JP2011525271A - 画像データ処理 - Google Patents
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Abstract
Description
図36Aと図36Bは一団をなすように、記載された構成の実施が可能な汎用コンピュータシステムの概略的ブロック図を形成する。
(a) メモリ位置3628からの命令3631の取得又は読み取りを行う取得動作、
(b) 制御ユニットがどの命令が取得されたのかを判断する復号動作、
(c) 制御ユニット3639及び/又はALU3640が前記命令を実行する実行動作、
を有する。
以降の開示は、3D撮像−たとえば従来のマイクロCT−の能力を拡張し、かつ2D顕微手法の範囲で得られる相補的データ及び/又は高解像度データを用いることによる、3D画像データの校正を可能にする方法に関する。そのようにして得られた合成データの一の用途は、コア材料/試料の地質学的評価である。具体的には、開示された方法は、3D画像上及び該3D画像内部で2D画像の画像データのレジストレーションに関する。
当該方法の詳細が図1に図示されている。一旦有孔性材料が取り出されると、手順102では、マイクロ断層撮像によって3D画像が得られる。試料から得られた1つ以上の2D部分又は露出した平面は、手順104において、顕微鏡観察/分光用に収集及び調製される。コア材料の残りは品質制御実験(たとえばヘリウム及び水銀注入による多孔度測定)に用いられて良い。
− 走査電子顕微鏡(SEM):2次電子及び後方散乱電子
− 光学顕微鏡
− 走査音波顕微鏡
− レーザー共焦点顕微鏡
− 集束イオンビーム−走査電子顕微鏡(FIBSEM)
− エネルギー分散分光(EDAX)
− 2次イオン質量分光(SIMS)
− 分光学的手法:赤外、UV−可視、及びラマン分光が含まれるが、これらに限定されるわけではない
− 他の顕微又は分光手法
得られた顕微/分光2D画像データは、従来手法で処理されることで、ある範囲の長さスケール(nm〜μm)にわたって、2Dにおいて試料の様々な構造の特性が取り出される(手順110)。この範囲であれば、たとえば鉱物学、表面特性、局所的な表面相互作用、音響特性等の特性の解析は可能である。例として、光学顕微鏡による標準的な記載岩石学的解析は、以下のうちの少なくとも1つに係る特性の測定を可能にする。
− 有孔性
− 鉱物(たとえば石英、長石、方解石、粘土、黄鉄鉱等)
− グレイン境界、セメント相の特定
− 地質学的外見の種類の特定
− 地質学上の岩石の種類
当該方法の手順108は、3D画像上の1つ以上の2D画像のピクセル−ボクセルレジストレーションを実行する。手順110は従来の2D画像解析(たとえば分光写真解析)を実行する。これにより、当該方法の手順112において、定量的な合成データを得ることが可能となる。手順112は、1種類の手法によって得られたデータに値を追加することが可能である。合成された情報の一の用途は、高解像度の高品質2D顕微鏡解析データとの比較によって、3D画像データ上での直接的な品質制御を行うことである。合成データはまた、高解像度2D顕微鏡画像から得られた孔及び鉱物相の情報を、サブCT解像度又は従来のCTの解像度を有する3D画像から得られたデータに直接相関付けるのに用いることもできる。そのような相関は以下のうちの1つに用いられて良い。
− マイクロ多孔性測定の直接検査
− サブCT解像度スケールから得られたグレイン/孔のサイズ情報のマイクロ多孔性データへの追加
− 2D顕微手法及び分光手法によって得られた情報(たとえば鉱物学、膠着(cementation)、続成作用の履歴、高解像度(マイクロ)多孔性、実効透水率、グレインサイズ、サブミクロン解像度での孔のサイズ、音響特性、及び表面化学特性)の、マイクロCTから得られた3D画像データへの追加
また上述のデータ補正を用いることによって、ある範囲の物理的特性を任意の手順114においてシミュレーションすることができる。そのような物理的特性には、様々な流体相の相対透水率、誘電応答、NMR応答、及び音響地震応答が含まれる。典型的な適用可能なシミュレーションについての情報は、特許文献3、特許文献5、及び特許文献6で見つけることができる。
1. 一例では、3D画像データの直接的な品質制御は、該3D画像データを標準的な2D顕微鏡解析から得られたデータと比較することによって実現されて良い。図2及び図3は、岩石試料のピクセル−ボクセルレジストレーションを表している。前記岩石試料の孔のほとんどはマイクロCTデータの解像度で十分識別されうる。図2AはSEM画像を図示している。図2Bは、手順108(図1)に示されているように、開示された方法によってレジストレーションがなされた各対応する断層薄片を図示している。2D画像と3D画像との直接的な対応が存在する。如何なるばらつきも顕微鏡解析の試料調製に起因する。
顕微鏡の中には、他の画像とのレジストレーションが行われる画像に幾何学収差を導入するものがある。このことはたとえば、画像中における2つの対象物間の測定間隔が、前記2つの対象物間の実際の間隔と一致しないことを意味すると考えられる。正確な定量的情報を推定する前、又は、これらの情報を適切に合成するために2つの画像が正確にレジストレーションされる前に、この幾何学な歪みは除去される必要がある。そのような歪みを画像から除去する処理は湾曲歪み補正と呼ばれる。
1. 規則的な正方形グリッドの画像が取得される(図8)。この画像は、グリッド像と呼ばれ、画像中の歪みの決定に用いられる。
2. 前記グリッド像の中心に位置する小さな領域910−各方向において2,3のグリッドセルを含むのに十分な大きさで、かつ実線の暗い影付き四角形で表される−が抽出される。明るい影付き四角形912は、ステンシルパターンが繰り返される場所を示している。
3. 前記グリッド像と前記ステンシルとの間の相互相関が計算され、かつ相関ピークが決定される。前記相関ピークは、同一パターンが再度現れる場所を示している。小さな歪みについては、単純な並進で十分正確である。大きな歪みについては、前記ステンシルの回転及び伸縮が必要になる場合がある。いずれの場合でも、フーリエ変換が、これらの研鑽を効率的に行うのに用いられる。
4. 図10に図示されているように、前記像の中心に最も近い5つの相関ピーク並びに該ピークとグリッドの主軸u及びvとの関係が決定される。このことは、それ自体が中心位置であるだけではなく、前記グリッドの各主軸に沿った第1相関ピークでもある。これらの軸は前記画像の軸と位置合わせされている必要はない。
5. これら5つの相関ピークから、前記グリッドの主軸が決定されて良い。よってこれらの軸は、残りの相関ピークの正しい位置−つまり前記残りの相関ピークが歪んでいない画像中で存在したであろう位置−を推定するのに用いられる。
6. 正しい位置を各相関ピークに割り当てることで、この組についてのワーピング変換が定義される。よって、これらの点の間での位置についてのワーピング変換は適切な補間法によって定義される。
1. 前記歪んでいない画像に対して位置合わせされた規則的グリッド上でワーピングパラメータ(並進、回転等)を計算する。
2. 前記規則的グリッド上での補間によって各像点のワーピングパラメータを求める。湾曲歪みを補正する処理が合成画像に対して及ぼしうる効果が図11に図示されている。図11の観察から、湾曲歪みが補正されたSEM画像から得られた合成画像(図11B)の品質は、湾曲歪みが補正されない場合に得られる合成画像(図11A)の品質よりも優れていることは明らかである。
任意に配向(たとえば回転、伸縮、シフト)する3D画像を3D画像に対して正確にレジストレーションすることに依拠する他の応用についてここで説明する。結果として得られた合成情報は、多くの複雑な実験が有孔性材料について行われた後、ある範囲の条件下で同一の有孔性材料についての物理的特性の測定を可能にすることによって、従来のマイクロCTイメージングの能力を大幅に拡張する。
この方法の手順が図12に図示されている。当該方法は、関心対象である有孔性材料の3D画像を取得する手順1202で開始される。この撮像は最初の参照状態Aを定義する。一般的には、この状態で研究される試料は、乾燥状態(図13)又は飽和流体(図14)である。画像データは手順1204においてメモリ内に記憶される。
− 有孔性材料についての流体変位の研究。該研究は以下のようなものであって良い。
・ 非混和性流体の変位
・ 流体の侵襲
・ 界面活性剤、微生物、ポリマー、ゲル、又はコロイドによるフラッディング
・ 混和性流体の変位
− 反応による効果。該効果は以下のようなものであって良い
・ 反応流
・ 溶媒によるフラッディング
・ 堆積及び反応による汚損
・ 生物付着
− 力学的効果。該効果には以下のようなものがある。
・ グレインの鉱物学的特性/破壊
・ 粘土の膨張、付着、及び分離
・ 流体の音響学的シミュレーション
− 孔及び鉱物相の構造への流体の効果
・ 流体の交換
・ 微粒子群、ポリマー、及び/又は水性溶媒によって孔を塞ぐこと
・ 粘土のマイグレーション(天然)
・ コロイドの付着/分離及び汚損
・ 粘土の膨張
− 濡れ性分布。該濡れ性分布には以下が含まれる。
・ 流体分布を孔のサイズ及び構造に相関させること
・ 濡れ性及び孔への流体の分布に対する未精製状態での経年劣化の影響
・ 液体/液体及び液体/固体界面の表面化学特性の測定(たとえば接触角、流体膜の存在)
当該方法は、手順1208において、1つ以上の実験を行った後に前記試料材料を再撮像する手順、及び、手順1204において、前記の再撮像された画像を記憶する手順をさらに有する。前記試料は複数回再撮像されて良い。前記試料による実験を行う代わりに、手順1206は、より高い解像度での試料のさらに小さく分割された部分の取得に係るものでも良い。その結果、実験前後で取得された画像又は様々な撮像解像度で得られた画像のいずれかを表す1対の画像が生成される。よって2組のデータは、3D画像のボクセルレジストレーションを実行することによって得られた画像のうちの2つから得られた3Dデータを位置合わせして、かつ重ねることによって、合成画像情報を得るのに用いられて良い。そのような位置合わせ及び合成は、続いて別な画像の対の間で行われても良い。2つ以上の画像の情報を合成する処理は、両画像からの情報に基づいて、前記試料の特定領域の物理特性又は化学特性を決定する手順を有して良い。当該処理はまた、孔の構造、鉱物相構造、又は孔への流体分布の変化を定量化する手順をも有して良い。
孔の構造、鉱物相の構造、若しくは孔への流体の分布の起こりうる構造変化又は化学変化を定量化することが可能であることが重要となる、ある範囲の学問分野にわたる有孔性材料に関連する多数の実験がここで論じられる。
・ 複数の飽和状態での排水及び吸水フラッディング
・ 様々な濡れ性状態(油が濡れる、水が濡れる、混合物の濡れが大きい、混合物の濡れが大小さい)下での排水及び吸水
・ たとえばフラッディング中及びフラッディング後における、未精製油の経年劣化が、炭化水素、ブライン、ガスなどに及ぼす効果の探索
・ ある範囲の流体分布の探索。
− 油/炭化水素
− 水/ブライン
− CO2
− 泥
− 入り込む流体
− ポリマー
− コロイド
− 分散剤
− 孔へ入り込む流体(たとえばポリマー、ゲル、微生物種)
・ 意図した充填の試験
− 孔構造における抽出を最大にするための最適なブライン
− 様々な油相/ブラインの混合物での孔スケール分布の試験
− 改良/改善された油の回復戦略(たとえばWAG注入及びコロイドシミュレーション)の効率
・ コア材料への泥の侵襲(損傷の生成)の撮像
b. 混和性流体変位
・ 混和性フラッディング(EOR)
・ 地下水の浄化
− 孔スケールでの毒物又は放射性物質の広がりの分布の定量化
− 汚染物(化学的、水門学的)の試験方法
2. 孔及び鉱物相の構造への流体の効果:孔の構造、鉱物の構造、及び有孔性材料の濡れ性に対する流体の交換の効果(たとえば孔の幾何学形状に対するブラインの希釈効果)
a) 粘土のマイグレーション(天然)
b) コロイドの付着/分離及び汚損
c) 粘土の膨張
3. 濡れ性の分布。多数の流体相によって占められる有孔性材料の流体/流体界面及び流体/固体界面の濡れ性状態が評価される。これらには以下が含まれる。
a. 流体分布を孔のサイズ及び構造に相関させる
b. 液体/液体界面及び液体/固体界面の表面化学特性の測定(たとえば接触角、流体膜の存在)
4. 反応の効果。有孔性材料の孔及び鉱物相の構造への反応種の効果を直接孔のスケールで調査する。流体の濡れ性についての研究は複数回の手順で行われても良い。
a. 反応流
− 超臨界CO2
− 酸のフラッディング
− 溶媒に基づくフラッディング
b. 堆積及び反応による汚損
c. 生物汚損
5. 力学的効果。有孔性材料の孔及び鉱物相の構造への力学的な応力と歪みの効果。これらには以下が含まれる。
− グレイン鉱物学的効果/破壊
− 粘土の膨張、付着、及び分離
− 流体の音響試験。炭化水素の回復を改善するための音響波の試験的利用。
以降で説明するレジストレーションのワークフローは、2D-3D画像レジストレーションにも3D-3D画像レジストレーションにも適用可能であることに留意して欲しい。定義を多少変更させれば同一のレジストレーションのワークフローは2D-2D画像レジストレーションにも適用可能である。
Tを1つの独立の画像全体を表すものとし、Ti,j,kを指数(i,j,k)での前記独立の画像の強度を表すものとする。Fを他の独立の画像全体を表すものとし、同様にFi,j,kを指数(i,j,k)での前記他の独立の画像の強度を表すものとする。さらに、I(n)を、dn倍のダウンサンプリングを行うことによって独立の画像Iから生成される独立の画像であるとする。T(0)⇔T及びF(0)⇔Fとなるように常にd0=0と定義する。独立の画像Tは動く独立の画像で、かつFは固定された独立の画像である。Tが動くことで、Tは固定された独立の画像に対してレジストレーションされる。たとえばTは、3DマイクロCT画像であるFに対してレジストレーションされる2DのSEM画像であって良い。Tが2D画像である場合、Tは3次元空間内の一面であると単純に解される。つまり第3の指数は、k=0に固定される。あるいは別な例として、Tは、3Dの乾燥状態のマイクロCT画像であるFに対してレジストレーションされる3Dの湿った状態のマイクロCT画像であって良い。独立の画像FとTはまた一対の2D画像であっても良い(たとえば図17に図示されたSEMの薄い部分の画像の一部分174)。またわずかな回転によって変化させることで、後述の方法は2D-2Dレジストレーションにも適用される。
1. ダウンサンプリング因子d0,…dN、空間変換Ψ(0),…Ψ(N)、距離M(0),…M(N)、及び最善の変換パラメータの数J(0),…J(N)を選ぶ。たとえば以降のこれらの変数の選択を参照のこと。
2. φ(N)⊂Rm(N)を、Rm(N)から得られた有限個のサンプリング点と定義し、かつP(N)を、組φ(N)中の要素数とする。各φP (N)∈Φ(N)、p=1,…P(N)について、mp (N)=M(N)(φp (N))を評価する。以降のたとえばΦ(N)を参照のこと。
3. 組Φ(N)(ハット)={φj:φj=φpj (N)、j=1,…J(N)}を生成する。ここでpjは、mpj (N)がすべてのmp (N)、p=1,…P(N)のうちでj番目に小さな値であるように定義される。
4. n=Nと設定する。
5. n=n-1と設定する。n≧0の場合には6へ続き、そうでない場合には9へ進む。
6. j=1,…J(n+1)の各々について、開始点φj (n+1)∈Φ(n+1)(ハット)を有する局所的数値最適化アルゴリズム(たとえばパウエル法)を用いてM(n)の極小値を計算する。極小値を計算するための変換パラメータをφj (n)(ハット)とし、かつこれらの極小値での距離をmj (n)(ハット)=M(n)(φj (n)(ハット))とする。
7. 変換パラメータの組Φ(n)(ハット)={φj:φj=φpj(n)(ハット)、j=1,…J(n)}を生成する。ここで、pjは、mpj (N)(ハット)がすべてのmp (N)(ハット)、p=1,…P(N)のうちでj番目に小さな値であるように定義される。
8. 5へ進む。
9. 次式を、t(0)の画像をf(0)の画像へレジストレーションするのに最適なパラメータの組と設定する。
d4=16,及びd5=16である。最大のダウンサンプリング因子は、特徴部が最低解像度の画像となるのが防止されるように選ばれなければならない。
J(3)=4, J(4)=32, J(5)=64である。
上述のレジストレーション法を実装するためのアルゴリズムが図17に図示されている。図17では、3D画像1702と2D画像1708との間でのレジストレーションが実現される。最初に得られた画像1702は、フィルタリング、マスキング等によって、プロセッサ3605Aによって前処理されることで、レジストレーションの準備が整った画像1704が得られる。同様に、個々の画像1706もまた前処理されることで、2Dの操作された画像が得られる。特に、2Dの再分割された部分1706の前処理は、湾曲歪みの補正及び分割画像を一つにまとめることで1つの画像1710を得る手順を有して良い。
上述の大域最小化法を計算機上で実行可能にするため、高性能非均質メモリアクセス(NUMA)プラットフォーム上のソフトウエアで上述の手順を実行されるときに使用される2つの並列化法が存在する。第1の方法はタスクの並列化法である。前記タスクの並列化法では、個々のタスクは計算ユニット上で独立に実行される。第2の方法はデータの並列化法である。前記データの並列化法では、各計算ユニットは独立の画像対データの部分集合だけしか含んでいない。
X線マイクロ断層撮像(CT)は、ミクロンスケールでの孔の構造の詳細な3D画像を生成する能力を有する。X線断層撮像は、検出されたX線の減衰を介して位相情報を供する。このデータについては詳述しないが、様々な2D顕微鏡手法によって供されるものとして有用である。たとえば光学顕微鏡及び走査型電子顕微鏡は、試料の詳細な鉱物学的内容の情報を供することができる。走査型音響顕微鏡は、鉱物の音響(弾性)特性のマッピングを可能にする。2D表面又は薄い部分での実行が可能な他の顕微鏡手法は、研究対象であるコア材料(試料)の材料特性の理解にとって重要な他の情報(たとえば鉱物学的知見、表面特性、局所的表面相互作用等)を与えることができる。一の欠点は、得られたデータが2Dであることである。2D方法によって利用可能な情報が3Dにおいて改善された情報として得られることは、大きな利点である。ここで述べている方法は、2D画像から得られた情報を3D断層画像データの組に定量的に伝播することを可能にする。
1. グラフ2910の状態Aでは、岩石試料は水によって十分飽和している。
2. 1に続いて、前記岩石へのオイル又はガスの注入が、特定の最終注入圧力になるまで行われる。その結果、たとえばB(高圧)又はE(低圧)のような状態となる。
3. その後、系を濡れる流体と接触させながらその系を緩和させることによって、前記オイル又はガスは「自発的に」回復する。それによってC又はFのような状態がそれぞれ得られる。
4. その後前記試料は、強制的な濡れ性流体の注入を受ける。その結果、状態D又は状態Dになることができる。
5. 当該サイクルは手順2から任意の回数繰り返されて良い。
開示された方法及びシステムは、3DのX線マイクロCTデータへの、(鉱物学及び探索のサブミクロンスケールである)従来の顕微鏡手法から取得可能な詳細な構造の情報の結合を助ける。特に、開示された方法は、マイクロCTから得られた3D画像への詳細な2D顕微鏡画像の最適なレジストレーションを可能にする。この結果、従来のマイクロCTイメージングの能力は顕著に拡張する。
Claims (25)
- 試料の画像データを処理する方法であって:
前記試料の少なくとも一部が重なっている複数の空間領域の第1画像と第2画像とのレジストレーションを行う手順;及び、
前記のレジストレーションされた画像からのデータを処理することで、前記第1画像と第2画像から得られる画像に加えられる前記試料についての情報を有する合成画像データを取得する手順;
を有する方法。 - 前記情報が、前記試料の特性の空間分布の定量的な推定を有する、請求項1に記載の方法。
- 前記レジストレーションが、漸次解像度が高くなる画像に基づいて変換パラメータを計算する繰り返し処理を実行する手順を有する、請求項2に記載の方法。
- 前記第1画像が3D画像で、かつ前記第2画像が相対的に高い解像度の2D画像で、
さらに、前記レジストレーションは、前記2D画像データの、前記3D画像データの対応する薄片に対する座標の位置合わせを有する、
請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載の方法。 - さらに、前記薄片についての合成画像データが、前記2D画像に係るピクセルデータをマッピングすることで、前記3D画像の薄片の対応するレジストレーションされたボクセルを追加することによって得られる、請求項4に記載の方法。
- さらに、前記2D画像と前記薄片から得られた画像データが、前記3D画像によって撮像された少なくとも空間領域全体にわたる前記特性の空間分布についての定量的な推定が得られるように処理される、請求項5に記載の方法。
- 前記2D画像データが、ある範囲の長さスケールにわたって前記定量的な推定を供するように前処理される、請求項4乃至6のうちいずれか一項に記載の方法。
- 前記2D画像が、前記3D画像に対してレジストレーションされる前に湾曲歪み補正される、請求項4乃至7のうちいずれか一項に記載の方法。
- さらに、前記第1画像及び前記第2画像が3D画像である、請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載の方法。
- さらに、前記第1画像が前記第2画像よりも高い解像度で、かつ前記合成画像データが、前記第1の3D画像に係るピクセル画像データをマッピングすることで、前記第2の3D画像の対応するレジストレーションされたボクセルを追加することによって得られる、請求項9に記載の方法。
- さらに、前記第1の3D画像が、前記第2の3D画像によって撮像される少なくとも空間領域全体にわたる前記特性の空間分布についての定量的な推定が得られるように処理される、請求項10に記載の方法。
- さらに、前記第1の3D画像と前記第2の3D画像が異なる時点で撮像され、かつ
前記の取得された合成画像データが第3の3D画像を生成し、
前記第3画像は、前記第1画像の画像データと前記第2画像の画像データとの差異を示すデータによって追加される、
請求項9に記載の方法。 - 前記特性が、物理的特性、構造特性、化学特性、鉱物学的特性、透水率、音響特性、グレインサイズ、グレイン境界、セメント相、地質学上外見の種類と地質学上の岩石の種類、鉱物相の構造、又は試料の孔への流体分布のうちの少なくとも1つを有する、請求項1乃至12のうちいずれか一項に記載の方法。
- 前記合成画像データを用いることで前記の撮像された試料の物理的特性のシミュレーションを行う手順をさらに有する請求項1乃至13のうちいずれか一項に記載の方法であって、
前記物理的特性は、前記試料材料の様々な流体相の相対透水率、誘電応答、NMR応答、及び弾性のうちの少なくとも1つを有する、
方法。 - 前記3D画像がマイクロCT撮像によって取得され、かつ
前記2D画像が以下の手法のうちのいずれか一によって取得され、
前記以下の手法とは:
走査型電子顕微鏡(SEM);
光学顕微鏡;
集束イオンビームSEM;
レーザー共焦点顕微鏡;
エネルギー分散X線解析;
X線蛍光;
X線光電子分光;
2次イオン質量分析分光;
赤外及びラマン分光;
UV及び可視分光;
走査型音響顕微鏡;並びに、
原子間力顕微鏡;
である、
請求項4乃至8のうちいずれか一項に記載の方法。 - 前記画像レジストレーションが、多解像度多開始点の大域最適化法を用いることによって実行される、請求項1乃至15のうちいずれか一項に記載の方法。
- 前記最適化法を実装する計算計画が、タスクの並列化及びデータの並列化のうちの少なくとも1つを有する、請求項16に記載の方法。
- 前記画像レジストレーションの計算ルーチンが、分配されたメモリ並列アルゴリズムを実装する、請求項17に記載の方法。
- 前記第1画像及び前記第2画像が、相互に対して任意に配向し、並進し、かつ/又は伸縮する、請求項1乃至18のうちいずれか一項に記載の方法。
- さらに、前記の取得された合成画像データが前記試料に関する情報を有し、
該情報は、前記第1画像及び前記第2画像が独立するものとみなされるときには、前記第1画像及び前記第2画像から取得可能な情報に追加される、
請求項1乃至19のうちいずれか一項に記載の方法。 - 請求項1乃至20のうちいずれか一項に記載の方法を実行することが可能なコンピュータプログラム。
- 請求項20に記載のコンピュータプログラムを有するコンピュータによる読み取りが可能な媒体を有するコンピュータプログラム製品。
- 試料の画像データを処理する電子システムであって、
当該システムは:
前記試料の少なくとも部分的に重なる複数の空間領域の第1画像と第2画像を取得するように備えられた少なくとも1つの撮像装置;
前記の取得された画像を記憶するように備えられた記憶デバイス;及び、
前記の取得された画像のデータを取得して、レジストレーションすることで合成画像データを得るように備えられた少なくとも1つのマイクロプロセッサ;
を有し、
前記合成画像データは前記試料に関する情報を有し、
前記情報は前記第1画像及び前記第2画像から取得可能な情報に追加される、
システム。 - 前記少なくとも1つの撮像装置が3D撮像装置を有する、請求項23に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの撮像装置が2D撮像装置及び3D撮像装置を有し、
前記2D撮像装置は、前記3D撮像装置によって得られる解像度よりも実質的に高い解像度の画像を生成することが可能である、
請求項23に記載のシステム。
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