CN108027981A - 多光谱三维成像系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种创建标本图像的计算机实现的方法，所述方法包括：接收标本的第一切面的第一图像，所述第一图像使用第一波长的不可见光创建；接收所述标本的第二切面的第二图像，所述第二切面邻近于所述第一切面并且所述第二图像使用所述第一波长的不可见光创建；共同配准所述第一图像和所述第二图像；以及由处理器使用下一个图像过程创建所述第一切面的单一平面图像。

Description

多光谱三维成像系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2015年5月21日提交的、标题为“Multi-Spectral Three DimensionalImaging System and Method”的美国临时申请序列号62/164,800的权益，所述申请的全部公开内容以引用方式并入本文。
技术领域
本发明构思涉及成像，并且更具体地，涉及使用不同波长的光进行成像。
背景技术
多光谱荧光低温切片(cryoslice)成像先前已经用来在独立或改进的低温切片成像仪[1,2]中测量体外药物分布。单一成像系统中的这类特殊性可导致每次扫描具有高成本。为了高流通量和低成本，构造具有对应的软件包的荧光成像仪将是有价值的，所述荧光成像仪可与已经处于适当位置的常见的低温切片器械协同工作。为此，在此概括的方法展示用于现有低温切片器械的多功能的、可转运的附加程序的低温荧光成像技术的工作流程。
发明内容
本发明构思的方面包括一种创建标本图像的计算机实现的方法，所述方法包括：由处理器接收标本的第一切面的第一图像，所述第一图像使用第一波长的不可见光创建；由处理器接收标本的第二切面的第二图像，所述第二切面邻近于第一切面并且第二图像使用第一波长的不可见光创建；共同配准第一图像和第二图像；以及由处理器使用下一个图像过程创建第一切面的单一平面图像。
方法可包括：由处理器接收标本的第N切面的使用第一波长的不可见光创建的图像；以及由处理器使用邻近标本切面的可使用下一个图像处理创建的至少三个图像来创建标本的3D图像。
方法还可包括：由处理器接收标本的第一切面的第三图像，所述第三图像使用第二波长的不可见光创建；由处理器接收标本的第二切面的第四图像，第四图像使用第二波长的不可见光创建；由处理器共同配准第一图像和第二图像。
方法还可包括：由处理器对第一图像进行去模糊；使用可见光图像确定组织类型，并且去模糊可基于组织类型(例如)由处理器使用基于存储历史或库的分类算法执行。根据各方面，去模糊可包括蒙特卡罗模拟、点扩散函数方法和去卷积方法中的一种。还根据各方面，去卷积方法可包括测量的点扩散函数核心、模拟的点扩散函数核心、路西理查森方法、维纳滤波去卷积、范西特泽尼克去卷积、盲去卷积和正则化去卷积方法中的一种。
根据各方面，标本可与具有处于近似200nm至1000nm范围中的发射光谱的至少一个第一荧光团接触。并且根据各方面，标本可与第二荧光团接触，所述第二荧光团具有处于近似200nm至1000nm范围中并且不同于所述第一荧光团的发射光谱。
并且根据各方面，所述方法还可包括：由处理器接收标本的第一切面的使用可见光创建的图像；以及由处理器共同配准标本的第一切面的图像。
根据另一方面，本发明构思是用于创建标本图像的系统，所述系统包括光源；图像捕获装置；以及处理器。光源可包括可见光源和/或不可见光源。还根据各方面，所述系统可包括显示器和/或用于输出数据(包括使用本发明构思的系统和方法创建的图像)的输出构件。
另一方面包括用于实现根据本发明构思创建标本图像的方法的非暂态程序产品。
本发明构思的又一方面包括一种创建标本图像的计算机实现的方法，所述方法包括：由处理器接收标本的第N切面的第NX图像，所述第NX图像使用第一波长的光创建；由处理器接收标本的第N切面的第NY图像，所述第NY图像使用第二波长的光创建，Y等于X+l并且M等于N+l，并且第M切面邻近第N切面；由处理器接收标本的第N切面的可见光图像；所述可见光图像使用可见光创建；由处理器共同配准第NX图像、第NY图像和可见光图像；以及
由处理器对第NX图像和第NY图像使用下一个图像过程来创建标本的3D图像。
所述方法还可包括反复进行以下各项：接收标本的第N切面的第NX图像；接收标本的第N切面的第NY图像；共同配准第NX图像、第NY图像和可见光图像；以及创建3D图像，其中NX＝Nx+l、Ny＝Ny+1并且M＝M+1。所述方法还可包括接收第N切面的第P光图像，其中N为整数倍。
附图说明
图1是示出根据本发明各方面的过程的说明性流程图；
图2示出根据本发明各方面的环境中的装置；
图3A和图3B示出使用本发明构思的一个方面创建的图像；
图4是根据本发明各方面捕获的一系列说明性连续切面图像；
图5A、图5B和图5C是根据各方面的说明性截面图像；
图6示出根据本发明各方面的环境中的装置；
图7示出根据本发明各方面的环境中的装置；
图8示出根据本发明各方面的环境中的装置；
图9示出根据本发明各方面的环境中的装置；并且
图10示出根据本发明各方面的环境中的装置。
具体实施方式
对动物、器官或组织内的各种物质的荧光分布进行成像的能力在药物发现和研发中已经被证明是有价值的。由于光学光在组织中的高散射，已经证明体内荧光成像尤其对于处于一定深度的靶而言是一个难题。体内体荧光成像已经使用断层成像恢复以及落射照明方案和透射照明方案执行。然而，使用这些形式的成像的荧光恢复已经示出对于位于深处和高度吸收的器官(诸如肝脏)具有差的准确性。另外，体内荧光恢复的分辨率极限广泛地被认为归因于荧光恢复问题的不适定性质而最多受限于几毫米。这一类分辨率极限降低提供关于相关(例如，脉管的)特性长度标度水平超过距受试体表面约几百微米的深度的任何有意义的荧光信息的能力。随着药物研发的进展，当在荧光中存在宽视场的脉管和靶向成像试剂时，仅检查荧光分布的体特性是不够的。为了执行具有增加的分辨率的荧光成像，可对低温切片与荧光落射照明成像执行耦合。虽然先前已经展示可用射线照相方法执行药物分布成像，但是荧光低温切片成像可在不使用电离辐射的情况下执行。另外，许多试剂是稳定贮存且无毒的。使用多光谱成像技术对若干试剂同时进行成像也是可能的。
本发明构思的各方面提供用于低温切片成像仪的独立(但便捷的)附加程序的简单的工作流程和软件，所述低温切片成像仪是在许多实验室中可用的一类常用器械。然而，由于根据本发明构思的各方面的荧光成像系统可被构造用于转运，因而将荧光成像与单一低温切片器械组合在一起不是必要的。根据本发明构思的器械用法和处理方案的多功能性部分地在于其可转运性。例如，在使用被设计用于全身成像的一个低温切片器械成像之后，将荧光器械移动至被构造用于高分辨率、单一器官成像的另一个低温切片器是可能的。
包括荧光成像的现有低温切片工作流程的延伸打开了使用分子探针的切削刃的大门。本发明的各方面使得在使用本发明构思的成像方案的同时，可能测量和可视化药物分布和/或分子探针，通过不同递送方法(例如，通过鞘内、口服、静脉内、皮下途径、通过吸入等)利用分子探针(单独地或组合地)给药。本发明的各方面能够同时实现感兴趣区的成像、图像的共同配准和多个荧光团的渲染。而且，相对强度量化可例如通过利用一个或多个荧光团的不同性质和分布来执行。三维图像可被创建和显示，这允许详细分析通过感兴趣区域的探针转运。本发明构思的方面利用K FLARE系统，其被优化用于与在包括吲哚菁绿的荧光引导手术中常见地使用的荧光团一起使用，但许多其他荧光团可使用本发明构思的方法和系统成像。例如参见表1中列出的探针。最后，光学数据与另外的模态(诸如x射线CT和MRI)的配准可实现混合试剂的多模态验证。
图1是示出创建标本图像的计算机实现的方法100的过程的流程图；所述方法可包括由处理器执行的过程。根据说明性方法的第一过程可包括由处理器接收标本的第一切面的第一图像102，所述第一图像使用第一波长的不可见光创建。通过不可见光，应当理解，可包括近红外(NIR)或红外(IR)光谱的波长中的电磁能以及诸如(如X射线荧光中的)X射线的电磁能。此外，超声、MRI和现已知的或随后研发的其他模态可用于解剖引导。此外，不可见光可包括紫外光。不可见光还可包括现已知的或随后研发的荧光团发荧光所处的波长。
所述方法的另一个过程可包括接收标本的第二切面的第二图像104，第二切面邻近于第一切面并且第二图像使用第一波长的不可见光创建。可设想，可根据本发明构思的各方面对标本的连续但非顺序的切面(例如，每隔一个切面、每隔三个切面)进行成像，或可对顺序的和非顺序的切面的进行组合成像并且进行处理。可执行的下一个过程包括共同配准第一图像和第二图像106。并且根据本发明构思的方面的最后的过程包括使用下一个图像过程创建第一切面的单一平面图像108。
可结合上述过程执行的任选的过程包括接收标本的第N切面的使用第一波长的不可见光创建的图像110。另外的任选的过程包括使用邻近标本切面的至少三个图像创建标本的3D图像(图3)。可对多个切面重复地执行N次这些任选的过程，以创建标本(或其部分)的完全的(或不完全的)3D渲染。创建3D图像可通过下一个图像处理执行。这种方法可被描述成包括如下：接收标本的第N切面的第NX图像，所述第NX图像使用第一波长的光创建；接收标本的第N切面的第NY图像，所述第NY图像使用第二波长的光创建，Y等于X+l并且M等于N+l，并且第M切面邻近第N切面；接收标本的第N切面的可见光图像；所述可见光图像使用可见光创建；由处理器共同配准第NX图像、第NY图像和可见光图像；以及对第NX图像和第NY图像使用下一个图像过程来创建标本的3D图像。根据本发明构思的方法可包括反复进行以下中的每一项：接收标本的第N切面的第NX图像；接收标本的第N切面的第NY图像；共同配准第NX图像、第NY图像和可见光图像；以及创建3D图像，其中Nx＝Nx+l、NY＝Ny+1并且M＝M+1。
另外，根据本发明构思的方法可包括接收第N切面的第P光图像，其中N为整数倍。使用光图像的共同配准对确定图像数据的适当布局和对确定组织类型可能是有用的。将每个荧光图像与同一切面的每个可见光图像共同配准可能是不必要的并且每个第5可见光图像、第10可见光图像或其他整数倍(第P)可见光图像可用于与其第P不可见光图像共同配准。
可以考虑可使用不同的荧光团，使得可使不同波长的光成像。可结合特异性结合使用不同荧光团来发现和照明与标本相关联的不同蛋白或结构。因此，可根据本发明的各方面执行的另外的任选过程包括接收标本的第一切面的第三图像114，所述第三图像使用第二波长的不可见光创建。下一个任选过程可包括接收标本的第二切面的第四图像116，所述第四图像使用第二波长的不可见光创建。下一个过程可包括共同配准第三图像和第四图像118。可执行共同配准以确保不同切面内的相同结构在图像中被适当地对齐。
根据本发明构思的方面，用来接触标本的荧光团可表现出处于近似200nm至1000nm范围中的发射光谱，并且如上文所论述，可在单一标本上使用多个荧光团，每个荧光团具有不同于其他荧光团的发射光谱。荧光团可包括但不限于表1中详述的那些。
可执行的另一个任选的过程包括对第一图像和/或任何其他图像进行去模糊。可在使用白光图像确定组织类型之后基于组织类型执行去模糊。可使用任何适当方法来执行去模糊，所述适当方法包括但不限于蒙特卡罗模拟、点扩散函数方法和去卷积方法。另外，去卷积方法可包括但不限于测量的点扩散函数核心、模拟的点扩散函数核心、路西理查森方法、维纳滤波去卷积、范西特泽尼克去卷积、盲去卷积和正则化去卷积方法。在本发明的另一个方面，结构图像过程可包括在具有将均匀结构图像的边缘和区域保留在所产生的荧光/功能图像中的约束的情况下，将已知点扩散函数从图像概率性地去卷积的去卷积过程。
另一个任选的过程包括使用白光的替代选择用于图像恢复、去模糊和重构。任何种类的共同配准的结构成像模态(诸如x射线CT、超声、MRI等)可用于获知(informed)去卷积。
另外，图像可首先由人或自动分类方法去模糊，之后基于针对每个区域定义的点扩散函数去模糊。
可对第一图像和/或任何其他图像执行去模糊。去模糊可包括移除损害图像清晰度的图像伪影的过程。能够经得起去模糊的图像伪影可以是亚表面荧光、相机光学器件像差和其他环境影响(诸如装备的振动)的结果。
可在使用白光图像确定组织类型之后基于组织执行去模糊。可使用任何适当方法来执行去模糊，所述适当方法包括但不限于蒙特卡罗模拟、点扩散函数方法和去卷积方法。
点扩散函数被理解成包括取用图像中的单一点或多个点的组合并且校正导致图像模糊的图像伪影的手段。点扩散函数是用于对图像进行去模糊的优选方法，其中模糊是亚表面荧光的结果。
所使用的去卷积方法可包括但不限于测量的点扩散函数核心、模拟的点扩散函数核心、路西理查森方法、维纳滤波去卷积、范西特泽尼克去卷积、盲去卷积和正则化去卷积方法。在本发明的另一个方面，结构图像过程可包括在具有将均匀结构图像的边缘和区域保留在所产生的荧光/功能图像中的约束的情况下，将已知点扩散函数从图像概率性地去卷积的去卷积过程。
虽然上文所论述的方法已经提及使用如本文所定义的不可见光进行成像，但是也可根据本发明构思的方面使用可见光进行成像。可结合其他过程使用的任选的过程包括接收标本的第一切面的使用可见光创建的图像；以及共同配准标本的第一切面的图像。
还设想用于创建标本图像的系统。根据各方面的说明性系统200在图2中示出并且包括光源202。光源202可适于发射光的任何波长或波长组合。也就是说，光源202可发射可见光以及致使荧光团发荧光的波长。光源202可被配置来发射单独的特定波长或同时连同其他波长一起发射。光源202可结合物理滤波器203使用。另外，可以数字的方式执行滤波以操纵图像数据以便产生以数字的方式更改的图像。还示出的是图像捕获装置204。图像捕获装置204可包括数字相机、数字视频捕获装置、电荷耦合装置(CCD)、增强的电荷耦合装置(iCCD)、膜、闪烁器、光学相干断层成像术、另外的光和用于解剖引导的医学成像模态(诸如x射线)。系统200包括处理器206，所述处理器206具体地根据本发明构思被编程来执行所述方法。处理器206可以单一单元或连接在一起或未连接在一起的多个单元实施。例如，第一过程可由处于一个位置处的处理器执行并且后续过程可由不同处理器执行，使得可对从一个处理器发送至另一个处理器的数据执行过程的组合。显示器208被示出。显示器208可适于示出使用根据本发明构思的方法创建的重构图像。显示器208可以是未知的或随后研发的任何适当的显示器。
根据本发明构思的替代性实施例，可使用可降低对共同配准各种分类(即，具有光亮对光熄灭的荧光、低分辨率对高分辨率白光)的图像的需要的相对高分辨率的相机。根据各方面，高分辨率的、固有地共同配准的白光和荧光图像可同时被聚集和存储。可根据各方面使用的高分辨率的示例包括1024乘1024像素或36498乘2432像素或任何其他适当分辨率。
根据这类方面，荧光重构可以如下执行：暴露的块面的白光和荧光图像被捕获用于每个图像切片。基准参考标记在白光图像中是可见的，并且通常是被钻到块中的油墨填充的孔。孔被构造成笔直的，这允许使用孔来将一个白光图像与下一个对准(即，顺序切面的图像可与彼此对准)。对于每个切片，白光图像和荧光图像被天然地共同配准，意味着当白光图像被对准时，那些对准转换可用来使荧光图像对准。以此方式，白光和荧光信息的完全对准的3D分布可被聚集在一起。
在本发明的另一方面，如果使用高分辨率相机聚集在一起的荧光图像仍具有亚表面荧光的外观，那么亚表面荧光的影响可通过使用去卷积方法或下一种图像处理方法移除。这些校正所需的参数可启发式地或根据经验确定。这些参数对于每个组织类型可能是不同的。
根据本发明的另外的方面，可使用白光图像，使用颜色匹配、图谱配准或混合技术，而不使用另外的成像模态(诸如x射线XCT或MRI)、或人工干预或这些的组合执行组织识别。当组织被识别时，查找表可用来隔离用于亚表面荧光移除的适当参数。每个组织然后可用适当参数处理以用于恢复。这导致如由校正的光子计数测量的荧光的分布。
在这类情况下，当系统被很好地表征(即，全部相机和光纤的效率和稳定性是已知的)时，然后可将这一类分布转化成荧光的定量分布。可替代地，如果被注射的荧光团的总分子计数是已知的并且整个身体已经被成像，那么使用比率测量技术来使荧光分布恢复是可能的。可替代地，如果荧光标准在视域中也是可见的，那么基于标准的光子计数来将荧光缩放至一定浓度。
根据这些方面的工作流程可向图像添加元信息，使得可在数据库中索引3D荧光图像和白光图像。元信息的非限制性示例可包括与受试体名称成对的识别号码、成像日期、用来捕获信息的模态、其他号码、项目或研究特定信息、像素大小或体素大小等。这意味着图像然后可在世界上任何地方通过云进行访问。
根据本发明构思的方法可被实施为非暂态计算机程序产品。可利用一个或多个计算机可读存储装置或计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读存储介质。计算机可读存储装置可以是(例如)但不限于电子、磁性、光学、电磁、或半导体系统、设备或装置或者前述系统、设备或装置的任何合适组合。计算机可读存储装置的更特定的示例(非详尽列表)将包括以下各项：便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光学存储装置、磁性存储装置或前述介质的任何合适组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储装置可以是可存储供指令执行系统、设备或装置使用或者与所述指令执行系统、设备或装置结合使用的程序的任何有形装置或介质。术语“计算机可读存储装置”或“其变型”并不涵盖单一传播介质，诸如铜电缆、光纤或无线传输介质。
在计算机可读存储装置或计算机可读介质上实施的程序代码可以使用任何适当的介质来传输，所述介质包括但不限于无线、有线线路、光纤电缆、RF等或前述介质的任何合适组合。
用于进行本发明方面的操作的计算机程序代码可以用一种或多种编程语言的任何组合来编写，所述编程语言包括面向受试体的编程语言，如Java、Smalltalk、C++等，以及常规程序性编程语言，如“C”编程语言或类似的编程语言。程序代码可以完全在用户的计算机上运行、部分地在用户的计算机上运行、作为独立的软件包运行，部分地在用户的计算机上且部分地在远程计算机上运行，或者完全在远程计算机或服务器上运行。在后一种场景中，远程计算机可通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机，或者可连接到外部计算机(例如，通过使用互联网服务提供商的互联网)。
本文中参考根据本发明的实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图图解和/或方框图来描述本发明的各方面。应了解，流程图图解和/或方框图的每一个方框以及流程图图解和/或方框图中的方框的组合可通过计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给一个或多个通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理设备的一个或多个处理器以便产生一种机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的一个或多个处理器执行的指令创建用于实现流程图和/或方框图一个或多个方框中所规定的功能/动作的手段。
还可以将这些计算机程序指令存储在可以引导一个或多个计算机、一个或多个其他可编程数据处理设备或一个或多个其他装置以特定方式起作用的一个或多个的计算机可读存储装置或计算机可读介质中，使得存储在一个或多个计算机可读存储装置或计算机可读介质中的指令产生一种制品，所述制品包括实现在流程图和/或方框图的一个或多个方框中规定的功能/操作的指令。
计算机程序指令也可以加载到一个或多个计算机、一个或多个其他可编程数据处理设备或一个或多个其他装置上以致使在一个或多个计算机、一个或多个其他可编程数据处理装置或一个或多个其他装置上执行一系列操作步骤来产生计算机实现的过程，使得在一个或多个计算机、一个或多个其他可编程数据处理设备或一个或多个其他装置上运行的指令提供用于实现流程图和/或方框图一个或多个方框中所规定的功能/动作的过程。
本文所使用的术语仅用于描述具体实施例的目的，并且不意图限制本发明。如本文所用，除非上下文另外明确说明，否则单数形式“一(a/an)”和“所述(the)”也意图包括复数形式。还应理解，术语“包括(comprises)”和/或“包括(comprising)”当在本说明书中使用时，规定存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件，但是不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或其群组。
以下权利要求书中的所有装置或步骤加功能要素的对应结构、材料、动作和等效物意图包括用于结合如具体要求保护的其他所要求保护的要素来执行所述功能的任何结构、材料或动作。出于说明和描述的目的已经呈现了对本发明的描述，但并不意图为详尽的或将本公开限制于呈所公开形式的本发明。在不脱离本发明的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域普通技术人员来说将是显而易见的。选择并且描述实施例以便最好地解释本发明的原理和实际应用，并且使得其他本领域普通技术人员了解各种实施例以及各种修改适合于所涵盖的具体用途。
一般方法：为了测量，首先通过适当方法预备受试体以供研究(即，用给定剂量的造影剂注射并且然后通常在适当时间之后处死)。以最佳切削温度材料(O.C.T.)冷冻感兴趣的样本。在低温切片器上将O.C.T.块连续地切片，其中每个切片或切面的高分辨率的白光图像与荧光图像被协同取用。可在适当滤波的情况下对多个荧光团同时成像。基于解剖和基准标记剪裁和对准切面图像。如果使用多个相机(即，白光相机被定位成使得感兴趣的受试体由白光和荧光相机从不同角度观看)，那么12参数仿射配准连同在低温切片图像处理中执行的标准刚性对准一起执行。然后使用Steyer等人呈现的修改形式的方法对荧光图像进行处理[3]，从而导致产生被共同配准到白光图像叠层的3D荧光分布恢复。
示例
首次接受试验的雄性斯普拉-道来大鼠鞘内注射70uL的浓度为100uM的ZW800-1[4]。允许造影剂分布90分钟，之后将受试体处死并且将大脑切除。然后将大脑在O.C.T.中冷冻并且使用徕卡3050低温恒温器(德国韦茨拉尔的徕卡相机AG)、高分辨率佳能EOS 700白光相机(美国纽约梅尔维尔的佳能)和K-FLARE外科手术荧光成像系统(美国马萨诸塞州伍斯特Curadel有限公司)成像。
图4示出在连续切面上取用的一组图像。图5A-C示出根据本发明构思的各方面成像的切面。具体地，图5A示出根据本发明构思的各方面预备和成像的大鼠大脑的矢状切面，图5B示出冠状切面并且图5C示出横切面。
荧光示踪剂的测量的分布基于先前研究与期望的分布匹配。所述方法展示了可使用单独的荧光成像系统与建立的低温切片器械协同执行多功能荧光成像技术。
参考文献：
[1]Roy等人,Anat Rec(2009).
[2]Sarantopoulos等人,Mol Imaging Biol(2011).
[3]Steyer等人,Annals of Biomed.Eng.(2009).
[4]Choi等人,Anger Chem Int Ed Engl(2011).
表1

Claims (30)

1.一种创建标本图像的计算机实现的方法，所述方法包括：
由处理器接收标本的第一切面的第一图像，所述第一图像使用第一波长的不可见光创建；
由所述处理器接收所述标本的第二切面的第二图像，所述第二切面邻近于所述第一切面并且所述第二图像使用所述第一波长的不可见光创建；
由所述处理器共同配准所述第一图像和所述第二图像；以及
由所述处理器使用下一个图像过程创建所述第一切面的单一平面图像。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
由所述处理器接收所述标本的第N切面的图像，所述图像使用所述第一波长的不可见光创建；以及
由所述处理器使用邻近标本切面中的至少三个图像创建所述标本的3D图像。
3.如权利要求2所述的方法，其中创建所述3D图像通过去模糊过程执行，其中所述去模糊过程包括亚表面荧光去除、相机光学器件中的像差或物理校正中的一种。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述标本与第二荧光团接触，所述第二荧光团具有处于但不限于近似200nm至1000nm范围中并且不同于所述第一荧光团的发射光谱。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括：
由所述处理器接收所述标本的所述第一切面的第三图像，所述第三图像使用第二波长的不可见光创建；
由所述处理器接收所述标本的第二切面的第四图像，所述第四图像使用所述第二波长的不可见光创建；
由所述处理器共同配准所述第三图像和所述第四图像；以及
由所述处理器使用下一个图像过程创建所述第一切面的单一平面图像。
6.如权利要求1所述的方法，其还包括：
由所述处理器对所述第一图像进行去模糊。
7.如权利要求6所述的方法，其还包括：
使用可见光图像确定组织类型并且其中所述去模糊基于组织类型执行。
8.如权利要求6所述的方法，其中所述去模糊包括解析解、蒙特卡罗模拟、点扩散函数方法和去卷积方法中的一种。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述去卷积方法包括以下各项中的一种：测量的点扩散函数核心、模拟的点扩散函数核心、路西理查森方法、维纳滤波去卷积、范西特泽尼克去卷积、盲去卷积和正则化去卷积方法。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述标本与具有处于近似200nm至1000nm范围中的发射光谱的至少一个第一荧光团接触。
11.如权利要求1所述的方法，其还包括：
由所述处理器接收所述标本的所述第一切面的使用可见光创建的图像；以及
由所述处理器共同配准所述标本的所述第一切面的所述图像。
12.一种用于创建标本图像的系统，所述系统包括：
光源；
图像捕获装置；
处理器，所述处理器被配置来：
接收标本的第一切面的第一图像，所述第一图像使用第一波长的不可见光创建；
接收所述标本的第二切面的第二图像，所述第二切面邻近于所述第一切面并且所述第二图像使用所述第一波长的不可见光创建；
共同配准所述第一图像和所述第二图像；以及
使用下一个图像过程创建所述第一切面的单一平面图像。
13.如权利要求12所述的系统，其还包括：
可见光源。
14.如权利要求12所述的系统，其还包括：
滤波器。
15.如权利要求12所述的系统，其中所述处理器进一步被配置来：
接收所述标本的第N切面的使用所述第一波长的不可见光创建的图像；并且
使用邻近标本切面的至少三个图像创建所述标本的3D图像。
16.如权利要求15所述的系统，其中创建所述3D图像通过下一个图像过程执行。
17.如权利要求12所述的系统，其中所述标本与第二荧光团接触，所述第二荧光团具有处于近似200nm至1000nm范围中并且不同于所述第一荧光团的所述光谱的发射光谱。
18.如权利要求12所述的系统，其中所述处理器进一步被配置来：
接收所述标本的所述第一切面的第三图像，
所述第三图像使用第二波长的不可见光创建；
接收所述标本的第二切面的第四图像，所述第四图像使用所述第二波长的不可见光创建；
共同配准所述第三图像和所述第四图像；以及
使用下一个图像过程创建所述第一切面的单一平面图像。
19.如权利要求12所述的系统，其中所述处理器进一步被配置来对所述第一图像进行去模糊。
20.如权利要求19所述的系统，其还包括：
使用可见光图像确定组织类型并且其中所述去模糊基于组织类型执行。
21.如权利要求19所述的系统，其中所述去模糊包括光学转运的解析解、蒙特卡罗模拟、点扩散函数方法和去卷积方法中的一种。
22.如权利要求21所述的系统，其中所述去卷积方法包括测量的点扩散函数核心、模拟的点扩散函数核心、路西理查森方法、维纳滤波去卷积、范西特泽尼克去卷积、盲去卷积和正则化去卷积方法中的一种。
23.如权利要求12所述的系统，其中所述标本与具有处于近似200nm至1000nm范围中的发射光谱的至少一个第一荧光团接触。
24.如权利要求13所述的系统，其中所述处理器进一步被配置来：
接收所述标本的所述第一切面的使用可见光创建的图像；并且
共同配准所述标本的所述第一切面的所述图像。
25.如权利要求12所述的系统，其还包括：
显示器。
26.一种创建标本图像的计算机实现的方法，所述方法包括：
由处理器接收标本的第N切面的第NX图像，所述第NX图像使用第一波长的光创建；
由所述处理器接收所述标本的所述第N切面的第NY图像，所述第NY图像使用第二波长的光创建，Y等于X+l并且M等于N+l，并且第M切面邻近所述第N切面；
由所述处理器接收所述标本的所述第N切面的可见光图像；所述可见光图像使用可见光创建；
由所述处理器共同配准所述第NX图像、所述第Ny图像和所述可见光图像；以及
由所述处理器对所述第NX图像和所述第NY图像使用下一个图像过程来创建所述标本的3D图像。
27.如权利要求26所述的方法，其还包括：
反复进行以下各项：
接收所述标本的所述第N切面的所述第Nx图像，
接收所述标本的第N切面的第NY图像，
共同配准所述第NX图像、所述第NY图像和所述可见光图像；以及
创建所述3D图像，其中NX＝Nx+l、Ny＝Ny+1并且M＝M+1。
28.如权利要求27所述的方法，其还包括：
接收所述第N切面的第P可见光图像，其中N是整数倍。
29.如权利要求26、27或28所述的方法，其中所述标本与具有处于近似200nm至1000nm范围中的发射光谱的至少一个第一荧光团接触。
30.一种创建标本图像的计算机实现的方法，所述方法包括：
由处理器接收标本的第N切面的第N图像，所述第N图像使用处于近似650nm至900nm范围中的第一波长的光创建；
由所述处理器接收所述标本的所述第N切面的可见光图像；所述可见光图像使用可见光创建；
由所述处理器共同配准所述第N图像和所述可见图像；
由所述处理器对所述第N图像使用下一个图像过程来创建所述标本的3D图像；
反复进行以下各项：
接收所述标本的所述第N切面的所述第N图像，
接收所述标本的所述第N切面的所述可见光图像，
共同配准所述第N图像和所述可见光图像，以及
创建所述3D图像，其中N＝N+1；
接收所述第N切面的第P可见光图像，其中N是整数倍，其中所述标本与具有处于近似200nm至1000nm范围中的发射光谱的至少一个第一荧光团接触。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110992394A (zh) * 2018-10-03 2020-04-10 Fei 公司 使用图像分割的对象跟踪
CN112747822A (zh) * 2020-07-17 2021-05-04 奕目(上海)科技有限公司 一种三维成像系统和方法

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10580130B2 (en) * 2017-03-24 2020-03-03 Curadel, LLC Tissue identification by an imaging system using color information
US20180357819A1 (en) * 2017-06-13 2018-12-13 Fotonation Limited Method for generating a set of annotated images
US11100350B2 (en) * 2018-02-19 2021-08-24 Avigilon Corporation Method and system for object classification using visible and invisible light images

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1953701A (zh) * 2004-03-11 2007-04-25 通用医院有限公司 使用荧光蛋白进行断层摄影成像的方法和系统
WO2008005991A1 (en) * 2006-07-03 2008-01-10 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. Invisible light fluorescent platelets for intraoperative detection of vascular thrombosis
US20090091566A1 (en) * 2007-10-05 2009-04-09 Turney Stephen G System and methods for thick specimen imaging using a microscope based tissue sectioning device
CN102007369A (zh) * 2008-02-18 2011-04-06 维森盖特有限公司 利用紫外线放射对活细胞进行3d成像
WO2012068142A2 (en) * 2010-11-15 2012-05-24 Tissuevision, Inc. Systems and methods for imaging and processing tissue
CA2902356A1 (en) * 2013-02-25 2014-08-28 Huron Technologies International Inc. Microscopy slide scanner with variable magnification
WO2014165091A2 (en) * 2013-03-12 2014-10-09 Cytoviva, Inc. Three-dimensional image processing to locate nanoparticles in biolgical and nonbiological media

Family Cites Families (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01169305A (ja) 1987-12-25 1989-07-04 Hitachi Ltd 顕微鏡装置のパターン検出方法
US5422730A (en) 1994-03-25 1995-06-06 Barlow; Clyde H. Automated optical detection of tissue perfusion by microspheres
DE59708387D1 (de) 1996-07-29 2002-11-07 Leica Microsystems Scheiben-mikrotom
US5836877A (en) 1997-02-24 1998-11-17 Lucid Inc System for facilitating pathological examination of a lesion in tissue
JP2002514762A (ja) 1998-05-09 2002-05-21 アイコニシス，インコーポレーテッド コンピュータによって制御された、胎児細胞を含む希少細胞に基づく診断のための方法および装置
US6236708B1 (en) * 1998-11-25 2001-05-22 Picker International, Inc. 2D and 3D tomographic X-ray imaging using flat panel detectors
US6330348B1 (en) 1999-01-21 2001-12-11 Resolution Sciences Corporation Method and apparatus for measurement of microtome performance
US6387653B1 (en) 1999-04-09 2002-05-14 Culterra, Llc Apparatus and method for automatically producing tissue slides
EP1177523B1 (en) 1999-04-13 2013-08-21 Chromavision Medical Systems, Inc. Histological reconstruction and automated image analysis
US6256366B1 (en) * 1999-07-22 2001-07-03 Analogic Corporation Apparatus and method for reconstruction of volumetric images in a computed tomography system using sementation of slices
US6844150B2 (en) * 2000-08-24 2005-01-18 The Regents Of The University Of California Ultrahigh resolution multicolor colocalization of single fluorescent probes
GB0030310D0 (en) 2000-12-13 2001-01-24 Medical Res Council Apparatus and method for imaging a histological sample
DE10110511C1 (de) 2001-02-28 2002-10-10 Attomol Gmbh Molekulare Diagno Verfahren zur Herstellung eines Arrays zur Detektion von Komponenten aus einer biologischen Probe
ES2406697T3 (es) 2002-03-12 2013-06-07 Beth Israel Deaconess Medical Center Sistema de obtención de imágenes médicas
US6800249B2 (en) 2002-06-14 2004-10-05 Chromavision Medical Systems, Inc. Automated slide staining apparatus
EP1534114A2 (en) 2002-06-18 2005-06-01 Lifespan Biosciences, Inc. Computerized image capture of structures of interest within a tissue sample
US7582872B2 (en) 2002-10-11 2009-09-01 Malvern Instruments Incorporated Volumetric spectral imaging
US7372985B2 (en) 2003-08-15 2008-05-13 Massachusetts Institute Of Technology Systems and methods for volumetric tissue scanning microscopy
US20050136549A1 (en) 2003-10-30 2005-06-23 Bioimagene, Inc. Method and system for automatically determining diagnostic saliency of digital images
WO2005036451A1 (en) 2003-10-08 2005-04-21 Lifespan Biosciences, Inc. Automated microspcope slide tissue sample mapping and image acquisition
DE202004006265U1 (de) 2004-04-21 2004-06-17 Leica Microsystems Nussloch Gmbh Mikrotem zur Erzeugung von Dünnschnitten
US20050250091A1 (en) 2004-05-05 2005-11-10 Chemlmage Corporation Raman molecular imaging for detection of bladder cancer
US7677289B2 (en) 2004-07-08 2010-03-16 President And Fellows Of Harvard College Methods and apparatuses for the automated production, collection, handling, and imaging of large numbers of serial tissue sections
US20060127880A1 (en) 2004-12-15 2006-06-15 Walter Harris Computerized image capture of structures of interest within a tissue sample
US7767414B1 (en) 2005-04-20 2010-08-03 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Optical imaging of molecular characteristics of biological specimen
US7627153B2 (en) 2005-08-04 2009-12-01 Carl Zeiss Microimaging Gmbh Repositioning inaccuracies in an automated imaging system
DE102005042367B4 (de) 2005-09-07 2009-11-12 Leica Microsystems Cms Gmbh Vorrichtung zum Erzeugen von 3-D Bildern einer Probe
ES2272192B1 (es) * 2005-10-14 2008-03-16 Consejo Superior Invet. Cientificas Metodo de deconvolucion ciega y superresolucion para secuencias y conjuntos de imagenes, y sus aplicaciones.
US7831075B2 (en) 2005-10-20 2010-11-09 Case Western Reserve University Imaging system
JP4636552B2 (ja) 2006-01-25 2011-02-23 セイコーインスツル株式会社 自動薄切装置
US9008378B2 (en) 2006-12-20 2015-04-14 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Arrangement and imaging of biological samples
DE102009022157B4 (de) 2008-08-08 2011-09-01 Leica Biosystems Nussloch Gmbh Verfahren zum Herstellen von Dünnschnitten einer Probe mittels einer Bilderkennung
GB2462360B (en) 2008-08-08 2010-12-01 Leica Biosystems Nussloch Gmbh Production of thin sections of a sample by means of a microtome with an image recognition system
US8386015B2 (en) 2008-10-27 2013-02-26 Siemens Aktiengesellschaft Integration of micro and macro information for biomedical imaging
BRPI1007627A2 (pt) 2009-04-28 2018-03-06 Koninklijke Philips Electrnics N. V. metodo para uso em biologia, histologia e patologia, equipamento ou sistema para uso em biologia, histologia e patologia suporte de dados e sistemas de processamento de informação para uso em biologia histologia e patologia
US8744163B2 (en) 2010-02-09 2014-06-03 International Genomics Consortium System and method for laser dissection
US8937722B2 (en) * 2010-03-28 2015-01-20 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Complex index refraction tomography with sub λ/6-resolution
US8839700B2 (en) 2010-06-23 2014-09-23 Tissuevision, Inc. Oscillating microtome with flexure drive
US8787651B2 (en) 2010-09-28 2014-07-22 Flagship Biosciences, LLC Methods for feature analysis on consecutive tissue sections
WO2012080363A1 (de) 2010-12-15 2012-06-21 Carl Zeiss Ag Automatisierte abbildung vorbestimmter bereiche in schnittserien
JP5766004B2 (ja) 2011-04-26 2015-08-19 倉敷紡績株式会社 薄切片試料作製装置及び薄切片試料作製方法
JP5969772B2 (ja) 2012-02-08 2016-08-17 サクラファインテックジャパン株式会社 薄切片作製装置及び薄切片作製方法
WO2013163211A1 (en) * 2012-04-24 2013-10-31 The General Hospital Corporation Method and system for non-invasive quantification of biological sample physiology using a series of images
US9194775B2 (en) 2012-07-30 2015-11-24 Aspect Imaging Ltd. Guided slicing system for obtaining histological samples and methods thereof
US10376147B2 (en) 2012-12-05 2019-08-13 AccuVeiw, Inc. System and method for multi-color laser imaging and ablation of cancer cells using fluorescence
DE202013103215U1 (de) 2013-07-17 2013-08-08 Aspect Imaging Ltd. Ein geführtes Scheibenschneidsystem zum Erhalten von histologischen Proben

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1953701A (zh) * 2004-03-11 2007-04-25 通用医院有限公司 使用荧光蛋白进行断层摄影成像的方法和系统
WO2008005991A1 (en) * 2006-07-03 2008-01-10 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. Invisible light fluorescent platelets for intraoperative detection of vascular thrombosis
US20090091566A1 (en) * 2007-10-05 2009-04-09 Turney Stephen G System and methods for thick specimen imaging using a microscope based tissue sectioning device
CN102007369A (zh) * 2008-02-18 2011-04-06 维森盖特有限公司 利用紫外线放射对活细胞进行3d成像
WO2012068142A2 (en) * 2010-11-15 2012-05-24 Tissuevision, Inc. Systems and methods for imaging and processing tissue
CA2902356A1 (en) * 2013-02-25 2014-08-28 Huron Technologies International Inc. Microscopy slide scanner with variable magnification
WO2014165091A2 (en) * 2013-03-12 2014-10-09 Cytoviva, Inc. Three-dimensional image processing to locate nanoparticles in biolgical and nonbiological media

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PATEL RAKESH 等: "Multimodal optical imaging for detecting breast cancer", 《JOURNAL OF BIOMEDICAL OPTICS》 *
PUNGE A,RIZZOLI S O,JAHN R: "《3D Reconstruction of High-Resolution STED》", 《MICROSCOPE REAEARCH & TECHNIQUE》 *
汤锦波: "《桡骨远端骨折》", 31 January 2013 *
赵海峰 等: "基于特征点Rényi互信息的医学图像配准", 《计算机学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110992394A (zh) * 2018-10-03 2020-04-10 Fei 公司 使用图像分割的对象跟踪
CN112747822A (zh) * 2020-07-17 2021-05-04 奕目(上海)科技有限公司 一种三维成像系统和方法

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