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Home > Imaging Software > Plug-In Module > 3D Constructor
3D Constructor Sharp Stack AFA Deconvolution
 
 
 
 
- Overview
- Advantages over Confocal Microscopy
- SharpStack System Requirements
- Elucidating 3D Structure
- Digital deconvolution
 

One frame with an AOI selected in a Z-stack on the left with two AOIs
and their deconvolved counterparts;
de-focused light contribution from other planes has been eliminated
For Image-Pro Plus 4.5.

 


Z-stack image로부터 선명한 Image를 추출하기 위해서는 특별한 기술이 요구됩니다.
Image Pro Plus의 추가된 Module인 SharpStack을 이용하여 보다 선명한 Image를 얻으실 수 있습니다.
SharpStack는 Image Analysis Software인 Image Pro Plus와 함께 Image capture, 2D processing, 분석과 보고서 작성등을 손쉽게 할 수 있습니다.
SharpStack에서는 Nearest neighbor, No neighbor, Inverse algorithm 기능을 사용하여 하나 또는 여러 개의 Z-Stack Image를 손쉬운 방법으로 선명하게 만들 수 있습니다.

 

세포와 직물은 3차원 구조입니다. 따라서 현미경에서 관찰 할 경우 표본의 한 부분에 focus가 맞을지라도 다른 부분의 focus가 맞지 않습니다. 이러한 이유로 광학적인 Image에서의 생물학 표본 3D 해석은 다소 제한이 됩니다. 이러한 문제와 3D data의 높은 신뢰성을 위해서 Confocal- Microscopy, Digital Deconvolution을 사용하실 수 있습니다.
 

Confocal microscope는 Photomultiplier tube (PMT)로 도달하는 희미한 영상 (focus가 맞지 않는)을 제한하기 위해 Pinhole aperture를 사용합니다.
Pinhole aperture방식으로 인해 대물렌즈를 통해서 수집된 모든 형광신호가 모두 사용되지 못하므로 이 신호를 증폭 시키기 위해 증강된 excitation laser intensity를 사용하지만, 종종 Image가 손상되거나 백화현상이 발현할 가능성이 있으며 손상을 줄 수 있습니다.
또한 다른 Microscope에 비해 상대적으로 고가입니다.
 

Confocal System 과는 달리, Digital Deconvolution Microscopy는 대물렌즈에 의해 수집된 모든 형광신호를 Pinhole방식을 사용치 않고 바로 고감도 CCD 카메라에서 받아 들일 수 있습니다.  Image System의 PointSpread Function(PSF)에 의해 Digital Deconvolution는 Image Quality의 저하를 저장하며, Focus가 맞지 않는 희미한 영상은 각기 다른 광학의
영역에서 Image화 됩니다.
Linear, shift-invariant system으로서 광학현미경상을 modeling할 경우, PSF는 현미경에서의 어떠한 Image변형도 나타낼 수 있습니다. 전형적인 형광 현미경 Image는 다음과 같이 표현될 수 있습니다.
[measured image] = [PSF] * [desired image]
여기서 '*'표시는 Convolution의 수학적 연산자를 나타냅니다.

Deconvolution (*-1), Convolution의 수학적 역수는 아래와 같습니다.
[desired image] = [measured image] (*-1) [PSF]
Deconvolution의 목적은 원하는 Image를 위한 방정식을 계산하는 것입니다.
Inverse filtering 이론을 바탕으로 한 Inverse Filter는 반복 과정이 없고, 단계적입니다.
Point Spread Function(PSF)과 함께 Image의 Convolution으로 선명하지 않은 Image를 나타낼 수 있습니다.
일반적인 Convolution은 Optical transfer 기능과 함께 sample의 Fourier변환의 곱으로 변환됩니다. Optical transfer function (OTF)은 Point Spread Function (PSF)의 Fourier 변환입니다. Inverse Filter를 적용하면 OTF를 이용한 Image의 Fourier변환을 분할하여 Image를 원상태로 회복 시킬 수 있습니다.

Nearest Neighbor algorithm은 한번에 하나의 Image단면을 대상으로 Deconvolving(번짐제거)작업을 할 수 있습니다.
작업이 진행되는 과정에서 Image 단면으로부터의 정보는 Image단면의 상부와 하부에 있는 인접된 이미지가 사용됩니다.
측정된 단면으로부터의 정확한 단면 위치의 증가는 사용자가 선택할 수 있습니다.
정확한 단면을 선택하게 되면 그 결과는 inverse filter 방법과 거의 근사하게 나오지만 inverse filter보다 좀더 짧은 시간에 할 수 있습니다. No Neighbor 방법은 2D PSF를 구성하기 위해 각각의 단일 단면으로부터 들어오는 정보가 사용됩니다. 이 방법은 짧은 시간 안에 처리될 수 있지만 단점이라 하면 다른 방법에 비해 좋은 결과를 기대할 수는 없습니다.


Figure 3: Example of spherically aberrated image: a) XY and b) XZ maximum intensity projection of the original image*, c) XY and d) XZ maximum intensity projection of the deconvolved image with spherical aberration compensation (algorithm provided by AutoQuant Imaging, Inc.).

 


* Pig cerebellum image stack deconvoled and rendered with SharpStack and 3D Constructor plug-ins modules


- ImagePro-Plus Ver 4.5 이상
- PentiumⅢ 450MHz 이상.
- 256Mb Ram 이상(512Mb 권장)
- Color monitor 16bit high color(24bit 또는 32bit 권장)
- 하드웨어 가속기를 포함한 OpenGL 가속 그래픽 카드(32Mb)

 
 
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