Фришкнехт, Фридрих (ред.). Визуализация клеточных и молекулярно-биологических функций. Springer. стр.3 –43. ISBN  978-3-540-71330-2.
  13. ^ а б c d Браун, Л. «Получение динамических и статических изображений при визуализации частиц». www.particleimaging.com. Архивировано из оригинал 3 января 2014 г.. Получено 2 января 2014.
  14. ^ Шарма, Дания; Король, D; Ома, П; Торговец, C (2010). «Микропоточная визуализация: проточная микроскопия, применяемая для анализа невидимых частиц в белковых составах». AAPS J. 12 (3): 455–64. Дои:10.1208 / с12248-010-9205-1. ЧВК  2895433. PMID  20517661.