Procesamiento de imágenes de microscopio - Microscope image processing

El procesamiento de imágenes de microscopio es un término amplio que abarca el uso de técnicas de procesamiento de imágenes digitales para procesar, analizar y presentar imágenes obtenidas de un microscopio . Dicho procesamiento es ahora un lugar común en un número de diversos campos tales como la medicina , biológica investigación , la investigación del cáncer , análisis de drogas , de la metalurgia , etc. Un número de fabricantes de microscopios ahora diseño específicamente en características que permiten a los microscopios a la interfaz a un sistema de procesamiento de imágenes .

Adquisición de imágen

Hasta principios de la década de 1990, la mayoría de la adquisición de imágenes en aplicaciones de microscopía de video se realizaba normalmente con una cámara de video analógica, a menudo simplemente cámaras de televisión de circuito cerrado. Si bien esto requirió el uso de un capturador de fotogramas para digitalizar las imágenes, las cámaras de video proporcionaron imágenes a una velocidad de fotogramas de video completa (25-30 fotogramas por segundo), lo que permitió la grabación y el procesamiento de video en vivo. Si bien la llegada de los detectores de estado sólido brindó varias ventajas, la cámara de video en tiempo real fue superior en muchos aspectos.

En la actualidad, la adquisición se suele realizar mediante una cámara CCD montada en la trayectoria óptica del microscopio. La cámara puede ser monocromática o a todo color. Muy a menudo, se emplean cámaras de muy alta resolución para obtener tanta información directa como sea posible. El enfriamiento criogénico también es común para minimizar el ruido. A menudo, las cámaras digitales que se utilizan para esta aplicación proporcionan datos de intensidad de píxeles con una resolución de 12 a 16 bits, mucho más alta que la que se utiliza en los productos de imágenes de consumo.

Irónicamente, en los últimos años se ha realizado un gran esfuerzo para adquirir datos a velocidades de vídeo o superiores (25-30 fotogramas por segundo o más). Lo que antes era fácil con las cámaras de video estándar ahora requiere una electrónica especial de alta velocidad para manejar el gran ancho de banda de datos digitales.

La adquisición de mayor velocidad permite que los procesos dinámicos se observen en tiempo real o se almacenen para su posterior reproducción y análisis. Combinado con la alta resolución de imagen, este enfoque puede generar grandes cantidades de datos sin procesar, lo que puede ser un desafío para tratar, incluso con un sistema informático moderno .

Debe observarse que, si bien los detectores CCD actuales permiten una resolución de imagen muy alta , a menudo esto implica una compensación porque, para un tamaño de chip dado, a medida que aumenta el número de píxeles, el tamaño de los píxeles disminuye. A medida que los píxeles se hacen más pequeños, la profundidad de su pozo disminuye, lo que reduce la cantidad de electrones que se pueden almacenar. A su vez, esto da como resultado una relación señal / ruido más pobre .

Para obtener los mejores resultados, se debe seleccionar un sensor apropiado para una aplicación determinada. Debido a que las imágenes de microscopio tienen una resolución intrínseca limitante, a menudo tiene poco sentido utilizar un detector ruidoso de alta resolución para la adquisición de imágenes. Un detector más modesto, con píxeles más grandes, a menudo puede producir imágenes de calidad mucho mayor debido a la reducción del ruido. Esto es especialmente importante en aplicaciones con poca luz, como la microscopía de fluorescencia .

Además, también se deben considerar los requisitos de resolución temporal de la solicitud. Un detector de menor resolución a menudo tendrá una tasa de adquisición significativamente más alta, lo que permitirá la observación de eventos más rápidos. Por el contrario, si el objeto observado está inmóvil, es posible que desee adquirir imágenes con la resolución espacial más alta posible sin tener en cuenta el tiempo necesario para adquirir una sola imagen.

Técnicas de imagen 2D

El procesamiento de imágenes para la aplicación de microscopía comienza con técnicas fundamentales destinadas a reproducir con mayor precisión la información contenida en la muestra microscópica. Esto podría incluir ajustar el brillo y el contraste de la imagen, promediar las imágenes para reducir el ruido de la imagen y corregir las irregularidades de la iluminación. Dicho procesamiento implica solo operaciones aritméticas básicas entre imágenes (es decir, suma, resta, multiplicación y división). La gran mayoría del procesamiento realizado en la imagen del microscopio es de esta naturaleza.

Otra clase de operaciones 2D comunes llamadas convolución de imágenes se utilizan a menudo para reducir o mejorar los detalles de la imagen. Estos algoritmos de "desenfoque" y "nitidez" en la mayoría de los programas funcionan alterando el valor de un píxel en función de una suma ponderada de ese y los píxeles circundantes (una descripción más detallada de la convolución basada en el núcleo merece una entrada por sí misma) o alterando el dominio de frecuencia función de la imagen usando la Transformada de Fourier . La mayoría de las técnicas de procesamiento de imágenes se realizan en el dominio de la frecuencia.

Otras técnicas bidimensionales básicas incluyen operaciones como rotación de imagen, deformación, equilibrio de color, etc.

En ocasiones, se emplean técnicas avanzadas con el objetivo de "deshacer" la distorsión de la trayectoria óptica del microscopio, eliminando así las distorsiones y el desenfoque causado por la instrumentación. Este proceso se llama deconvolución y se han desarrollado una variedad de algoritmos , algunos de gran complejidad matemática. El resultado final es una imagen mucho más nítida y clara de lo que podría obtenerse solo en el dominio óptico. Esta es típicamente una operación tridimensional, que analiza una imagen volumétrica (es decir, imágenes tomadas en una variedad de planos focales a través de la muestra) y usa estos datos para reconstruir una imagen tridimensional más precisa.

Técnicas de imagen 3D

Otro requisito común es tomar una serie de imágenes en una posición fija, pero a diferentes profundidades focales. Dado que la mayoría de las muestras microscópicas son esencialmente transparentes y la profundidad de campo de la muestra enfocada es excepcionalmente estrecha, es posible capturar imágenes "a través" de un objeto tridimensional utilizando equipos 2D como microscopios confocales . Luego, el software puede reconstruir un modelo 3D de la muestra original que puede manipularse adecuadamente. El procesamiento convierte un instrumento 2D en un instrumento 3D, que de otro modo no existiría. En los últimos tiempos, esta técnica ha dado lugar a una serie de descubrimientos científicos en biología celular.

Análisis

El análisis de imágenes variará considerablemente según la aplicación. El análisis típico incluye determinar dónde están los bordes de un objeto, contar objetos similares, calcular el área, la longitud del perímetro y otras medidas útiles de cada objeto. Un enfoque común es crear una máscara de imagen que solo incluya píxeles que coincidan con ciertos criterios y luego realizar operaciones de escaneo más simples en la máscara resultante. También es posible etiquetar objetos y rastrear su movimiento en una serie de cuadros en una secuencia de video.

Ver también

Referencias

Russ, John C. (19 de diciembre de 2006) [1992]. Manual de procesamiento de imágenes (5ª ed.). Prensa CRC. ISBN   0-8493-7254-2 . CS1 maint: parámetro desalentado ( enlace )

  • Jan-Mark Geusebroek, Color y estructura geométrica en imágenes, aplicaciones en microscopía, ISBN   90-5776-057-6
  • Young Ian T., No solo imágenes bonitas: Microscopía cuantitativa digital, Proc. Royal Microscopical Society, 1996, 31 (4), págs. 311–313.
  • Young Ian T., Microscopía cuantitativa, IEEE Ingeniería en Medicina y Biología, 1996, 15 (1), págs. 59–66.
  • Young Ian T., Densidad de muestreo y microscopía cuantitativa, Citología e Histología Analítica y Cuantitativa, vol. 10, 1988, págs. 269-275

enlaces externos

Recursos de la biblioteca sobre el
procesamiento de imágenes microscópicas