CN115086563A - 基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置 - Google Patents
基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115086563A CN115086563A CN202210889629.0A CN202210889629A CN115086563A CN 115086563 A CN115086563 A CN 115086563A CN 202210889629 A CN202210889629 A CN 202210889629A CN 115086563 A CN115086563 A CN 115086563A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sample
- image
- serialem
- rough
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013480 data collection Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 63
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 140
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 107
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 34
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 27
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 17
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 5
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000001493 electron microscopy Methods 0.000 description 2
- 229920002521 macromolecule Polymers 0.000 description 2
- 238000002620 method output Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000002424 x-ray crystallography Methods 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108010083687 Ion Pumps Proteins 0.000 description 1
- 102000006391 Ion Pumps Human genes 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008570 general process Effects 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000012464 large buffer Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B21/00—Microscopes
- G02B21/36—Microscopes arranged for photographic purposes or projection purposes or digital imaging or video purposes including associated control and data processing arrangements
- G02B21/361—Optical details, e.g. image relay to the camera or image sensor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/698—Matching; Classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置。方法包括:当SerialEM进入观察模式时,获取样品台中样品的第一离焦量,根据第一离焦量和粗校离焦量对样品台的高度进行初步校正;对校正后的样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像;将样品孔洞图像和孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据图像比对信息和预设的补偿信息对样品进行补偿移动;当SerialEM进入聚焦模式时,获取样品的第二离焦量,根据第二离焦量和精校离焦量对样品台进行精调;根据精调后样品台所处的位置和拍摄倍数对样品进行拍摄,得到方格图像;根据方格图像进行选点、单颗粒数据收集。采用本方法能够提高单颗粒数据收集有效率。
Description
技术领域
本申请涉及显微镜技术领域,特别是涉及一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置。
背景技术
在低温下使用透射电子显微镜观察样品的显微技术,称为冷冻电子显微镜技术,简称冷冻电镜。冷冻电镜是重要的结构生物学研究方法,最常用的冷冻电镜技术是冷冻单颗粒电子显微技术,其正逐渐成为结构生物学发展的主流方向。单颗粒数据自动收集的大体流程为:首先要拍摄整个样品的大地图Altas(整个样品的大地图),然后选出适合单颗粒数据收集的Square(样品载网的一个方格)拍摄中地图,最后选择出中地图上合适的位置来进行数据收集。
在进行数据收集时样品须处于eucentric height(共心高度),相关技术中,目前使用SerialEM软件进行数据收集时,主要使用Z_byV脚本自动找某一Square的eucentricheight。然而在正式收集数据时会精细地找感兴趣位置的eucentric height,这一高度通常与Z_byV脚本找到的encentric height有差异,有时会达到5~10μm甚至更大。由于样品处于一端固定的样品杆上,Z轴高度的改变会导致X轴和Y轴位置的变化,从而导致实际拍摄位置发生变化,致使自动数据收集时无法完全获得感兴趣区域的图像,造成单颗粒数据收集有效率降低。因此,如何提高单颗粒数据收集有效率成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高单颗粒数据收集有效率的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置。
第一方面,本申请提供了一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法。所述方法包括:
当SerialEM进入观察模式时,获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正;
对校正后的所述样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像;
将所述样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据所述图像比对信息和预设的补偿信息对所述样品进行补偿移动;
当所述SerialEM进入聚焦模式时,获取所述SerialEM处于所述聚焦模式下所述样品的离焦量,得到第二离焦量,根据所述第二离焦量和预设的精校离焦量对所述样品台的高度进行精调;
根据精调后所述样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对所述样品进行拍摄,得到方格图像;
根据所述方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
在其中一个实施例中,所述获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正,包括:
获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量;
根据所述第一离焦量和所述粗校离焦量,计算得到粗校移动值;
若所述粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值,则根据所述SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,根据预设移动值对所述样品台进行移动,返回所述获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;
若所述粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则根据所述粗校移动值对所述样品台进行移动,返回所述获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;
其中,所述样品台在移动过程中,所述第一离焦量的大小发生变化。
在其中一个实施例中,所述根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正,包括:
根据所述第一离焦量和所述粗校离焦量,计算得到粗校移动值;
若所述粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则保持所述样品台不动。
在其中一个实施例中,所述图像比对信息包括横坐标差异值和纵坐标差异值;
所述根据所述图像比对信息和预设的补偿信息对所述样品进行补偿移动,包括:
根据所述横坐标差异值和所述纵坐标差异值,计算得到图像差异值;
若所述图像差异值大于预设的差异阈值,则根据所述补偿信息对所述样品台进行移动;
若所述图像差异值小于或者等于所述差异阈值,保持所述样品台不动。
在其中一个实施例中,所述将所述样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,包括:
将所述孔洞参考图像和所述样品孔洞图像对齐;
将对齐的所述孔洞参考图像和所述样品孔洞图像进行横坐标方向的差异比对,得到横坐标差异值;以及,
将对齐的所述孔洞参考图像和所述样品孔洞图像进行纵坐标方向的差异比对,得到纵坐标差异值。
在其中一个实施例中,所述根据所述横坐标差异值和所述纵坐标差异值,计算得到图像差异值,包括:
对所述横坐标差异值进行平方运算,得到横坐标平方值;
对所述纵坐标差异值进行平方运算,得到纵坐标平方值;
根据所述横坐标平方值和所述纵坐标平方值进行求和运算,得到目标差异值;
对所述目标差异值进行平方根运算,得到所述图像差异值。
在其中一个实施例中,在当SerialEM进入观察模式时,获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量之前,所述方法还包括:
获取透射电镜的液氮加注状态;
若所述液氮加注状态未处于正在加注状态,则输出第一控制信号;
基于所述第一控制信号控制所述SerialEM进入观察模式。
第二方面,本申请还提供了一种基于SerialEM的单颗粒数据收集装置。所述装置包括:
第一离焦量获取模块,用于当SerialEM进入观察模式时,获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正;
样品拍摄模块,用于对校正后的所述样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像;
图像比对模块,用于将所述样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据所述图像比对信息和预设的补偿信息对所述样品进行补偿移动;
第二离焦量获取模块,用于当所述SerialEM进入聚焦模式时,获取所述SerialEM处于所述聚焦模式下所述样品的离焦量,得到第二离焦量,根据所述第二离焦量和预设的精校离焦量对所述样品台的高度进行精调;
图像拍摄模块,用于根据精调后所述样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对所述样品进行拍摄,得到方格图像;
数据收集模块,用于根据所述方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面实施例的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面实施例的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法。
上述第一方面实施例的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置,通过当SerialEM进入观察模式时,获取SerialEM处于观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据第一离焦量和预设的粗校离焦量对样品台的高度进行初步校正,然后对样品进行拍摄,得到样品孔洞图像,然后将样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据图像对比信息和预设的补偿信息对样品进行补偿移动,当SerialEM进入聚焦模式时,获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量,根据第二离焦量和预设的精校离焦量对样品台的高度进行精调,根据精调后的样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对样品进行拍摄,得到方格图像,再根据方格图像进行选点、单颗粒数据收集。本申请实施例通过对在不同模式下对样品进行高度调整,从而避免在正式收集数据时样品位置发生明显变化,从而提高了单颗粒数据收集有效率,并且,通过预先设定的拍摄倍数对样品进行拍摄,直接得到方格图像,而不是现有技术中的将多张图片进行拼接才能得到方格图像,这样设置能够避免图片拼接导致的错位。
附图说明
图1为一些实施例中基于SerialEM的单颗粒数据收集方法的流程示意图;
图2为图1中步骤102的具体实现方法的第一流程示意图;
图3为图1中步骤102的具体实现方法的第二流程示意图;
图4为图1中步骤102的具体实现方法的第三流程示意图;
图5为图1中步骤106的具体实现方法的第一流程示意图;
图6为图1中步骤106的具体实现方法的第二流程示意图;
图7为图5中步骤502的具体实现方法的流程示意图;
图8为另一些实施例中基于SerialEM的单颗粒数据收集方法的流程示意图;
图9为一些实施例中基于SerialEM的单颗粒数据收集装置的结构框图;
图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
首先对本申请涉及到的专有名词进行解释:
SerialEM是一种电子显微镜自动化数据收集软件。
eucentric height:共心高度,当样品处于该高度时,倾斜样品图像不会发生移动的Z轴高度。
Atlas:整个样品的大地图。
Square:样品载网的一个方格。
观察模式:SerialEM软件的观察模式,通常用于拍摄中地图的参数,在这种模式下,透射电镜的放大倍数一般在3000倍左右。
Record模式:指的是SerialEM数据收集模式。
聚焦模式:指的是SerialEM的Focus模式,通常设置和Record模式倍数相同。
Search模式:通常用于拍摄大地图的参数,放大倍数一般在100~300倍。
Z_byV脚本:SerialEM软件通用使用光倾斜方式自动找样品eucentric height的脚本。
Low Dose:低剂量。
在低温下使用透射电子显微镜观察样品的显微技术,称为冷冻电子显微镜技术,简称冷冻电镜。冷冻电镜可以通过电子显微镜直接观察冰冻状态下生物大分子的二维形貌,并结合图像处理技术重构得到高分辨率三维结构。冷冻电镜是重要的结构生物学研究方法,它与另外两种技术:X射线晶体学和核磁共振一起构成了高分辨率结构生物学研究的基础,是获得生物大分子的结构并揭示其功能的重要研究手段之一。近几年,越来越多的结构生物学家转而利用冷冻电子显微学技术而不是传统的X射线晶体学和核磁共振波谱学技术来研究大的蛋白质或复合体的结构与功能,并取得了丰硕成果。最常用的冷冻电镜技术是冷冻单颗粒电子显微技术,其正逐渐成为结构生物学发展的主流方向。
相关技术中,主要采取SerialEM软件对单颗粒数据进行自动收集,其大致流程是:
首先,使用Low Dose里的Search模式拍摄整个样品的大地图Atlas。
其次,使用Low Dose里的观察模式拍摄合适的Square的中地图。
最后,从中地图中选出合适的位置,进入Record模式进行数据自动收集(放大倍数通常在30000~200000x)。
在进行数据收集时样品须处于eucentric height,以便实际放大倍数不随时间而改变。使用SerialEM进行单颗粒数据收集时,通常先使用Low Dose的观察模式参数通过Z_byV脚本自动找某一Square的eucentric height,之后在正式收数据时,使用Low Dose的Focus模式参数精细地找感兴趣位置的eucentric height。这两者的Z轴高度通常会发生变化,有时会达到5~10μm甚至更大的差异。由于样品处于一端固定的样品杆上,Z轴高度的改变会导致X轴和Y轴位置的变化,从而导致实际拍摄位置发生变化,致使自动数据收集时无法完全获得感兴趣区域的图像,造成单颗粒数据收集有效率降低。
基于此,本申请实施例提出了一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法,能够在拍摄中地图前便可精准确定样品的eucentric height,规避自动收数据时的由于Z轴高度变化的大差异改变造成的拍摄位置偏移,提高数据收集有效率,同时通过预先设定的拍摄倍数对样品进行拍摄,直接得到方格图像,而不是现有技术中的将多张图片进行拼接才能得到方格图像,这样设置能够避免图片拼接导致的错位。
下面结合附图对本申请的实施例作进一步阐述。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法,本实施例的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法可以应用于服务器上,也可以应用于和透射电镜相连接的电脑上,以该方法应用于和透射电镜相连接的电脑上进行举例说明,该基于SerialEM的单颗粒数据收集方法包括但不限于以下步骤:
步骤102,当SerialEM进入观察模式时,获取SerialEM处于观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据第一离焦量和预设的粗校离焦量对样品台的高度进行初步校正。
其中,离焦量指的是偏离正焦的位移量。
透射电镜,指的是透射电子显微镜,透射电子显微镜(Transmission ElectronMicroscope,TEM),可以看到在光学显微镜下无法看清的小于0.2μm的细微结构。
在本实施例中,样品放置于样品台中。
在步骤102中,服务器或者其他执行本方案基于SerialEM的单颗粒数据收集方法的处理器,输出第一控制信号,以使SerialEM软件进入观察模式,即进入View模式,并且,当SerialEM软件处于观察模式下后,获取样品的离焦量,得到第一离焦量,然后根据第一离焦量和粗校离焦量对样品台的高度进行初步校正。
需要说明的是,初步校正调整的是样品台的Z轴高度,粗校离焦量为预先设定的,可以根据实际情况进行修改,本申请对粗校离焦量的具体数值不做具体限制。
在一些实施例中,粗校离焦量为-30μm,根据粗校离焦量和第一离焦量对透射电镜的样品台沿着Z轴进行移动,从而实现样品台的高度的初步校正。
步骤104,对校正后的样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像。
在一些实施例的步骤104中,对样品台进行初步校正以后,控制SerialEM软件进入观察模式,并且控制SerialEM软件对样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像,以确定初步校正后的样品所处的大致位置。
步骤106,将样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据图像比对信息和预设的补偿信息对孔洞图像进行图像移动补偿或者对样品台进行补偿移动。
在实施例的步骤106中,孔洞参考图像用于表征初步校正后样品所处的标准位置。通过将样品孔洞图像和孔洞参考图像进行对比,得到图像对比信息,能够确定初步校正后样品所处位置和标准位置的差别,从而便于后续对样品台的调整。
在一些实施例的步骤106中,根据前述步骤得到的图像比对信息和预先设置的补偿信息对孔洞图像进行图像移动补偿或者对样品台进行补偿移动,通过这样设置,能够实现对孔洞在图像中所处位置的调整。
其中,图像移动补偿指的是为实现对样品台初步校正后的补偿,根据图像比对信息对图像的移动。样品台补偿移动指的是为实现对样品台初步校正后的补偿,根据图像比对信息对样品台的移动。
步骤108,当SerialEM进入聚焦模式时,获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量,根据第二离焦量和预设的精校离焦量对样品台的高度进行精调。
在一些实施例的步骤108中,服务器或者其他执行本方案基于SerialEM的单颗粒数据收集方法的处理器,输出第二控制信号,以使SerialEM进入聚焦模式,即进入Focus模式,并且,当SerialEM处于聚焦模式后,获取样品的离焦量,得到第二离焦量,然后,根据第二离焦量和精校离焦量对样品台的位置进行精确调整。
需要说明的是,精调针对是样品台的Z轴高度,通过根据第二离焦量和精校离焦量实现对样品台的精确调整,精校离焦量为预先设定的,可以根据实际情况进行修改,本申请对精校离焦量的具体数值不做具体限制。
需要说明的是,聚焦模式下透射电镜的放大倍数与Record模式下的放大倍数一致,因此在聚焦模式下对样品精确调整好位置以后,近乎直接找到了单颗粒数据收集时的eucentric height,从而能够规避自动收数据时的由于Z轴高度变化的大差异改变造成的拍摄位置偏移,提高数据收集有效率。
步骤110,根据精调后样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对样品进行拍摄,得到方格图像。
在一些实施例的步骤110中,对样品台进行精确调整后,即可找到单颗粒数据收集时的eucentric height,在这种情况下,根据预先设定的拍摄倍数对样品进行拍摄,即可得到方格,即单颗粒数据收集时的Square图像。
步骤112,根据方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
在步骤112中,在本方案中,单颗粒数据指的是生物大分子,单颗粒数据收集针对的是生物大分子的数据收集。得到方格图像后,基于方格图像进行选点,然后进行数据收集,即可实现单颗粒数据的收集。
上述基于SerialEM的单颗粒数据收集方法中,通过当SerialEM进入观察模式时,获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,根据第一离焦量和预设的粗校离焦量对样品台的高度进行初步校正,然后对校正后的样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像,然后将样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据图像对比信息和预设的补偿信息对样品进行补偿移动,当SerialEM进入聚焦模式时,获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量,根据第二离焦量和预设的精校离焦量对样品台进行精调,根据精调后的样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对样品进行拍摄,得到方格图像,再根据方格图像进行选点、单颗粒数据收集。本申请实施例通过对在不同模式下对样品进行高度调整,从而避免在正式收集数据时样品的位置发生明显变化,从而提高了单颗粒数据收集有效率,并且,通过预先设定的拍摄倍数对样品进行拍摄,直接得到方格图像,而不是现有技术中的将多张图片进行拼接才能得到方格图像,这样设置能够避免图片拼接导致的错位。
在一些实施例中,如图2所示,步骤102包括但不限于步骤202、步骤204、步骤206和步骤208,下面结合图2对这四个步骤进行详细描述。
步骤202,获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量。
步骤204,根据第一离焦量和粗校离焦量,计算得到粗校移动值。
具体地,在步骤204中,以move_value_roughly表示粗校移动值,以recent_value_roughly表示第一离焦量,以target_value_roughly表示粗校离焦量,则根据公式(1)计算得到粗校移动值,公式(1)具体为:
根据上述公式(1)计算得到粗校移动值后,再根据粗校移动值对样品台进行移动。
步骤206,若粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值,则根据SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,根据预设移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;其中,样品台在移动过程中,第一离焦量的大小发生变化。
在一些实施例的步骤206中,当粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值时,则使用SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,然后以预设移动值对样品台沿着Z轴方向进行移动,然后获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,以实现对第一离焦量的更新。对更新后的第一离焦量,再通过公式(1)计算得到粗校移动值,然后,再根据第一粗校阈值和第二粗校阈值对粗校移动值进行判断,如果粗校移动值仍然满足大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值的条件,则使用SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,然后以预设移动值对样品台进行移动,并且后获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,以实现对第一离焦量的更新。对更新后的第一离焦量,再通过公式(1)计算得到粗校移动值。直到粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则不再获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量。
其中,eucentricity功能为SerialEM内置的功能,能够对样品进行高度粗略校准。
步骤208,若粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则根据粗校移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;其中,样品台在移动过程中,第一离焦量的大小发生变化。
在一些实施例的步骤208中,与步骤206类似,如果粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则根据粗校移动值对样品台进行移动,并且后获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,以实现对第一离焦量的更新。对更新后的第一离焦量,再通过公式(1)计算得到粗校移动值。直到粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则不再获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量。
初步校正相当于对样品台Z轴高度的粗调。
在一些实施例中,第一粗校阈值为10μm,第二粗校阈值为-10μm,预设移动值为-7μm,第三粗校阈值为-1μm,第四粗校阈值为1μm。当根据公式(1)计算得到的粗校移动值大于10μm,或者小于-10μm时,使用SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,然后对样品台Z轴移动-7μm,然后再获取移动后SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,以实现对第一离焦量的更新。对更新后的第一离焦量,再通过公式(1)计算得到粗校移动值,如果粗校移动值大于10μm或小于-10μm时,继续使用程序内置eucentricity功能进行高度粗略校准,然后以-7μm的预设移动值对样品台进行移动,并继续获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,以实现对第一离焦量的更新,如果此时粗校移动值大于-1μm且小于-10μm或者大于1μm且小于10μm,则根据粗校移动值对样品台Z轴移动,然后再获取移动后SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,以实现对第一离焦量的更新。如果此时粗校移动值大于-1μm且小于1μm,则不在获取获取移动后的SerialEM处于观察模式下样品的离焦量。
需要说明的是,第一粗校阈值、第二粗校阈值、第三粗校阈值、第四粗校阈值和预设移动值为预先设定的,对应的具体数值可以根据实际情况进行修改,对于此本申请不作具体限制。
请参照图3,在一些实施例中,步骤102还包括但不限于步骤302和步骤304,下面结合图3对这两个步骤进行详细描述。
步骤302,根据第一离焦量和粗校离焦量,计算得到粗校移动值。
步骤304,若粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则保持样品台不动。
具体地,在本实施例中,根据前述的公式(1)计算得到粗校移动值,如果粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则说明样品台不需要移动,在这种情况下,保持样品台的位置不动。
在一些实施例中,如图4所示,步骤102包括的但不限于以下步骤:
步骤402,获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量。
步骤404,根据第一离焦量和粗校离焦量,计算得到粗校移动值。
在一些实施例的步骤404中,通过前述的公式(1)计算得到粗校移动值。
在一些实施例的步骤406中,当粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值时,说明样品台不需要移动,调整执行步骤416。否则,执行步骤408。
在一些实施例的步骤408中,当粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值,跳转执行步骤410,以使用SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,然后以预设移动值对样品台沿着Z轴方向进行移动。否则,跳转执行步骤412。
步骤410,根据SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,根据预设移动值对样品台进行移动。
在一些实施例的步骤410中,执行完步骤410后,调整执行步骤402,以实现第一离焦量的更新,从而实现对样品台的进一步调整。
在一些实施例的步骤412中,如果粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则跳转执行步骤414,根据粗校移动值对样品台进行移动。
步骤414,根据粗校移动值对样品台进行移动。
在一些实施例的步骤414中,执行完步骤414后,调整执行步骤402,以实现第一离焦量的更新,从而实现对样品台的进一步调整。
步骤416,保持样品台不动。
通过这样设置,针对不同的粗校移动值对样品台的Z轴实现不同的调整,便于快速而准确的实现样品台的Z轴的初步校正。
在一些实施例中,如图5所示,图像比对信息包括横坐标差异值和纵坐标差异值,步骤“根据图像比对信息和预设的补偿信息对样品进行补偿移动”包括但不限于以下步骤:
步骤502,根据横坐标差异值和纵坐标差异值,计算得到图像差异值。
步骤504,若图像差异值大于预设的差异阈值,则根据补偿信息对样品台进行移动。
在一些实施例的步骤504中,如果图像差异值大于差异阈值,则根据补偿信息对样品台进行移动。例如,补偿信息为X轴移动-0.025μm,Y轴移动-0.025μm,则当图像差异值大于差异阈值时,则将样品台在X轴方向上移动-0.025μm,在Y轴方向上移动-0.025μm,保持Z轴不动。
需要说明的是,补偿信息为预先设定的,具体的移动数值、移动方向可以根据实际情况进行修改,对于此,本申请不作具体限制。
步骤506,若图像差异值小于或者等于差异阈值,保持样品台不动。
具体地,在一些实施例的步骤506中,当图像差异值小于或等于差异阈值时,说明初步校正后的孔洞所处为位置与表征位置差别不大,在这种情况下,保持样品台不动。
在一些实施例中,如图6所示,步骤“将样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息”包括但不限于以下步骤:
步骤602,将孔洞参考图像和样品孔洞图像对齐。
步骤604,将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行横坐标方向的差异比对,得到横坐标差异值。
步骤606,将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行纵坐标方向的差异比对,得到纵坐标差异值。
具体地,在本实施例中,首先将样品孔洞图像和孔洞参考图像进行对齐,然后,将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行横坐标方向的差异比对,得到横坐标差异值,将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行纵坐标方向的差异比对,得到纵坐标差异值。通过这样设置,能够得到初步校正后的样品孔洞图像和孔洞参考图像在X轴和Y轴的差异信息。
在一些实施例中,如图7所示,步骤502包括但不限于步骤702、步骤704、步骤706和步骤708,下面结合图7对这四个步骤进行详细介绍。
步骤702,对横坐标差异值进行平方运算,得到横坐标平方值。
步骤704,对纵坐标差异值进行平方运算,得到纵坐标平方值。
步骤706,根据横坐标平方值和纵坐标平方值进行求和运算,得到目标差异值。
步骤708,对目标差异值进行平方根运算,得到图像差异值。
具体地,在本实施例中,通过公式(2)计算得到图像差异值,公式(2)具体如下:
在公式(2)中,holeshift表示图像差异值,∆x表示横坐标差异值,∆y表示纵坐标差异值。
通过公式(2)能够计算得到图像差异值,从而便于对样品进行补偿移动。
在一些实施例中,步骤“根据第二离焦量和预设的精校离焦量对样品台的高度进行精调”,包括以下步骤:
获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量。
根据第二离焦量和精校离焦量,计算得到精校移动值。
若精校移动值大于第一精校阈值或小于第二精校阈值,则根据精校移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量的步骤,直至得到大于第二精校阈值且小于第一精校阈值的精调移动值;其中,样品台在移动过程中,第二离焦量的大小发生变化。
若精调移动值大于第二精校阈值且小于第一精校阈值,则保持样品台不动。
具体地,在本实施例中,通过公式(3)计算得到精校移动值,公式(3)具体为:
在公式(3)中,move_value_finely表示精校移动值,recent_value_finely表示第二离焦量,target_value_finely表示精校离焦量。
通过公式(3)计算得到精校移动值后,如果精校移动值大于第一精校阈值或小于第二精校阈值,则根据精校移动值对样品台沿着Z轴进行移动,并且,获取移动后的SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量,以实现对第二离焦量的更新,直到得到大于第二精校阈值且小于第一精校阈值的精调移动值。如果计算得到的精调移动值大于第二精校阈值且小于第一精校阈值,则保持样品台不动。
需要说明的是,对样品台精调的过程与初步校正类似,在此不在一一赘述。
在一些实施例中,基于SerialEM的单颗粒数据收集方法,还包括以下步骤:
获取透射电镜的液氮加注状态。
若液氮加注状态未处于正在加注状态,则输出第一控制信号。
基于第一控制信号控制SerialEM进入观察模式。
在本实施例中,透射电镜需要在液氮温度下工作,在加注液氮期间,会产生振动,影响拍摄质量,因此为了保证图片质量,需要确保透射电镜未处于正在加注状态时,才输出第一控制信号,以执行SerialEM的单颗粒数据收集方法的步骤。
在一些实施例中,基于SerialEM的单颗粒数据收集方法,还包括以下步骤:
若透射电镜在预设的时间段内未进行抽真空操作,则对透射电镜进行抽真空操作。
在本实施例中,透射电镜有三级(机械泵、分子泵、离子泵)真空泵维持着电镜的真空状态。分子泵不能直接与大气相连,需要借助机械泵进行预抽真空。其中,分子泵需要在透射电镜正常工作时一直维持高速运转状态,因此它与一个大缓冲罐(buffer tank)相连。该buffer tank相对于大气是负压,为了维持负压状态,每间隔一定的时间该buffer tank另一侧相连的机械泵启动抽真空。如果透射电镜在预设的时间段内未进行抽真空操作,则对透射电镜进行抽真空操作,这样能够保证与分子泵相连的缓冲罐处于负压状态,从而确保透射电镜能够正常工作。
在一些实施例中,如图8所示,SerialEM的单颗粒数据收集方法包括以下步骤:
步骤802,获取透射电镜的液氮加注状态,若液氮加注状态处于正在加注状态,则等待液氮加注完成。
步骤804,若液氮加注状态未处于正在加注状态,若透射电镜在预设的时间段内未进行抽真空操作,则对透射电镜进行抽真空操作,输出第一控制信号,以使SerialEM进入观察模式。
具体地,在步骤802至步骤804中,透射电镜需要在液氮温度下工作,在加注液氮期间,会产生振动,影响拍摄质量,因此为了保证图片质量,需要确保透射电镜未处于正在加注状态时,同时为了保证透射电镜能够正常工作,需要每间隔一定的时间段就对透射电镜进行抽真空操作。
步骤806,当SerialEM进入观察模式时,获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量。
步骤808,根据第一离焦量和预设的粗校离焦量对的样品台的高度进行初步校正。
步骤810,根据第一离焦量和粗校离焦量,计算得到粗校移动值。
步骤812,若粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值,则使用SerialEM的eucentricity功能进行高度粗略校准,根据预设移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤;若粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则根据粗校移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤。直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的初步移动值;其中,样品台在移动过程中,第一离焦量的大小发生变化。
步骤814,将孔洞参考图像和样品孔洞图像对齐,并且,将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行横坐标方向的差异比对,得到横坐标差异值,以及,将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行纵坐标方向的差异比对,得到纵坐标差异值。
步骤816,根据横坐标差异值和纵坐标差异值,计算得到图像差异值。
步骤818,若图像差异值大于预设的差异阈值,则根据补偿信息对样品台进行移动,若图像差异值小于或者等于差异阈值,保持样品台不动。
步骤820,获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量。
步骤822,根据第二离焦量和精校离焦量,计算得到精校移动值。
步骤824,若精校移动值大于第一精校阈值或小于第二精校阈值,则根据精校移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量的步骤,直至得到大于第二精校阈值且小于第一精校阈值的精调移动值;其中,样品台在移动过程中,第二离焦量的大小发生变化。
步骤826,根据调整后样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对样品进行拍摄,得到方格图像,并根据方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
应该理解的是,虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法的基于SerialEM的单颗粒数据收集装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个基于SerialEM的单颗粒数据收集装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于基于SerialEM的单颗粒数据收集方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图9所示,提供了一种基于SerialEM的单颗粒数据收集装置,包括:第一离焦量获取模块902、样品拍摄模块904、图像比对模块906、第二离焦量获取模块908、图像拍摄模块910和数据收集模块912,其中:
第一离焦量获取模块902,用于当SerialEM进入观察模式时,获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量,根据第一离焦量和预设的粗校离焦量对样品台的高度进行初步校正。
样品拍摄模块904,用于对校正后的样品台中的样品进行拍摄,得到样品孔洞图像。
图像比对模块906,用于将样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据图像比对信息和预设的补偿信息对样品进行补偿移动。
第二离焦量获取模块908,用于当SerialEM进入聚焦模式时,获取SerialEM处于聚焦模式下样品的离焦量,得到第二离焦量,根据第二离焦量和预设的精校离焦量对样品台进行精调。
图像拍摄模块910,用于根据精调后样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对样品进行拍摄,得到方格图像。
数据收集模块912,用于根据方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
在一些实施例中,第一离焦量获取模块902,包括:
第一离焦量获取单元,用于获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量。
第一粗校移动值计算单元,用于根据第一离焦量和粗校离焦量,计算得到粗校移动值。
第一处理单元,用于若粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值,则根据SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,根据预设移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;其中,样品台在移动过程中,第一离焦量的大小发生变化。
第二处理单元,用于若粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则根据粗校移动值对样品台进行移动,返回获取SerialEM处于观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值。
在一些实施例中,第一离焦量获取模块902,包括:
第一粗校移动值计算单元,用于根据第一离焦量和粗校离焦量,计算得到粗校移动值。
第三处理单元,用于若粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则保持样品台不动。
在一些实施例中,图像比对信息包括横坐标差异值和纵坐标差异值,图像比对模块906包括:
图像差异值计算单元,用于根据横坐标差异值和纵坐标差异值,计算得到图像差异值。
样品移动单元,用于若图像差异值大于预设的差异阈值,则根据补偿信息对样品台进行移动。
样品保持单元,用于若图像差异值小于或者等于差异阈值,保持样品台不动。
在一些实施例中,图像比对模块906还包括:
图像对齐单元,用于将孔洞参考图像和样品孔洞图像对齐。
横坐标差异值比对单元,用于将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行横坐标方向的差异比对,得到横坐标差异值。
纵坐标差异值比对单元,用于将对齐的孔洞参考图像和样品孔洞图像进行纵坐标方向的差异比对,得到纵坐标差异值。
在一些实施例中,图像差异值计算单元包括:
第一平方运算子单元,用于对横坐标差异值进行平方运算,得到横坐标平方值。
第二平方运算子单元,用于对纵坐标差异值进行平方运算,得到纵坐标平方值。
求和运算子单元,用于根据横坐标平方值和纵坐标平方值进行求和运算,得到目标差异值。
平方根运算子单元,用于对目标差异值进行平方根运算,得到图像差异值。
在一些实施例中,基于SerialEM的单颗粒数据收集装置还包括:
液氮加注状态获取模块,用于获取透射电镜的液氮加注状态。
第一控制信号输出模块,用于若液氮加注状态未处于正在加注状态,则输出第一控制信号。
第一控制模块,用于基于第一控制信号控制SerialEM进入观察模式。
上述基于SerialEM的单颗粒数据收集装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该通信接口、输入装置、显示屏通过I/O接口与系统总线连接。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图10中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现第一方面实施例的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现第一方面实施例的基于SerialEM的单颗粒数据收集方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory,MRAM)、铁电存储器(FerroelectricRandom Access Memory,FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(StaticRandom Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于SerialEM的单颗粒数据收集方法,其特征在于,所述方法包括:
当SerialEM进入观察模式时,获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正;
对校正后的所述样品进行拍摄,得到样品孔洞图像;
将所述样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据所述图像比对信息和预设的补偿信息对所述样品进行补偿移动;
当所述SerialEM进入聚焦模式时,获取所述SerialEM处于所述聚焦模式下所述样品的离焦量,得到第二离焦量,根据所述第二离焦量和预设的精校离焦量对所述样品台的高度进行精调;
根据精调后所述样品所处的位置和预设的拍摄倍数对所述样品进行拍摄,得到方格图像;
根据所述方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正,包括:
获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量;
根据所述第一离焦量和所述粗校离焦量,计算得到粗校移动值;
若所述粗校移动值大于第一粗校阈值或小于第二粗校阈值,则根据所述SerialEM中的eucentricity功能进行高度粗略校准,根据预设移动值对所述样品台进行移动,返回所述获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;
若所述粗校移动值小于第一粗校阈值且大于第四粗校阈值或者小于第三粗校阈值且大于第二粗校阈值,则根据所述粗校移动值对所述样品台进行移动,返回所述获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品的离焦量,得到第一离焦量的步骤,直至得到大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值的粗校移动值;
其中,所述样品台在移动过程中,所述第一离焦量的大小发生变化。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正,包括:
根据所述第一离焦量和所述粗校离焦量,计算得到粗校移动值;
若所述粗校移动值大于第三粗校阈值且小于第四粗校阈值,则保持所述样品台不动。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述图像比对信息包括横坐标差异值和纵坐标差异值;
所述根据所述图像比对信息和预设的补偿信息对所述样品进行补偿移动,包括:
根据所述横坐标差异值和所述纵坐标差异值,计算得到图像差异值;
若所述图像差异值大于预设的差异阈值,则根据所述补偿信息对所述样品台进行移动;
若所述图像差异值小于或者等于所述差异阈值,保持所述样品台不动。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,包括:
将所述孔洞参考图像和所述样品孔洞图像对齐;
将对齐的所述孔洞参考图像和所述样品孔洞图像进行横坐标方向的差异比对,得到横坐标差异值;以及,
将对齐的所述孔洞参考图像和所述样品孔洞图像进行纵坐标方向的差异比对,得到纵坐标差异值。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述横坐标差异值和所述纵坐标差异值,计算得到图像差异值,包括:
对所述横坐标差异值进行平方运算,得到横坐标平方值;
对所述纵坐标差异值进行平方运算,得到纵坐标平方值;
根据所述横坐标平方值和所述纵坐标平方值进行求和运算,得到目标差异值;
对所述目标差异值进行平方根运算,得到所述图像差异值。
7.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,在当SerialEM进入观察模式时,获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量之前,所述方法还包括:
获取透射电镜的液氮加注状态;
若所述液氮加注状态未处于正在加注状态,则输出第一控制信号;
基于所述第一控制信号控制所述SerialEM进入观察模式。
8.一种基于SerialEM的单颗粒数据收集装置,其特征在于,所述装置包括:
第一离焦量获取模块,用于当SerialEM进入观察模式时,获取所述SerialEM处于所述观察模式下样品台中样品的离焦量,得到第一离焦量,根据所述第一离焦量和预设的粗校离焦量对所述样品台的高度进行初步校正;
样品拍摄模块,用于对校正后的所述样品进行拍摄,得到样品孔洞图像;
图像比对模块,用于将所述样品孔洞图像和预设的孔洞参考图像进行比对,得到图像比对信息,并根据所述图像比对信息和预设的补偿信息对所述样品进行补偿移动;
第二离焦量获取模块,用于当所述SerialEM进入聚焦模式时,获取所述SerialEM处于所述聚焦模式下所述样品的离焦量,得到第二离焦量,根据所述第二离焦量和预设的精校离焦量对所述样品台的高度进行精调;
图像拍摄模块,用于根据精调后所述样品台所处的位置和预设的拍摄倍数对所述样品进行拍摄,得到方格图像;
数据收集模块,用于根据所述方格图像进行选点、单颗粒数据收集。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210889629.0A CN115086563B (zh) | 2022-07-27 | 2022-07-27 | 基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210889629.0A CN115086563B (zh) | 2022-07-27 | 2022-07-27 | 基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115086563A true CN115086563A (zh) | 2022-09-20 |
CN115086563B CN115086563B (zh) | 2022-11-15 |
Family
ID=83243786
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210889629.0A Active CN115086563B (zh) | 2022-07-27 | 2022-07-27 | 基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115086563B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007141866A (ja) * | 2007-02-26 | 2007-06-07 | Hitachi Ltd | 電子顕微方法及びそれを用いた電子顕微鏡並び生体試料検査方法及び生体検査装置 |
WO2016138063A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-09-01 | Nanoscopia (Cayman), Inc. | Microscope assembly |
CN109313329A (zh) * | 2017-01-05 | 2019-02-05 | 伊鲁米那股份有限公司 | 预测性聚焦追踪装置和方法 |
CN112074765A (zh) * | 2018-05-01 | 2020-12-11 | 纳米电子成像有限公司 | 用于自动显微镜聚焦的系统、装置和方法 |
WO2020254627A1 (en) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | European Molecular Biology Laboratory | Photo-micropatterning for electron microscopy |
CN112233040A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-15 | 南京理工大学智能计算成像研究院有限公司 | 一种自动离焦校正的傅里叶叠层显微成像方法 |
WO2022076915A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-14 | Battelle Memorial Institute | Artificial intelligence (ai) assisted analysis of electron microscope data |
-
2022
- 2022-07-27 CN CN202210889629.0A patent/CN115086563B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007141866A (ja) * | 2007-02-26 | 2007-06-07 | Hitachi Ltd | 電子顕微方法及びそれを用いた電子顕微鏡並び生体試料検査方法及び生体検査装置 |
WO2016138063A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-09-01 | Nanoscopia (Cayman), Inc. | Microscope assembly |
CN109313329A (zh) * | 2017-01-05 | 2019-02-05 | 伊鲁米那股份有限公司 | 预测性聚焦追踪装置和方法 |
CN112074765A (zh) * | 2018-05-01 | 2020-12-11 | 纳米电子成像有限公司 | 用于自动显微镜聚焦的系统、装置和方法 |
WO2020254627A1 (en) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | European Molecular Biology Laboratory | Photo-micropatterning for electron microscopy |
WO2022076915A1 (en) * | 2020-10-08 | 2022-04-14 | Battelle Memorial Institute | Artificial intelligence (ai) assisted analysis of electron microscope data |
CN112233040A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-15 | 南京理工大学智能计算成像研究院有限公司 | 一种自动离焦校正的傅里叶叠层显微成像方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
雷建林: "三维电子显微学自动化数据采集的进展", 《生物物理学报》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115086563B (zh) | 2022-11-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20200126201A1 (en) | Sample observation device and sample observation method | |
JP7264539B2 (ja) | 電子顕微鏡下で研究される試料へのドリフト補正の自動化されたアプリケーション | |
Tan et al. | Automated data collection in single particle electron microscopy | |
CN101858821B (zh) | 用于确定粒子-光学仪器中畸变的方法 | |
US7929738B2 (en) | Microscope apparatus and microscope system | |
US9103769B2 (en) | Apparatus and methods for controlling electron microscope stages | |
US20050174085A1 (en) | Micromanipulation system | |
US12072304B2 (en) | Systems and methods for performing serial electron diffraction nanocrystallography | |
CN110784649A (zh) | 一种胚胎成像对焦方法及装置 | |
JP4847101B2 (ja) | 顕微鏡システム | |
CN105229446B (zh) | 以影像辨识为基础的烧蚀图案位置收回 | |
US20210035359A1 (en) | Method for Improving Modeling Speed of Digital Slide Scanner | |
US20190050671A1 (en) | Image breathing correction systems and related methods | |
CN115086563B (zh) | 基于SerialEM的单颗粒数据收集方法和装置 | |
JP3246616B2 (ja) | 位置合わせ方法 | |
Plitzko et al. | Cryo-electron tomography | |
Cope et al. | Cryo‐Electron Tomography for Structural Characterization of Macromolecular Complexes | |
US10217604B2 (en) | Charged particle beam apparatus | |
US20140061455A1 (en) | Image quality adjusting method, non-transitory computer-readable recording medium, and electron microscope | |
CN107590787B (zh) | 一种扫描电子显微镜的图像畸变校正方法 | |
CN114578536B (zh) | 图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
Zheng et al. | Automated data collection for electron microscopic tomography | |
CN114071124B (zh) | 一种模组Peak点测试方法、系统及可读存储介质 | |
US11887809B2 (en) | Auto-tuning stage settling time with feedback in charged particle microscopy | |
WO2023210185A1 (ja) | 顕微鏡画像情報処理方法、顕微鏡画像情報処理システム、およびコンピュータプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |