Görüntüleme parçacık analizi - Imaging particle analysis - Wikipedia

Görüntüleme parçacık analizi kullanarak parçacık ölçümleri yapmak için bir tekniktir dijital görüntüleme, daha geniş terim tarafından tanımlanan tekniklerden biri partikül boyutu analizi. Yapılabilecek ölçümler şunları içerir: parçacık boyutu, parçacık şekli (morfoloji veya şekil analizi ve gri tonlamalı veya renk ve dağılımları (grafikleri) istatistiksel nüfus ölçümler.

Açıklama ve tarih

Görüntüleme parçacık analizi, yaygın olarak kullanılan teknikleri kullanır. görüntü analizi veya görüntü işleme parçacıkların analizi için. Parçacıklar burada tanımlanmıştır. partikül boyutu analizi parçacıklı katılar olarak ve dolayısıyla atomik veya atom altı parçacıkları içermez. Ayrıca bu makale aşağıdakilerle sınırlıdır: gerçek görüntüler (optik olarak oluşturulmuş), "sentetik" (hesaplanmış) görüntülerin (bilgisayarlı tomografi, konfokal mikroskopi, SIM ve diğerleri süper çözünürlüklü mikroskopi teknikler, vb.).

Yukarıdakiler göz önüne alındığında, parçacık analizini görüntülemek için birincil yöntem optik mikroskopi kullanmaktır. Süre optik mikroskoplar 1600'lerden beri partikül analizi için kullanılıyor ve[1] Geçmişte "analiz" insanlar tarafından insan kullanılarak gerçekleştirilmiştir. görsel sistem. Bu nedenle, bu analizin çoğu özneldir veya doğası gereği nitelikseldir. Ölçme gibi bazı nitel araçlar mevcut olduğunda bile nişangâh mikroskopta, bu ölçümleri belirlemesi ve kaydetmesi için hala bir insan gerekiyordu.

1800'lerin sonlarından itibaren[2] mevcudiyetiyle fotoğraf plakaları, mikroskop görüntülerini kalıcı olarak film veya kağıt üzerinde yakalamak mümkün hale geldi ve bu, yalnızca basılı kopya görüntü üzerinde ölçekli bir cetvel kullanarak ölçümlerin elde edilmesini kolaylaştırdı. Bu, parçacık ölçümlerinin elde edilmesini önemli ölçüde hızlandırsa da, yine de sıkıcı, yoğun emek gerektiren bir süreçti, bu da yalnızca istatistiksel olarak önemli parçacık popülasyonlarını ölçmeyi zorlaştırmakla kalmadı, aynı zamanda sürece bir dereceye kadar insan hatası da getirdi.

Son olarak, kabaca 1970'lerin sonlarından başlayarak, CCD dijital sensörler Bu görüntüleri işleyebilecek görüntüleri ve bilgisayarları yakalamak için, bu süreçte devrim yaratmaya başladı. dijital görüntüleme. Gerçekleştirmek için gerçek algoritmalar dijital görüntü işleme Bir süredir ortalıktaydı, bu analizleri gerçekleştirmek için gerekli olan önemli hesaplama gücü makul fiyatlarla sağlanana kadar dijital görüntüleme tekniklerinin ana akımda kullanılması mümkün değildi. İlk dinamik görüntüleme parçacık analiz sistemi 1982'de patentlendi.[3]Daha hızlı bilgi işlem kaynakları daha düşük maliyetlerle kullanılabilir hale geldikçe, parçacıkların mikroskop görüntülerinden ölçüm yapma görevi artık insan müdahalesi olmadan makine tarafından otomatik olarak gerçekleştirilebilir ve bu da çok daha kısa sürede önemli ölçüde daha fazla sayıda parçacığı ölçmeyi mümkün kılar.

Görüntü elde etme yöntemleri

Görüntüleme parçacık analizinin gerçekleştirildiği temel süreç şu şekildedir:

  1. Bir dijital kamera, kameranın bir görüntüsünü çeker. Görüş alanı optik sistemde.
  2. Gri tonlama eşik işlem gerçekleştirmek için kullanılır Resim parçalama, parçacıkları arka plandan ayırarak bir ikili görüntü her parçacığın.[4][5][6]
  3. Dijital görüntü işleme gerçekleştirmek için teknikler kullanılır görüntü analizi morfolojik ve gri ölçekli ölçümlerin her partikül için saklanmasına neden olan işlemler.[7]
  4. Her partikül için kaydedilen ölçümler daha sonra görüntü popülasyon istatistikleri oluşturmak için kullanılır,[8] veya parçacıkları benzer tiplerde gruplara ayırmak ve filtrelemek için algoritmalara girdi olarak. Bazı sistemlerde karmaşık desen tanıma teknikler[9][10] heterojen bir numunede bulunan farklı partikül tiplerini ayırmak için de kullanılabilir.

Görüntüleme partikül analizörleri, görüntü elde etme yöntemlerine göre statik ve dinamik olmak üzere iki farklı türe ayrılabilir. Temel ilkeler aynı olmakla birlikte, görüntü elde etme yöntemleri doğası gereği farklıdır ve her birinin avantajları ve dezavantajları vardır.

Statik görüntüleme parçacık analizi

Statik görüntü elde etme en yaygın biçimdir. Hemen hemen tüm mikroskoplar, bir dijital kamerayı kabul edecek şekilde kolayca uyarlanabilir. C yuvası adaptör. Bu tür bir kuruluma genellikle bir dijital mikroskop, ancak bu adı kullanan birçok sistem yalnızca bir görüntüyü bir monitör.

Numune, üzerine yerleştirilen bir mikroskop lamı üzerinde hazırlanır. mikroskop aşaması. Örneğe odaklandıktan sonra, bir görüntü alınabilir ve monitörde görüntülenebilir. Eğer bir dijital kamera veya a çerçeve yakalayıcı mevcutsa, görüntü artık dijital formatta kaydedilebilir ve görüntü işleme algoritmaları, görüş alanındaki parçacıkları izole etmek ve ölçmek için kullanılabilir.[11][12]

Statik görüntü elde etmede, bir seferde yalnızca bir görüş alanı görüntüsü yakalanır. Kullanıcı slaytta aynı örneğin diğer kısımlarını görüntülemek isterse, X-Y konumlandırma donanımını (tipik olarak iki parçadan oluşur) kullanabilir. doğrusal aşamalar slaydın farklı bir alanına hareket etmek için mikroskopta. Aynı parçacıkları bir defadan fazla saymamak ve ölçmemek için iki görüntünün üst üste binmemesine dikkat edilmelidir.

Statik görüntü elde etmenin en büyük dezavantajı, hem numune hazırlamada (gerekirse uygun seyreltme ile numuneyi slayta almak) hem de istatistiksel olarak anlamlı bir sayı elde edebilmek için aşamadaki çoklu hareketlerde zaman alıcı olmasıdır. sayılacak / ölçülecek parçacık sayısı. Bilgisayar kontrollü XY konumlandırma aşamaları bazen bu sistemlerde işlemi hızlandırmak ve operatör müdahalesi miktarını azaltmak için kullanılır, ancak bu yine de zaman alan bir işlemdir ve motorlu aşamalar, gerekli olan hassasiyet seviyesi nedeniyle pahalı olabilir. yüksek büyütmede çalışmak.[13]

Statik partikül görüntüleme sistemlerinin en büyük avantajları, standart mikroskop sistemlerinin kullanılması ve alan derinliği düşünceler. Bu sistemler herhangi bir standart optik mikroskoptan yapılabildiğinden, halihazırda mikroskobu olan kişiler için daha düşük maliyetli bir yaklaşım olabilir. Daha da önemlisi, mikroskop tabanlı sistemlerin genellikle dinamik görüntüleme sistemlerine göre daha az alan derinliğine sahip olmasıdır. Bunun nedeni, numunenin bir mikroskop lamı üzerine yerleştirilmesi ve daha sonra genellikle bir kapak fişi, böylece parçacıkları içeren düzlemi Optik eksen. Bu, yüksek büyütmelerde daha fazla partikülün kabul edilebilir odakta olacağı anlamına gelir.[13]

Dinamik görüntüleme parçacık analizi

Dinamik görüntüleme parçacık analizi için akış mimarisini gösteren diyagram.

Dinamik görüntü ediniminde, numunenin mikroskop optiğinin ötesine taşınması ve kullanılmasıyla büyük miktarlarda numune görüntülenir. yüksek hızlı flaş numunenin hareketini etkili bir şekilde "dondurmak" için aydınlatma. Flaş senkronize yüksek ile deklanşör hızı hareket bulanıklığını daha da önlemek için kamerada. Kuru bir partikül sisteminde, partiküller bir çalkalama masasından dağıtılır ve yerçekimi ile optik sistemi geçerek düşer. Sıvı görüntüleme parçacık analiz sistemlerinde sıvı, sağda gösterildiği gibi dar bir akış hücresi kullanılarak optik eksen boyunca geçirilir.

Dinamik bir görüntüleme parçacık analiz cihazında optik eksene dikey akış hücresi kesitini gösteren diyagram. Kredi: Fluid Imaging Technologies, Inc.

Akış hücresi, sağdaki ikinci diyagramda gösterildiği gibi, optik eksene dik derinliğiyle karakterize edilir. Parçacıkları odakta tutmak için, akış derinliği sınırlandırılır, böylece parçacıklar optik eksene dik olan en iyi odak düzleminde kalır. Bu, statik görüntüleme sistemindeki mikroskop lamı artı kapak kaymasının etkisine konsept olarak benzer. Alan derinliği artan büyütme ile üssel olarak azaldığından, akış hücresinin derinliği daha yüksek büyütmelerle önemli ölçüde daraltılmalıdır.

Dinamik görüntü edinmenin en büyük dezavantajı, akış hücresi derinliğinin yukarıda açıklandığı gibi sınırlandırılması gerektiğidir. Bu, genel olarak, akış hücresi derinliğinden daha büyük boyutta parçacıkların işlenmekte olan numunede kullanılmasına izin verilemeyeceği anlamına gelir, çünkü bunlar muhtemelen sistemi tıkarlar. Dolayısıyla, değerlendirilmeden önce akış hücresi derinliğinden daha büyük parçacıkları uzaklaştırmak için numunenin tipik olarak filtrelenmesi gerekecektir. Çok geniş bir partikül boyutu aralığına bakmak istenirse, bu, numunenin daha küçük boyut aralıklı bileşenlere bölünmesi ve farklı büyütme / akış hücresi kombinasyonlarıyla çalıştırılması gerektiği anlamına gelebilir.[13]

Dinamik görüntü elde etmenin en büyük avantajı, parçacıkların önemli ölçüde daha yüksek hızda, tipik olarak 10.000 parçacık / dakika veya daha fazla düzeyinde elde edilmesini ve ölçülmesini sağlamasıdır. Bu, istatistiksel olarak önemli popülasyonların, manuel mikroskopi veya hatta statik görüntüleme partikül analizi ile önceden mümkün olandan çok daha kısa sürelerde analiz edilebileceği anlamına gelir. Bu anlamda, dinamik görüntüleme parçacık analiz sistemleri, tipik olarak partikül sayaçları mikroskobun ayrımcı yetenekleriyle.[13]

Dinamik görüntüleme parçacık analizi, sulu mikroorganizma araştırmalarında fitoplankton, zooplankton ve 2 um ila 5 mm arasında değişen diğer suda yaşayan mikroorganizmaları analiz etmek için kullanılır. Dinamik görüntüleme partikül analizi aynı zamanda 300 nm ila 5 mm boyutlarında partikülleri karakterize etmek ve analiz etmek için biyofarmasötik bir araştırmadır.

Mikro akışlı görüntüleme

Mikro akışlı görüntüleme (MFI) akışı kullanan bir parçacık analizi tekniğidir mikroskopi bir çözeltide bulunan parçacıkları boyuta göre ölçmek için. Bu teknik, biyofarmasötik yaklaşık 1 μm ila> 50 μm arasındaki görünmez parçacıkları karakterize etmek için endüstri.[14]


Referanslar

  1. ^ Jabez Hogg (1887). Mikroskop: Tarihçesi, Yapısı ve Uygulaması: Enstrümanın Kullanımına Tanıdık Bir Giriş Olmak ve Mikroskobik Bilim Çalışması (12. baskı). G. Routledge and Sons. s. 8.
  2. ^ Gaston Tissandier (1877). Fotoğrafın Tarihi ve El Kitabı. Sampson, Low, Marston, Low ve Searle. s. 1.
  3. ^ ABD Patenti 4,338,024
  4. ^ Gonzalez, Rafael C .; Woods, Richard E. (2002). Dijital görüntü işleme. Pearson Education. s. 595–611. ISBN  978-8178086293.
  5. ^ Sankur Bülent (2004). "Görüntü eşikleme teknikleri ve nicel performans değerlendirmesi üzerine anket". Elektronik Görüntüleme Dergisi. 13 (1): 146. Bibcode:2004JEI .... 13..146S. doi:10.1117/1.1631315. ISSN  1017-9909.
  6. ^ Otsu, Nobuyuki (1979). "Gri Düzey Histogramlardan Eşik Seçim Yöntemi". Sistemler, İnsan ve Sibernetik Üzerine IEEE İşlemleri. 9 (1): 62–66. doi:10.1109 / TSMC.1979.4310076. ISSN  0018-9472.
  7. ^ Carter, RM; Yan, Y (2005). "Dijital görüntüleme teknikleri kullanılarak parçacık şeklinin ölçülmesi". Journal of Physics: Konferans Serisi. 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. "Görüntü İstatistikleri ve Bilgisayar Grafiklerinde Uygulamaları (2010)" (PDF). Eurographics, Son Durum. Arşivlenen orijinal (PDF) 1 Nisan 2011'de. Alındı 2 Ocak 2014.
  9. ^ Rosenfeld, A. (1981). "Görüntü deseni tanıma". IEEE'nin tutanakları. 69 (5): 596–605. doi:10.1109 / PROC.1981.12027. ISSN  0018-9219. S2CID  13410801.
  10. ^ Genç, T.Y. (1986). Örüntü Tanıma ve Görüntü İşleme El Kitabı. Akademik Basın. ISBN  978-0127745602.
  11. ^ Russ, J.C. (1990). Bilgisayar Destekli Mikroskopi: Görüntülerin Ölçümü ve Analizi. Springer ABD. ISBN  978-1-4612-7868-9.
  12. ^ Hazelwood, Kristin L .; Olenych, Scott G .; Griffin, John D .; Cathcart, Judith A .; Davidson, Michael W. (2007). "Portala Giriş: Mikroskopla Kaydedilen Dijital Görüntüyü Anlamak". Shorte, Spencer L .; Frischknecht, Friedrich (editörler). Hücresel ve Moleküler Biyolojik İşlevleri Görüntüleme. Springer. pp.3 –43. ISBN  978-3-540-71330-2.
  13. ^ a b c d Brown, L. "Parçacık Görüntülemede Dinamik - Statik Görüntü Toplama". www.particleimaging.com. Arşivlenen orijinal 3 Ocak 2014. Alındı 2 Ocak 2014.
  14. ^ Sharma, DK; Kral, D; Oma, P; Tüccar, C (2010). "Mikro akışlı görüntüleme: protein formülasyonlarında alt görünür partikül analizine uygulanan akış mikroskobu". AAPS J. 12 (3): 455–64. doi:10.1208 / s12248-010-9205-1. PMC  2895433. PMID  20517661.