JP2012523583A - 改良型予測オートフォーカスシステム及びその方法 - Google Patents

改良型予測オートフォーカスシステム及びその方法 Download PDF

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Abstract

対物レンズと、撮像する検体を保持する台とを有する撮像装置において、オートフォーカスを行う方法を提供する。方法は、複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求めることを含む。更に、方法は、その測定焦点値を用いて第１の論理画像セグメントを撮像することを含む。方法は又、その測定焦点値及び格納焦点変化パラメータを用いて複数の論理画像セグメントの第２の論理画像セグメントの予測焦点値を求めることを含む。更に、方法は、その予測焦点値を用いて第２の論理画像セグメントを撮像することを含む。
【選択図】 図１０

Description

本発明の実施形態は、撮像に関し、より詳細には撮像装置の予測オートフォーカスに関する。
癌、感染症、及び他の疾患のような生理学的状態を予防、監視、及び治療するには、これら生理学的状態のタイムリーな診断が必要である。一般に、患者からの生体試料が、疾患の分析及び同定に使用される。顕微鏡分析が、これら検体の分析及び評価に広く使われる技術である。より具体的には、検体は、疾患状態を示し得る細胞及び／又は有機体の異常の数又はタイプの存在を検出するために調査され得る。自動顕微鏡分析システムが、これら検体の迅速な分析を容易にするために開発されており、専門技術者が時間経過により疲労し、検体の不正確な読み取りを生じ得る手作業による分析より精度が勝るという利点を有する。通常、スライド上の検体が顕微鏡に装填される。顕微鏡のレンズ又は対物レンズが、検体の特定の領域に合焦させられ得る。次いで、検体は、１以上の関心対象に関して走査される。高品質な画像の取得を容易にするために、検体／対象物に適切に合焦することが極めて重要であることが指摘されるであろう。
デジタル光学顕微鏡が、様々な検体を観察するために使用される。高速オートフォーカスは、高処理量の薬学的スクリーニング及び大規模な自律的マイクロロボット式細胞操作などの自動化された生体学及び生体医学用途では重要である。高速オートフォーカスは、集積回路チップの検査及びハイブリッド微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）の微小組立などの他の用途でもやはり重要である。このように、高速オートフォーカスは、検体の速写間の焦点距離の調節に大幅な時間遅れを許容することができないリアルタイムの画像取得用途では、高度に望ましい。
従来の撮像装置は、検体にレーザビームを導き、検体からのレーザビームの反射を測定して単一の基準点を得、フィードバックループを使用して焦点距離を調節することによってオートフォーカスを行う。この手法は、高速オートフォーカスを実現することができるが、単一の基準点は、正確なオートフォーカスに関して十分な情報をもたらさない可能性がある。現在用いることができる一部の他の技術は又、静止検体の複数の画像を複数の焦点距離で撮り、それぞれの画像について最適な距離を求め、フィードバックループを使用して焦点距離を調節することによって、オートフォーカスを行う。この手法は、レーザビームを使用するより正確なオートフォーカスを実現することができるが、多数の画像の取得が、高速オートフォーカスを阻害する時間遅れをしばしば生じる。
更に、デジタルスライドスキャナの走査速度要件を満足するために、オートフォーカス計算及び調節を、工程が連続的に移行している間に行うこともできる。そのような場合、それに限定されないが、走査台及び／又は検体に関係する反復的変化のようなある種の要因が、焦点予測に悪影響を与え、非合焦画像を生じることがある。
米国特許出願公開第２００８／０２６６６５２号明細書
従って、リアルタイムな画像取得用途において正確な高速オートフォーカスを行うように構成され、有利には、向上した走査速度を容易にし、同時に画質を維持する堅牢な技術及びシステムを開発することが望ましいであろう。更に、リアルタイムな画像取得用途において正確な高速オートフォーカスを行いながら、機械的変化に対応するように構成されたシステムが必要とされる。
本技術の態様によれば、対物レンズと、撮像する検体を保持する台とを有する撮像装置において、オートフォーカスを行う方法が提供される。その方法は、複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求めることを含む。更に、方法は、その測定焦点値を用いて第１の論理画像セグメントを撮像することを含む。方法は又、その測定焦点値及び格納焦点変化パラメータを用いて複数の論理画像セグメントの第２の論理画像セグメントの予測焦点値を求めることを含む。更に、方法は、その予測焦点値を用いて第２の論理画像セグメントを撮像することを含む。
本技術の別の態様によれば、ある撮像装置が提供される。その装置は対物レンズを備える。又、装置は、主フレームレートで検体の主画像を生成するように構成された主画像センサを備える。更に、装置は、主フレームレートより速い補助フレームレートで検体の１以上の補助画像を生成するように構成された補助画像センサを備える。更に、装置は、検体の画像にオートフォーカスするために、光軸に沿って対物レンズと検体との間の焦点値を調節するように構成された制御部を備える。更に、装置は、検体を支持し、光軸に実質的に直交する少なくとも横方向に検体を移動させる走査台を備える。その撮像装置では、制御部が、複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求め、その測定焦点値を用いて第１の論理画像セグメントを撮像し、その測定焦点値及び格納焦点変化パラメータを用いて複数の論理画像セグメントの第２の論理画像セグメントの予測焦点値を求め、その予測焦点値を用いて第２の論理画像セグメントを撮像するように構成されている。
本技術の別の態様によれば、ある撮像装置が提供される。その撮像装置は、対物レンズと、主フレームレートで検体の主画像を生成するように構成された主画像センサと、主フレームレートより速い補助フレームレートで検体の１以上の補助画像を生成するように構成された補助画像センサと、検体の画像にオートフォーカスするために、光軸に沿って対物レンズと検体との間の焦点値を調節するように構成された制御部と、検体を支持し、光軸に実質的に直交する少なくとも横方向に検体を移動させる走査台とを備える。その撮像装置では、制御部が、検体の走査計画を決定するマクロ画像及び走査計画構成要素と、補助画像を取得し処理するオートフォーカス構成要素と、対物レンズに対する検体の移動を制御する移動制御構成要素と、補助画像、主画像又はそれら両方の取得タイミングを同期させるタイミング構成要素とを備える。
本発明のこれら及び他の特徴、態様、及び利点は、添付図面を参照して以下の詳細な説明を読めば、より良く理解されるようになるであろう。それら図面では、すべての図面において同様な符合は同様な部品を表す。
本技術の態様による、デジタル光学顕微鏡など、撮像装置のブロック図である。 本技術の態様による、検体にオートフォーカスするための粗焦点値を求める例示的プロセスを示す流れ図である。 本技術の態様による、検体にオートフォーカスする例示的プロセスを示す流れ図である。 本技術の態様による、検体にオートフォーカスするための予測焦点値を求める例示的プロセスを示す流れ図である。 本技術の態様による、共通なピクセルのサブセットを選定する方法の概略図である。 本技術の態様による、検体にオートフォーカスを行う方法の概略図である。 本技術の態様による、予測焦点値を求める方法の概略図である。 本技術の態様による、予測焦点値を求める別の方法を示すブロック図である。 本技術の態様による、図１の撮像装置に使用する制御部の一実施形態を示すブロック図である。 本技術の態様による、図１の撮像装置の作動状況を示すタイミング図である。
以降に詳細に説明されるように、走査速度を最適化し画質を維持しながら検体のオートフォーカスを行う方法及びシステムが示される。以後説明される方法及び装置を採用することによって、検体走査の臨床作業の流れを簡単化しながら、走査速度及び画質の実質的な向上を達成することができる。
以後示される例示的実施形態は、医療用撮像システムとして説明されるが、本技術に関して、撮像装置を産業用途で使用することも考えられることが理解されるであろう。
図１は、本技術の態様を組み込んだ撮像装置１０の一実施形態を示す。一実施形態では、撮像装置１０は、デジタル光学顕微鏡に相当し得る。図１に示された実施形態では、撮像装置１０は、対物レンズ１２、ビームスプリッタ１４、主画像センサ１６、補助画像センサ１８、制御部２０、及び走査台２２を備えるものとして示されている。更に、図１に示されるように、検体２４が、カバースリップ２６とスライド２８との間に配置され、検体２４、カバースリップ２６、及びスライド２８は、走査台２２によって支持されている。カバースリップ２６及びスライド２８は、ガラスなどの透明な材質から製作され、検体２４は、様々な物体又は試料であり得る。例えば、検体２４は、集積回路チップ又は微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）などの産業用物体、及び肝臓又は腎臓細胞を含む生検用組織などの生体検体であり得る。
ビームスプリッタ１４は、検体２４からの光線３０を主光線経路３２と補助光線経路３４とに分割するように構成されている。主光線経路３２は主画像センサ１６に通じ、補助光線経路３４は補助画像センサ１８に通じる。一実施形態では、ビームスプリッタ１４は、明視野撮像が用いられるとき光線３０の１／２を主光線経路３２へ透過し、光線３０の他方の１／２を補助光線経路３４へ反射する部分反射フィルタ（又は半透明ミラー）でもよい。又、一実施形態では、ビームスプリッタ１４は、蛍光撮像が用いられるとき、蛍光励起波長を含む光線を主光線経路３２へ透過し、蛍光励起波長を含まない光線を補助光線経路３４へ反射する波長弁別フィルタ（又はダイクロイックミラー）でもよい。
一実施形態では、主画像センサ１６は、補助光線経路３４を用いずに主光線経路３２を用いて特定の視野の検体２４の主画像を生成することができる。更に、補助画像センサ１８は、主光線経路３２を用いずに補助光線経路３４を用いて、同じ視野又はその視野内の１以上の対象領域の検体２４の補助画像を生成することができる。一実施形態では、主画像センサ１６が、主フレームレートで主画素数によって主画像を生成し、補助画像センサ１８が、補助フレームレートで補助画素数によって補助画像（１以上）を生成する。一実施形態では、補助画素数は、主画素数より実質的に少なく、その結果、補助フレームレートは主フレームレートより実質的に速くなる。
主画像センサ１６は、市販の電荷結合素子（ＣＣＤ）に基づく画像センサなど、いかなるデジタル画像素子でもよい。同様に、補助画像センサ１８も又、市販のＣＣＤに基づく画像センサでもよい。一実施形態では、主画素数は、補助画素数の４倍以上の大きさであり得、補助フレームレートは、主フレームレートの４倍以上の速さであり得る。更に、一実施形態では、主画素数は、補助画素数の１０倍以上の大きさであり得、補助フレームレートは、主フレームレートの１０倍以上の速さであり得る。
本技術の例示的態様によれば、次に来る論理画像セグメントの焦点値の予測は、撮像装置１０に関する予測変化情報と共に最も近い測定焦点値に基づくことができる。補助画像センサ１８は、補助画像の取得を支援するように構成することができ、複数の補助画像は、次に来る論理画像セグメントの焦点値を予測するのに使用することができる。次いで、主画像センサ１６は、予測された焦点値で、次に来る論理画像セグメントに対応する主画像を取得することができる。
対物レンズ１２は、Ｚ（垂直）方向に光軸に沿って延在するある距離だけ検体２４から離隔し、対物レンズ１２は、Ｚ又は垂直方向に実質的に直交するＸ−Ｙ平面（横方向又は水平方向）内に焦点面を有する。更に、対物レンズ１２は、特定の視野で検体２４から放射される光線３０を集め、光線３０を拡大し、その光線３０をビームスプリッタ１４へ導く。対物レンズ１２は、例えば撮像する検体形体の目的及び大きさに応じて拡大率を変化させることができる。
更に、一実施形態では、対物レンズ１２は、２０Ｘ以上の拡大率、及び０．５の開口数（浅い焦点深度）を有する高倍率の対物レンズであり得る。対物レンズ１２は、数ミリメートルの焦点距離（長作動距離とも呼ばれる）だけ検体２４から離隔配置され得、焦点面内の７５０ｘ７５０ミクロンの視野から光線３０を集めることができる。但し、作動距離、視野、及び焦点面は又、顕微鏡の構成又は撮像する検体２４の特性に応じて変わり得る。一実施形態では、対物レンズ１２は、ピエゾアクチュエータなどの位置制御部に結合して、対物レンズ１２に対する精密なモータ制御及び迅速な小視野調節を実現することができる。
一実施形態では、撮像装置１０は、検体２４の多数の主デジタル画像を迅速に記録するように構成された高速撮像装置であり得、その場合、各主画像は、検体全体のほんの一断片を示す特定の視野での検体２４の速写である。主デジタル画像のそれぞれが、次いで、デジタル的に結合され又は繋ぎ合わされて、検体２４全体のデジタル表示を形成することができる。画像走査に先立ち、検体２４を、記録する主デジタル画像を表す多数の論理画像セグメントに細分するために、プロセッサが使用され得る。プロセッサは、次いで、論理画像セグメント同士の関係及び相対位置に基づいて、主デジタル画像を記録する最も効率的な順序を求めることができる。検体走査順序を求めるこのプロセスは、しばしば「走査計画」と呼ばれる。
一実施形態によれば、撮像装置１０は、検体２４が第１、第２、及び第３の検体距離、並びに第１、第２、及び第３の横方向及び／又は水平方向位置にそれぞれ配置されている間に、補助画像センサ１８を用いて検体２４の第１、第２、第３の補助画像を記録することができる。用語「検体距離」は、以後、対物レンズと撮像する検体との離隔距離を呼称するために使用される。制御部２０が、対物レンズ１２を検体２４に対してＺ方向に垂直に偏位させて、複数の検体距離で複数の補助画像を取得することができる。例えば、制御部２０は、走査台２２及び検体２４を垂直固定位置に置いたままで対物レンズ１２を垂直に偏位させることができる。或いは、制御部２０は、対物レンズ１２を垂直固定位置に置いたままで走査台２２及び検体２４を垂直に偏位させることができ又は、制御部２０は、走査台２２（及び検体２４）並びに対物レンズ１２の両方を垂直に偏位させることができる。一実施形態では、撮像装置１０は、複数の検体距離で記録された検体２４のそれぞれの補助画像の量的特性値を求めることができる。量的特性値は、画質の量的測定値を表し、量的フィギュアオブメリットとも呼ぶことができる。一実施形態では、撮像装置１０は、複数の補助画像に関して求めた量的特性値に少なくとも基づいて、主検体距離を求めることができる。次いで、制御部２０は、対物レンズ１２と主画像センサ１６との距離を、求めた主検体距離に調節することができ、主画像センサ１６は、次の主画像を記録することができる。更に詳細に説明されるように、次の主画像の主焦点値を求めるために、予測可能な焦点変化情報も又用いることができる。所与の視野に関する検体の主画像が、主画像センサ１６を使用して、予測主焦点値で、且つ第１、第２、及び第３の横方向位置から偏位した主横方向位置で記録され得る。より高速のフレームレートを有する補助画像センサ１８と対にした主画像センサ１６の組合せを使用することによって、全検体２４の記録速度全体を向上させることができる。そのように取得された主画像は、データリポジトリ３６に格納することができる。
一実施形態では、撮像装置１０は、複数の論理画像セグメントに対応する測定焦点値及び予測可能な焦点変化パラメータに基づいて、検体にオートフォーカスするように構成することができる。現在考案されている構成では、制御部２０は、複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに関する測定焦点値を求め、第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値、及び格納されているあらゆる焦点変化パラメータに基づいて、引き続く１以上の論理画像セグメントの予測焦点値を求めることを助けるように構成することができる。制御部２０の働きは、図２〜１０を参照してより詳細に説明される。
本技術の例示的態様によれば、撮像装置１０及びスライド２８に関する予測可能且つ／又は再現性のある焦点変化情報を、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値と共に使用して、次に来る走査する論理画像セグメントの焦点値の予測向上の助けとすることができる。従って、撮像装置１０、より詳細には、検体２４がそれらの上に配置された走査台２２及び／又はスライド２８に関する予測可能な焦点変化情報を得ることができる。一実施形態では、走査台２２及び／又はスライド２８の再現性のある変化情報は、様々な位置での複数のスライドの走査及び計算された焦点値の記録によって特性設定することができる。一部の実施形態では、再現性のある変化情報の特性設定は、専門技術者によって手作業で達成されることを留意されたい。或いは、制御用ソフトウェアが、通常の作動の下に自動的にこの情報を蓄積し、それによって、様々な位置での焦点をいかに正確に予測するかを「学習する」ように構成されてもよい。一部の他の実施形態では、走査台２２及び／又はスライド２８に関する再現性のある変化は、較正スライド又は他の測定装置を用いて特性設定することもできる。走査台２２に対応する揺れ及び傾きなどの再現性のある焦点値変化情報は、走査台２２の各横方向及び水平方向（ｘ、ｙ）位置に対して取得することができる。更に、スライド２８の傾斜など、スライド２８の再現性のある変化情報は、広く様々なスライドに関して取得することができる。更に、各横方向及び水平方向（ｘ、ｙ）位置に対応する、走査台２２及び／又はスライド２８の再現性のある変化情報は、例えばデータリポジトリ３６内に焦点変化パラメータの形で格納することができる。
次いで図２に移ると、高速走査のために検体を初期設定する例示的方法を示す流れ図４０が示されている。その方法は、検体を収納したスライドが撮像装置に装填される段階４２から開始される。例として、検体２４を有するスライド２８を、撮像装置１０の走査台２２上に装填することができる（図１参照）。更に、スライド２８は、特定のスライドタイプの１つとして識別され又は他の方法で特性設定される。スライドの識別は、手作業で行うことができるが、スライドの識別は又、識別可能なマーキング又はスライドの特徴に基づいて撮像装置１０によって自動的に行うこともできる。スライドタイプのこの識別は、例えば、識別されたスライドタイプに関する記録されたあらゆる焦点変化パラメータを引き続きデータリポジトリから取り出すことを容易にすることができる。
続いて、段階４４では、検体２４全体のマクロ画像を取得することができ、次いで、段階４６でそのマクロ画像を複数の論理画像セグメントに分割することができる。前に言及したように、論理画像セグメントは、マクロ画像の細区分であり、コンピュータ上で繋ぎ合わせ又は結合すると、撮像する検体の一部に実質的に対応する。各論理画像セグメントは、他の１以上の論理画像セグメントに隣接することができるが、但しこれが要件ではない。更に、例えば、論理画像セグメントは、画像の繋ぎ合わせを容易にするために、隣接する１以上のセグメントに少しだけ重複させることができる。更に、論理画像セグメントは、円形及び６角形を含む様々な幾何学形状の形態を取ることができるが、正方形及び長方形の画像セグメントが最も普通に使用される。そのような画像セグメントは、通常、画像タイルと呼ぶことができる。検体のマクロ画像を複数の論理画像セグメントに分割するプロセスは、走査計画プロセスの一部として行うことができる。
更に、段階４８によって示されるように、取得されたマクロ画像に基づいて、検体２４のある領域に対応する粗焦点位置を決定することができる。続いて、段階５０に示すように、対物レンズ１２など、対物レンズを、検体に対してその粗焦点値に対応するある焦点距離に配置することができる。更に、次いで段階５０で、粗焦点値を求めることができる。一実施形態では、粗焦点値は、検体距離を変化させながら複数の画像を取得し、各距離で量的特性値（フィギュアオブメリット）を計算し、量的特性値を最適化する最良の検体距離を求めることによって決定することができる。更に、一実施形態では、約１０〜約５０の範囲の多数の画像を、検体距離を変化させながら取得することができる。各画像に対応する量的特性値を計算することができる。続いて、３つの「最良」の量的特性値を特定することができる。具体的には、一実施形態では、最大値を有する量的特性値を特定することができる。更に、最大値を有する量的特性値に隣接した位置を占める他の２つの量的特性値も又特定することができる。一実施形態では、最大値を有する量的特性値の両側に隣接して位置を占める２つの量的特性値を選択することができる。単一モード関数を３つの特定された「最良」の量的特性値に当て嵌めることができ、単一モード関数のモードを求めることができる。一実施形態では、単一モード関数は、ローレンツ分布又は２次分布を含み得る。又、一実施形態では、関数のモードが、単一モード関数の頂点を含み得る。粗焦点値は、特定されたモード又は単一モード関数の頂点に基づいて求めることができる。但し、他の技術を用いて粗焦点値を求めることもできる。この粗焦点値は、次いで、走査プロセスの開始焦点値として使用することができる。この粗焦点値は、その後使用するために、データリポジトリ３６に格納することができる。
図３は、本技術の態様による、高速画像走査プロセス中のオートフォーカスの例示的方法を示す流れ図６０である。より詳細には、撮像装置の台上に支持された検体のオートフォーカスを行う方法を示す。前に指摘したように、検体２４を収納したスライド２８などのスライドを、撮像装置１０の走査台２２上に装填することができる（図１参照）。又、対物レンズ１２を、検体２４の第１の論理画像セグメントの求められた粗焦点値に対応する検体距離に配置することができる。
方法は、走査する複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに対応する測定粗焦点値を求める段階６２から始まる。段階６２は、第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求める例示的方法を示す流れ図８０である図４を参照することによって、より良く理解することができる。ここで図４を参照すると、方法は、走査する第１の論理画像セグメントに対応する第１の焦点値に対物レンズを配置する段階８２から開始される。一実施形態では、第１の焦点値は、図２の段階４８で求めた粗焦点値に対応し得る。更に、走査する第１の論理画像セグメントに対応する第１の焦点値に対物レンズ１２を配置している間に、画像データを、主画像センサ１６（図１参照）によって取得することができる。
続いて、オートフォーカスを容易にするために、検体２４の複数の補助画像が、様々な焦点値で取得され得る。一実施形態では、検体２４の３以上の補助画像を取得することができる。撮像装置１０、より詳細には補助画像センサ１８（図１参照）が、第１の焦点値で第１の補助画像（段階８４）、第２の焦点値で第２の補助画像（段階８６）、第３の焦点値で第３の補助画像（段階８８）を記録することができる。一実施形態では、検体２４と対物レンズ１２との焦点距離は、各補助画像間で変化し、その結果、画像同士で異なる焦点値になり得る。
更に、一実施形態では、制御部２０（図１参照）は、３つの補助画像の取得を容易にするために、対物レンズ１２のＺ方向の移動を制御することができる。より詳細には、制御部２０は、第１、第２、及び第３の補助画像をそれぞれ取得するために、対物レンズ１２を第１、第２、第３の各焦点値までＺ方向に移動するように構成された位置制御機構又は位置制御部と通信することができる。一実施形態では、位置制御部は、対物レンズ１２に結合されたピエゾアクチュエータでもよい。
他方で、第１、第２、及び第３の補助画像が、対物レンズ１２を介して取得されている間、走査台２２上に搭載されているスライド２８が、対物レンズ１２の移動方向（例えばＺ方向）に実質的に垂直な方向（例えばＸ−Ｙ方向）に移動する。その結果、スライド２８が走査台２２と共に移動するにつれて、撮像する内容が変化する。従って、対物レンズ１２の視野内の画像内容は、３つの補助画像のそれぞれが取得されている間に変化する。従って、３つの補助画像に対応する視野内に実質的に同様な画像内容を維持するために、所定の量だけ対象領域を偏位させることが望ましい。従って、段階９０によって示されるように、３つの補助画像に関する対象領域は、３つの補助画像に対して共通な画像内容を割り出すために所定の量だけ偏位させることができる。一実施形態では、偏位値は、走査台２２の速度に基づいて決定することができる。３つの補助画像に関する対象領域を偏位させることによって、３つの補助画像に共通な最大のデータセット（画像内容）を選定することができる。
段階９０は、図５を参照するとより良く理解することができる。ここで図５に移ると、３つの補助画像に関する対象領域の偏位方法の概略図１１０が示されている。参照番号１１２は、第１の焦点値で取得された第１の補助画像を表すことができ、第２の焦点値で取得された第２の補助画像は、参照番号１１４によって表すことができる。更に、参照番号１１６は、第３の焦点値で取得された第３の補助画像を全体的に表すことができる。
図５に示すように、３つの補助画像１１２、１１４、１１６のそれぞれの画像内容は、対物レンズ１２に対する検体２４の横方向又は水平方向の移動によって変化する。前に指摘したように、３つの補助画像に対応して実質的に同様な画像データのセットを処理するために、３つの補助画像１１２、１１４、１１６のそれぞれに関して、画像の対象領域を所定の量だけ偏位させることが望ましいと言える。
本例では、第１の補助画像１１２に対応する対象領域は、参照番号１１８によって示される。更に、第１の補助画像１１２の取得と第２の補助画像１１４の取得との間の走査移動によって、対象領域１１８に対応する第２の補助画像１１４の画像内容は、同じ対象領域１１８に対応する第１の補助画像１１２の画像内容とは異なっている。本技術の態様に従って、対象領域１１８に対応する第１の補助画像内の画像内容に実質的に同様な、第２の補助画像１１４内の画像内容の選定を容易にするために、対象領域１１８は、所定の量だけ偏位させることができる。参照番号１２０は、第２の補助画像１１４に関する偏位された対象領域を全体的に表すことができる。同様に、対象領域１１８及び１２０の画像内容と実質的に同様な画像内容を選定することを可能にするために、偏位された対象領域を第３の補助画像１１６に関して生成することができる。参照番号１２２は、第３の補助画像１１６に関する偏位された対象領域を全体的に表すことができる。一実施形態では、補助画像のそれぞれに関して対象領域を偏位させることによって、３つの補助画像１１２、１１４、及び１１６に共通な画像データの最大のサブセットを選定することができる。
図４に戻って参照すると、段階９０に続いて、段階９２によって示されるように、３つの補助画像のそれぞれに関する量的特性値を計算することができる。より詳細には、３つの補助画像１１２、１１４、１１６のそれぞれに対応する量的特性値は、対象領域１１８、１２０、及び１２２（図５参照）に対応する選定された画像内容を用いて計算することができる。従って、量的特性値は、同じ領域が各焦点距離で評価されるように走査移動と同期して偏位する領域について計算することができる。一実施形態では、制御部２０は、３つの補助画像１１２、１１４、１１６のそれぞれに対応する量的特性値の決定を助けるように構成することができる。
本技術の一実施形態によれば、撮像装置１０は、検体２４に合焦する基礎としての１以上の焦点アルゴリズムの一部として量的特性値を使用することができる。更に、量的特性値は、最適焦点値で最大値を有し、合焦度が低下するにつれて値が減少し得、或いは、最適焦点値で最小値を有し、合焦度が低下するにつれて値が増加し得る。微係数ベースの量的特性値を用いる焦点アルゴリズムは、十分に合焦した画像は合焦していない画像より高周波数成分を有することを前提とする。統計ベースの量的特性値を用いる焦点アルゴリズムは、分散及び相関を用いて合焦画像を非合焦画像から区別する。又、ヒストグラムベースの量的特性値を用いる焦点アルゴリズムは、ヒストグラム（画像中の所与の輝度を有するピクセルの数）を使用して画像輝度の分布及び出現率を解析する。直感的量的特性値を用いる焦点アルゴリズムは、ある閾値を超えるピクセル輝度を合計する。このように、量的特性値は、それらに限定されないが、コントラスト、エントロピー、分散、空間周波数成分、自己相関、及び全体画像輝度を含む様々な画像特性値に基づき得る。更に、最良の量的特性値は撮像形態に依存し得る。例えば、正規化分散は、明視野、位相差、及び微分干渉コントラストに対してより良い性能を発揮することができ、他方、自己相関は、蛍光に対してより良い全体性能を発揮することができる。同様に、微係数ベースのブレナーグラジエント（Ｂｒｅｎｎｅｒ ｇｒａｄｉｅｎｔ）量的特性値は、あるピクセルとその近隣のピクセルとの第１差分をその２つの水平方向／垂直方向の距離を用いて計算し、例えば、透過明視野撮像に十分に適合する。
３つの補助画像１１２、１１４、１１６に対応する量的特性値が求められた後は、段階９４に示すように、これら量的特性値を内挿して測定焦点値を求めることができる。より詳細には、一実施形態では、単一モード関数に量的特性値を当て嵌めることにより量的特性値を内挿して、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を容易に求めることができる。単一モード関数は、ローレンツ分布、放物線分布などを含み得る。
一実施形態では、撮像装置１０は、補助画像１１２、１１４、１１６に関する量的特性値に基づいて、現時点の論理画像セグメントに対応する主画像を取得するために最適な焦点値を求めることができる。例えば、撮像装置１０は、補助画像の最大量的特性値に基づき、補助画像の量的特性値を使用する最大焦点値の内挿に基づき又は、３以上の量的特性値を単一モード関数若しくは分布関数に当て嵌め、単一モード関数若しくは分布関数から最大焦点を内挿することによって、最適な焦点値を選定することができる。一実施形態では、撮像装置１０は、ｎ＝２によるブレナーグラジエントを使用して、１以上の補助画像のそれぞれの量的特性値を求める。更に、一実施形態では、撮像装置１０は、ローレンツ分布に当て嵌められた３つの補助画像の量的特性値を用いて、現時点の論理画像セグメントの最適な焦点値を内挿することができる。別の実施形態では、撮像装置１０は、検体２４の位置の関数としての焦点値が局所的に２次式であることを認め、放物線による内挿を用いることによって、現時点の論理画像セグメントの最適な焦点値を内挿することができる。
本技術の一態様によれば、一連の画像に関するブレナーグラジエントとそれら画像に関する焦点からのそれぞれの深さとの関係は、ローレンツ分布によって近似することができることが分かっている。更に、本技術の一実施形態によれば、一連の画像に関するブレナーグラジエントの逆数を検体２４のそれぞれの位置に対してプロットすることによって、放物線分布を近似することができることが更に確認されている。更に、合焦画像をもたらす最適な焦点値は、そのような放物線分布の最小値に対応することが分かっている。続いて、段階９６で、単一モード関数のモードを特定することができる。単一モード関数のモードは、一部の実施形態では、単一モード関数の頂点を含み得ることに留意されたい。更に、一実施形態では、曲線のモードは最小値であり得、一部の他の実施形態では、単一モード関数のモードは最大値であり得る。
更に、本技術の態様によれば、最良の焦点近傍のブレナーグラジエントは、検体２４の位置の放物線関数によって良好に近似されることが更に分かっている。更に、合焦画像をもたらす最適な焦点値は、そのような放物線分布の最大値に対応することが分かっている。従って、段階９６では、得られた放物線の頂点を特定することができる。既述のように、頂点の値を用いて、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求めることができる。
段階９８によって示されるように、モード値を用いて、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求めることができる。より詳細には、段階９８で、現時点の論理画像セグメントの測定焦点値を、段階９６で特定されたモード値に基づいて求めることができる。
本技術の例示的態様によれば、予測可能な焦点変化情報は、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値との関連で、次の論理画像セグメントの最適焦点値を予測するために使用することができる。走査する次の論理画像セグメントに対応する予測可能な焦点変化情報は、段階１００によって示されるように取り出され又は他の方法で求めることができる。一実施形態では、走査台２２及び／又はスライド２８に関連する予測可能な焦点変化情報を表す格納焦点変化パラメータを、例えば、データリポジトリ３６（図１参照）から取り出すことができる。一例では、走査台２２及び／又はスライド２８の次の位置（例えば（ｘ、ｙ）位置）に関連する格納焦点変化パラメータをデータリポジトリ３６から取り出すことができる。
更に、前に指摘したように、走査する各論理画像セグメントの最適焦点値は、少なくとも現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値、及びあらゆる対応する格納焦点変化パラメータに基づいて予測することができる。従って、段階１０２では、走査すべき状態にある次に続く論理画像セグメントの最適焦点値は、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値、及びあらゆる対応する格納焦点変化パラメータに基づいて予測することができる。例として、段階１０２では、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値は、段階９８で求めた現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値、及び段階１００で取り出したあらゆる対応する格納焦点変化パラメータに基づいて求めることができる。又、走査台２２に関連する格納焦点変化パラメータは、前に求めた走査台２２に関連する揺れ及び／又は傾きの情報又はスライド２８の再現性のある特性値を含み得る。
続いて段階１０４で、対物レンズ１２を予測焦点値に対応する検体距離に配置して、次に続く論理画像セグメントでの画像データの取得を容易にすることができる。更に、対物レンズを予測焦点値に対応する検体距離に配置した状態で、次に続く論理画像セグメント位置での画像データ又は主画像を取得することができる。
図３に戻って参照すると、段階６４では、第１の論理画像セグメントに対応する測定粗焦点値を用いて、第１の論理画像セグメントを撮像することができる。より詳細には、第１の論理画像セグメントの測定焦点値に対応する検体距離に対物レンズ１２を配置した状態で、主画像センサ１６（図１参照）は、第１の論理画像セグメントに対応する第１の主画像を記録することができる。又、第１の論理画像セグメントに対応する測定粗焦点値は、その後使用するために、データリポジトリ３６に格納することができる。
続いて、段階６６では、対物レンズ１２を第１の論理画像セグメントから次に続く論理画像セグメントに移動している間に、追加の測定焦点値を求めることができる。一実施形態では、次に続く論理画像セグメントは、第２の論理画像セグメントを含み得る。
本技術の別の態様によれば、第２の論理画像セグメントの焦点値は、第２の論理画像セグメントに最も近接する論理画像セグメントに関する測定焦点値を用い、撮像装置１０に関連する予想焦点変化情報に関する調節を行って、予測することができる。より詳細には、走査台２２が、走査する第２の論理画像セグメントに対応する位置に検体２４を配置する前に、第２の論理画像セグメントに関する焦点値を予測することができる。例として、走査する第２の論理画像セグメントの焦点値は、段階６８によって示されるように、第１の論理画像セグメントの測定焦点値（例えば、段階６６で求められた）、及び１以上の格納焦点変化パラメータに基づいて予測することができる。
第２の論理画像セグメントに関する予測焦点値を求めた後、対物レンズ１２を予測焦点値に対応する検体距離に配置して、第２の論理画像セグメントでの画像データの取得を容易にすることができる。より詳細には、制御部２０（図１参照）は、対物レンズ１２が第２の論理画像セグメントとの関係に至る前に、対物レンズ１２と検体２４との距離を予測焦点値に調節することができる。続いて、段階７０で、求めた第２の論理画像セグメントに対応する予測焦点値を用いて、第２の論理画像セグメントを撮像することができる。例えば、一実施形態では、主画像センサ１６（図１参照）は、第２の論理画像セグメントに対応する予測焦点値に対応する検体距離に対物レンズ１２が配置された状態で、第２の論理画像セグメントに対応する第２の主画像を記録することができる。ここで再び、第２の論理画像セグメントに対応する予測焦点値を、その後使用するために、データリポジトリ３６に格納することができる。
上記のオートフォーカス方法を実行することによって、第１の論理画像セグメントに対応する第１の位置から第２の論理画像セグメントに対応する第２の位置へ検体２４を再配置する間に、第２の論理画像セグメントに対応する予測焦点値を求めることができる。その結果、第１の論理画像セグメントに対応する第１の位置から第２の論理画像セグメントに対応する第２の位置へ検体を再配置する間に、第２の論理画像セグメントの予測焦点値が計算されるので、走査速度の著しい向上を達成することができる。第２の論理画像セグメントに達した後に焦点を調節する必要性を回避することによって、走査速度を向上させることができる。又、近接する測定焦点値を用い、予測可能な変化に関して調節して予測焦点値が求められるので、画質の低下を最小限に抑えながら、焦点値の正確な予測を行うことができる。
図２〜５を参照して説明したように、複数の論理画像セグメントのそれぞれの間で焦点を調節しながら、残りの複数の論理画像セグメントを走査することができることに留意されたい。具体的には、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値は、走査台２２及び／又はスライド２８に起因する予測変化に関して調節される現時点の論理画像セグメントの測定焦点値に基づいて、求めることができる。
本技術の別の態様によれば、その後の又は次に続く論理画像セグメントの予測焦点値は、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値又は先行する列から隣接する論理画像セグメントに対応する測定焦点値に基づいてやはり求めることができる。他方で、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値と先行する列から隣接する論理画像セグメントに対応する測定焦点値との平均値を使用して、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値を求めることもできる。更に、本技術の別の態様によれば、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値、及び先行する列から隣接する論理画像セグメントに対応する測定焦点値のいずれも利用できない場合、「最も近接する」論理画像セグメントに対応する測定焦点値を予測変化情報と共に使用して、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値を求めることができる。従って、次に来る走査する論理画像セグメントの最適焦点値は、先に求めた測定焦点値及び予測可能な焦点変化情報の組合せを用いて予測することができる。例として、現時点の列及び先行する行からの測定焦点値又は現時点の行及び先行する列からの測定焦点値又は両者の平均を使用することができる。他方、いずれの値も利用できない場合、最も近接した測定焦点値を特定し、予測可能な焦点変化情報と組み合わせて使用して、次に来る論理画像セグメントの最適焦点値を予測する。
更に、第１の領域に対応する複数の論理画像セグメントを走査して、論理画像セグメント間で焦点を調節しながら、上記に説明したように、複数の論理画像セグメントに対応する主画像を取得することができる。第１の領域を走査した後、検体２４中の他の領域も、もしあれば、上記に説明したように更に走査することができる。一部の実施形態では、取得された主画像は、画像の可視化を容易にするために事後処理することができ、可視化された画像は、臨床医が疾患状態を診断する助けとすることができる。例として、主画像は、画像位置合わせプロセスを適用して処理することができる。続いて、位置合わせされた画像は、繋ぎ合わせて統合画像を生成することができる。又、画像は、格納のために圧縮し、処理することができる。一部の実施形態では、処理された画像は、データリポジトリ３６に格納することができる。検体２４の全ての領域が走査された後は、走査台２２を下げることができ、スライド２８を別のスライドに置き換えることができる。
上記に説明したオートフォーカス方法は、図６を参照してより良く理解することができる。ここで図６を参照すると、本技術の態様による、高速走査プロセスにおけるオートフォーカス方法の概略図１３０が示されている。先に指摘したように、対物レンズ１２、及び検体２４を保持する走査台２２を有する撮像装置１０（図１参照）では、オートフォーカス方法は、走査台２２にスライド２８を装填することと、検体２４を収容しているスライド２８を同定することとを含む。スライド２８は、それに対応する格納焦点変化パラメータをデータリポジトリ３６から容易に取り出すために同定することができる。続いて、検体２４の走査計画の準備の助けとするために、検体２４のマクロ画像１３２を取得することができる。より詳細には、マクロ画像１３２を用いて、検体２４を複数の領域に分割することができ、複数の領域のそれぞれが、複数の論理画像セグメントを備え得る。一部の実施形態では、２以上の領域が無い場合に、マクロ画像１３２を複数の論理画像セグメントに直接分割することができることに留意されたい。図６の例では、マクロ画像１３２は、全体的に参照番号１３４によって示されている複数の論理画像セグメントに直接分割されている。
更に本例では、参照番号１３６が、所与の走査計画に基づく始点論理画像セグメントを全体的に示すことができる。始点論理画像セグメントという用語、及び第１の論理画像セグメントという用語は交換して使用することができることに留意されたい。又、参照番号１３８は、第２の論理画像セグメントを示すことができ、第３の論理画像セグメントは、参照番号１４０によって示すことができる。同様に、参照番号１４２は、第４の論理画像セグメントを示すことができ、参照番号１４４は、第５の論理画像セグメントを示すことができる。本例では例示のために、オートフォーカス方法が、選択された論理画像セグメントのサブセット、即ち、第１、第２、第３、第４、及び第５の論理画像セグメント１３６、１３８、１４０、１４２、及び１４４のみを参照して説明されることに留意されたい。又、参照番号１４６は、走査の方向を表すことができる。更に、先に指摘したように、マクロ画像１３２は、検体２４の走査を開始する前に粗焦点位置１４８を求めるために使用することができる。本例では、マクロ画像１３２に対応する粗焦点位置１４８は、検体２４の論理画像セグメントの走査を開始する前に求めることができ、この粗焦点位置１４８は又、第１の主画像が取得される始点論理画像セグメント１３６に対応する。従って、先に説明したように、様々な検体距離で複数の補助画像を取得し、最適な検体距離を計算することによって、本例で例示されるように、粗焦点値を、始点論理画像セグメント１３６に対応する最初の粗焦点位置１４８で求めることができる。
続いて、検体２４の走査を、最初の粗焦点位置１４８で求めた粗焦点値に基づいて開始することができる。そのとき、対物レンズ１２を、始点論理画像セグメント１３６位置で、検体２４に対して求めた粗焦点値に対応する検体距離に配置することができる。より詳細には、焦点値は、視野が合焦し、始点論理画像セグメント１３６の画像を取得することができるような粗焦点値に調節することができる。
粗焦点値の決定、及び始点論理画像セグメント１３６の主画像の取得に続いて、第１の論理画像セグメント１３８の測定焦点値を、本技術の別の態様に従って、求めることができる。より詳細には、第１の論理画像セグメント１３６に対応する測定焦点値は、検体２４を始点論理画像セグメント１３６から第２の位置、即ち第２の論理画像セグメント１３８の中心に再配置する間に、求めることができる。第１の論理画像セグメント１３６に対応するこの測定焦点値は、次いで、例えば第２の論理画像セグメント１３８など、次に続く走査すべき論理画像セグメントの撮像の準備に使用することができる。先に指摘したように、測定焦点値は、３以上の補助画像を対応する焦点値で取得することによって求めることができる。例えば、第１の補助画像は、実質的に粗焦点値と等しい第１の焦点値で取得することができ、第２の補助画像は、粗焦点値より小さい第２の概略値で取得することができ、第３の補助画像は、粗焦点値より大きい第３の焦点値で取得することができる。更に、３つの補助画像内の対象領域は、３つの補助画像に共通な画像内容を選定可能なように偏位させることができる。
更に、３つの補助画像の選定された画像内容に対応する量的特性値を計算することができる。３つの量的特性値は、次いで、第２の論理画像セグメント１３８の撮像の準備において測定焦点値を得るために内挿することができる。より詳細には、ローレンツ分布のような単一モード関数を、３つの補助画像に対応する３つの量的特性値に当て嵌めることができる。単一モード関数のモードを特定することができ、曲線のモードは、第２の論理画像セグメント１３８を撮像する準備における測定焦点値を示すことができる。同時に、測定焦点値は、検体２４中の他の論理画像セグメントの予測焦点値の計算に使用するために、データリポジトリ３６に格納することができる。
本技術の別の態様によれば、検体２４の現時点の（ｘ、ｙ）位置に関するあらゆる格納焦点変化パラメータをデータリポジトリ３６から取り出すことができる。続いて、予測焦点値を、測定焦点値、及び、もしあれば、格納焦点変化パラメータに基づいて求めることができる。一部の実施形態では、予測焦点値は、データリポジトリ３６に格納することができる。
例として、図６に示されるように、第２の論理画像セグメント１３８の撮像の準備における測定精密焦点値ｚ1は、始点論理画像セグメント１３６に始まり、第２の論理画像セグメント１３８に続く領域１５０において計算することができる。その結果、第２の論理画像セグメント１３８に対応する予測焦点値が、第２の論理画像セグメント１３８の中心が対物レンズ１２に関係するに至る前に求められる。第２の論理画像セグメント１３８に対応する主画像を、次いで、予測焦点値に対応する検体距離に配置された対物レンズ１２によって取得することができる。主画像は、データリポジトリ３６に格納することができる。又、上記に説明したように予測焦点値を求めることによって、第２の論理画像セグメント１３８に対応する測定焦点値の決定に対処するために第２の論理画像セグメント１３８位置で走査台２２を停止する必要がないので、走査速度を向上することができる。
本技術の態様によれば、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値は、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値に基づいて求めることができる。先に指摘したように、一実施形態では、オートフォーカス方法は、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値、及び関係するあらゆる格納焦点変化パラメータに基づいて次に続く論理画像セグメントの予測焦点値を求めることを含むことができる。本例では、現時点の論理画像セグメントは第１の論理画像セグメント１３６を含み得、次の論理画像セグメントは、第２の論理画像セグメント１３８を含み得る。このオートフォーカス方法は、図７を参照してより良く理解することができる。
ここで図７に移ると、オートフォーカスの例示的方法の概略図１７０が示されている。より詳細には、現時点の論理画像セグメント１７２に対応する測定焦点値に基づいて次に続く論理画像セグメント１７４の予測焦点値を求めることによるオートフォーカス方法が図７に示されている。図７に示されている例では、次に続く論理画像セグメント１７４が現時点の論理画像セグメント１７２に隣接して配置されていることに留意されたい。先に指摘したように、次に続く論理画像セグメント１７４の予測焦点値を求める助けとするために、次に続く論理画像セグメント１７４に対応する予測可能な焦点変化情報を、データリポジトリ３６（図１参照）から取り出すことができる。参照番号１７６は走査の方向を表す。又、本技術の例示的態様によれば、次に続く論理画像セグメント１７４の予測焦点値の決定は、参照番号１７８によって示されるように、検体が、現時点の論理画像セグメント１７２に対応する第１の位置から次に続く論理画像セグメント１７４に対応する第２の位置へ再配置される間に行われる。検体が、現時点の論理画像セグメント１７２に対応する第１の位置から、次に続く論理画像セグメント１７４に対応する第２の位置へ再配置されている間に、次に続く論理画像セグメント１７４の予測焦点値を求め、それに対応する焦点値調節を実施することによって、走査速度を向上させることができる。
図６に戻って参照すると、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値が求められた後は、現時点の論理画像セグメント１３６に対応する第１の位置から、次に続く論理画像セグメント１３８に対応する第２の位置へ検体を再配置する前に、対物レンズ１２を、求めた予測焦点値に対応する検体距離に配置することができる。次に続く論理画像セグメント１３８に対応する主画像を、第２の論理画像セグメント１３８に対して、予測焦点値に対応する検体距離に配置された対物レンズ１２によって取得することができる。
本技術の別の例示的態様によれば、現時点の論理画像セグメントがかなりの量の空白空間を含む場合、次に続く論理画像セグメントの予測焦点値は、先行する列から隣接する論理画像セグメントに対応する測定焦点値に基づいて求めることができる。更に、先行する列から隣接する論理画像セグメントに対応する測定焦点値が利用できない場合、先行する列又は行から近接する論理画像セグメントに対応する測定焦点値を用いて、次に続く論理画像セグメントに対応する予測焦点値を求めることができる。図６の本例では、第３の論理画像セグメント１４０に視野が配置される前に、複数のそのような空白空間が走査され得る。このオートフォーカス方法は、図８を参照してより良く理解することができる。
ここで図８を参照すると、オートフォーカス方法の概略図１８０が示されている。より詳細には、現時点の論理画像セグメント（列ｒ、行ｃ）１８２の測定焦点値が利用可能であれば、次に続く論理画像セグメント（列ｒ、行ｃ＋１）１８４の予測焦点値は、現時点の論理画像セグメント１８２に対応する測定焦点値に基づいて求めることができる。他方、現時点の論理画像セグメント１８２に対応する測定焦点値が利用可能できない場合又は現時点の論理画像セグメント１８２が大量の空白空間を含む場合、次に続く論理画像セグメント１８４の予測焦点値は、先行する列（ｒ−１）から隣接する論理画像セグメント（列ｒ−１、行ｃ＋１）１８６に対応する測定焦点値に基づいて求めることができる。更に、隣接する論理画像セグメント１８６に対応する測定焦点値さえも利用できない場合、次に続く論理画像セグメント１８４の予測焦点値は、先行する列（ｒ−１）から近接しているが、必ずしも隣接していない論理画像セグメント（列ｒ−１、行ｃ＋２）１８８に対応する測定焦点値に基づいて求めることができる。更に、先に指摘したように、予測焦点値の決定を容易にするために、それぞれの論理画像セグメントに対応する格納焦点パラメータをデータリポジトリ３６から取り出すことができる。参照番号１９０は走査の方向を表す。
図６に戻って参照すると、本例では、第３の論理画像セグメント１４０に視野が戻る前に、複数の空白空間セグメントが走査される。第３の論理画像セグメント１４０の予測焦点値は、図８を参照して説明したように、第２の論理画像セグメント１３８に対応する測定焦点値ｚ1に基づいて求めることができる。更に、予測焦点値は又、第３の論理画像セグメント１４０の位置に対応する格納焦点変化パラメータなどの予測可能な焦点変化情報に基づいて求めることができる。一実施形態では、予測可能な焦点変化は、論理画像セグメントに対応する（ｘ、ｙ）値の関数として表すことができる。先に指摘したように、予測可能な焦点変化は、手作業で又は以前の複数の走査からのデータを自動的に解析することによって補正することができる。それによって、一実施形態では、予測可能な焦点変化（ＰＦＶ）は下記のように表される。即ち、
である。ここで、ａは走査台２２のｘ方向の傾斜、ｂは走査台２２のｙ方向の傾斜、（ｘ、ｙ）は、第２の論理セグメント１３８又は第３の論理セグメント１４０に相当する位置の値である。
従って、第３の論理画像セグメント１４０の最適予測焦点値ｚpredは、最も近い測定焦点値（第２の論理画像セグメント１３８に対応する測定焦点値ｚ1）及び格納焦点変化パラメータを用いて、下記のように求めることができる。即ち、
である。
一実施形態では、予測可能な焦点変化（ＰＦＶ）（式（１））及び測定焦点値（式（２））の計算は線型関数を含み得る。他方、一部の他の実施形態では、非線型関数を、予測可能な焦点変化及び測定焦点値の計算に使用することができる。
同様に、第４の論理画像セグメント１４２の予測焦点値は、最も近い測定焦点ｚ3を用いて予測することができ、第５の論理画像セグメント１４４の予測焦点値は、最も近い測定焦点値ｚ4に基づいて求めることができる。従って、現時点の論理画像セグメントに対して近接する測定焦点情報を、走査台２２、スライド２８、及び／又は他の再現性のある変化についての格納補正情報と組み合わせて、次に来る走査する論理画像セグメントの予測焦点値を外挿することができる。
次に図９を参照すると、図１の制御部２０の一実施形態２００が示されている。先に指摘したように、制御部２０は、複数の論理画像セグメントの第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求め、その測定焦点値を用いて第１の論理画像セグメントを撮像し、その測定焦点値、及び格納焦点変化パラメータを用いて複数の論理画像セグメントの第２の論理画像セグメントの予測焦点値を求め、その予測焦点値を用いて第２の論理画像セグメントを撮像するように構成することができる。現在考案されている構成では、制御部２０は、制御モジュール２０２と、画像取得モジュール２０４とを備えることができる。
制御モジュール２０２は、撮像装置１０の走査台２２によって支持され、スライド２８上に配置された検体２４の走査を制御するように構成することができる。図示された実施形態では、制御モジュール２０２は、マクロ画像及び走査計画構成要素２０６と、オートフォーカス構成要素２０８と、移動制御構成要素２１０と、タイミング構成要素２１２とを備えるものとして示されている。マクロ画像及び走査計画構成要素２０６は、検体２４のマクロ画像の取得及び走査計画の作成を容易にするように構成することができる。更に、マクロ画像及び走査計画構成要素２０６は又、撮像装置１０のユーザインターフェース及び諸制御機構との通信を可能にするように構成することができる。
オートフォーカス構成要素２０８は、走査計画構成要素２０６によって計画された走査シーケンスを制御するように構成することができる。更に、オートフォーカス構成要素２０８は、補助画像センサ１８によって取得される補助画像の取得及び処理の助けとなるように構成することができる。更に、オートフォーカス構成要素２０８は、補助画像に関する量的特性値を計算する助けとなるように構成することができる。又、オートフォーカス構成要素２０８は、測定焦点値及び予測焦点値をデータリポジトリ３６に格納し、格納焦点変化パラメータをデータリポジトリ３６から取り出すことを容易にするように構成することができる。更に、オートフォーカス構成要素２０８は、撮像装置１０によって取得された補助画像をデータリポジトリ３６に格納することを容易にするように構成することができる。
続けて図９を参照すると、移動制御構成要素２１０は、１以上のスライドを撮像装置１０の走査台２２へ装填すること、及び／又はそこから取外すことを容易にするように構成することができる。更に、移動制御構成要素２１０は又、走査シーケンスを開始する前に、粗焦点値を計算する助けとなるように使用することができる。又、移動制御構成要素２１０は、Ｘ−Ｙ方向の走査移動制御を容易にするように使用することができる。
更に、タイミング構成要素２１２は、撮像装置１０の様々な構成要素の作動を同期させるように構成することができる。より詳細には、タイミング構成要素２１２は、補助画像及び主画像の取得を制御し、同期させるタイミング信号を生成するように構成することができる。一部の実施形態では、タイミング構成要素２１２は又、位置制御部の移動を制御することができる。
更に、画像取得モジュール２０４は、撮像装置１０の主画像センサ１６による主画像の取得を容易にするように構成することができる。更に、画像取得モジュール２０４は又、取得した主画像を事後処理するために用いることができる。例えば、画像取得モジュール２０４は、取得した諸主画像の位置合わせを容易にするために使用することができる。取得モジュール２０４は又、画像を可視化するために主画像を繋ぎ合せる手順を生成する助けとなるように構成することができる。
当業者は理解するであろうように、制御部２０によって行うことができるような上記の例、教示、及びプロセス段階は、汎用又は専用コンピュータなどのプロセッサベースのシステム上の適切なコードによって実施することができる。本技術の様々な実施では、本明細書に記載された一部又は全ての段階を様々な順序又は実質的に同時、即ち並行して行うことができることにも又留意されたい。更に、関数は、それに限定されないがＣ＋＋又はＪａｖａ（商標）を含めて、様々なプログラム言語で実施することができる。そのようなコードは、当業者は理解するであろうように、格納されたコードを実行するためにプロセッサベースのシステムがアクセスすることができるメモリチップ、ローカル若しくは遠隔ハードディスク、光ディスク（即ち、ＣＤ又はＤＶＤ）又は他の媒体など、１以上の有形の機械可読媒体上に格納し又は格納に適合させることができる。有形の媒体は、命令がその上にプリントされる紙又は他の適切な媒体を含み得ることに留意されたい。例えば、命令は、紙又は他の媒体を光学走査することによって電子的に取得し、次いで必要なら適切にコンパイルし、解釈し又は別途処理し、次いでコンピュータのメモリに格納することができる。
次に図１０を参照すると、本技術の例示的態様によるオートフォーカスを実行するための例示的タイミングダイアグラム２２０が示されている。一実施形態では、撮像装置１０の様々な構成要素の信号のタイミングを、図９のタイミング構成要素２１２によって制御し、同期させることができる。図１０及び以下の説明は特定の時間増分に言及するが、そのようなタイミングは、例示目的のためのみのものである。撮像装置１０及びその構成要素が作動する速度は技術に比例すると言ってよく、従って、いかなる特定の細部も、限定的に理解すべきではないことは理解されるであろう。
現時点の論理画像セグメント（タイルｎ）で、タイミング構成要素２１２は、主画像センサ１６（図１参照）を作動させることができる。続いて、主画像センサ１６の取得制御を開始させる。一実施形態では、主画像センサ１６の取得制御には、主画像センサ１６のシャッタを含めることができる。又、一実施形態では、主画像センサ１６のシャッタは、約１ミリ秒の間開放したままにすることができる。次いで、補助画像センサ１８（図１参照）を、補助画像の取得を容易にするために作動させることができる。先に指摘したように、補助画像センサ１８は、異なる焦点値で３つの補助画像を取得して、現時点の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求める助けとするように構成することができる。従って、補助画像センサ１８は、異なる３つの時点で作動させることができる。各作動では、補助画像センサ１８の取得制御を開始させて、対応する補助画像を取得することができる。一実施形態では、補助画像センサ１８の取得制御には、補助画像センサ１８のシャッタを含めることができる。更に、一実施形態では、補助画像センサ１８は、各作動間、約１０ミリ秒の時間間隔で作動させることができる。更に、補助画像センサ１８のシャッタを開放するとき、照明ストローブを発生させてＬＥＤ又は他の照明装置を作動させることもできる。一実施形態では、照明ストローブに対する各作動の継続時間は、約１０ミリ秒とすることができる。照明装置は、検体２４を照明し、それによって、３つの補助画像を取得する助けとなるように構成することができる。
更に、位置制御部は、補助画像センサ１８から受け取った情報に基づいて、対物レンズ１２を検体２４に対してＺ方向に移動させるように構成することができる。より詳細には、位置制御部は、第１の補助画像を取得するために対物レンズ１２を第１の焦点値に配置するように構成することができる。先に指摘したように、一部の実施形態では、第１の焦点値は粗焦点値を含み得る。続いて、図１０に示すように、位置制御部は、対物レンズ１２を第２の焦点値に配置するように構成することができ、第２の焦点値は、第１の焦点値より小さく、第２の補助画像の取得を容易にする。同様に、位置制御部は、対物レンズ１２を第３の焦点値に引き続き配置するように構成することができ、第３の焦点値は、第１の焦点値より大きく、第３の補助画像の取得を容易にする。測定焦点値を求めた後は、位置制御部は、対物レンズ１２を、測定焦点値に対応する検体距離に配置するように構成することができる。位置制御部は、次の論理画像セグメント（タイルｎ＋１）が対物レンズ１２との関係に至る前に、測定焦点値に対応する検体距離に対物レンズ１２を配置するように構成することができることに留意されたい。図１０に示すように、一実施形態では、現時点の論理画像セグメント（タイルｎ）と次の論理画像セグメント（タイルｎ＋１）との間で検体にオートフォーカスするプロセスは、約６０ミリ秒〜約８０ミリ秒の範囲の時間間隔で完了することができる。
上記に説明したオートフォーカス方法及び撮像装置は、画質の劣化を最小限に抑えながら走査速度を大幅に向上させる。より詳細には、現時点の論理画像セグメントに対応する第１の位置から次に来る論理画像セグメントに対応する第２の位置まで検体を再配置する間に、次に来る論理画像セグメントの最適焦点値を求め、焦点値のあらゆる調節を実施するので、走査速度を向上させることができる。更に、これから取得する論理画像セグメントの予測焦点値が、既に取得した論理画像セグメント、並びに台の傾き及び揺れなどのあらゆる予測可能な変化源からの情報を使用し、それによって、向上した予測最適焦点値が得られる。次に来る論理画像セグメントの焦点値の正確な予測によって、主画像を取得する前に、その論理画像セグメント位置でオートフォーカスプロセスを完了させる必要性が回避され、それによって、十分な焦点品質を維持しながら走査速度が大幅に増加する。再現性のある機械的台高さの変化をオートフォーカス予測アルゴリズムに組み込むことによって、台の精密度に関する要件が緩和され、潜在的にコストの低減に至る。画質及び走査処理量を向上させることができ、それによって、画質を維持しながら走査速度を向上させることにより、臨床作業流れが改善される。
本明細書に本発明の一部の特徴のみを例示し説明して来たが、当業者には、多くの修正形態及び変更形態が思い浮かぶであろう。従って、添付の特許請求の範囲は、そのような修正形態及び変更形態の全てを、本発明の真の主旨内に入るものとして包含するものと理解されたい。
１０ 撮像装置
１２ 対物レンズ
１４ ビームスプリッタ
２４ 検体
２６ カバースリップ
２８ スライド
３０ 光線
３２ 主光線経路
３４ 補助光線経路
１１０ 対象領域の偏位方法の概略図
１１２ 第１の補助画像
１１４ 第２の補助画像
１１６ 第３の補助画像
１１８ 第１の補助画像の対象領域
１２０ 第２の補助画像の対象領域
１２２ 第３の補助画像の対象領域
１３０ オートフォーカス方法の概略図
１３２ マクロ画像
１３４ 論理画像セグメント
１３６ 第１の論理画像セグメント
１３８ 第２の論理画像セグメント
１４０ 第３の論理画像セグメント
１４２ 第４の論理画像セグメント
１４４ 第５の論理画像セグメント
１４６ 走査の方向
１４８ 粗焦点位置
１５０ 第１の論理画像セグメントから第２の論理画像セグメントに続く領域
１７０ オートフォーカスの例示的方法の概略図
１７２ 現時点の論理画像セグメント
１７４ 次に続く論理画像セグメント
１７６ 走査方向
１７８ 次に続く論理画像セグメントの予測焦点値の決定
１８０ オートフォーカス方法の概略図
１８２ 現時点の論理画像セグメント
１８４ 次に続く論理画像セグメント
１８６ 先行する列から隣接する論理画像セグメント
１８８ 必ずしも隣接していない論理画像セグメント
１９０ 走査方向
２００ 制御部の一実施形態
２２０ 例示的タイミングダイアグラム

Claims (21)

  1. 対物レンズと、撮像する検体を保持する台とを有する撮像装置において、オートフォーカスを行う方法であって、
    複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求めることと、
    前記測定焦点値を用いて前記第１の論理画像セグメントを撮像することと、
    前記測定焦点値及び格納焦点変化パラメータを用いて前記複数の論理画像セグメントの第２の論理画像セグメントの予測焦点値を求めることと、
    前記予測焦点値を用いて前記第２の論理画像セグメントを撮像することと
    を含む方法。
  2. 走査台によって支持された前記検体を撮像する粗焦点位置を求めることと、
    前記求めた粗焦点位置に前記対物レンズを配置することと、
    走査台によって支持された前記検体を撮像する粗焦点値を求めることと
    を更に含む、請求項１記載の方法。
  3. 前記検体を、前記複数の論理画像セグメントに論理的に分割することを更に含む、請求項１記載の方法。
  4. 前記撮像装置に対して前記検体を再配置している間に、前記測定焦点値を求める、請求項１記載の方法。
  5. 前記第１の論理画像セグメントに対応する第１の位置から前記第２の論理画像セグメントに対応する第２の位置へ前記検体を再配置する間に、前記予測焦点値を求める、請求項１記載の方法。
  6. 前記予側焦点値を用いて前記第２の論理画像セグメントを撮像することが、前記検体と前記対物レンズとを隔てる距離を増加させ又は減少させることを含む、請求項１記載の方法。
  7. 前記格納焦点変化パラメータが、前記撮像装置、前記検体又は前記撮像装置及び前記検体の両方における再現性のある変化に相当する、請求項１記載の方法。
  8. 前記格納焦点変化パラメータが、前記台に関する傾き又は揺れに相当する、請求項７記載の方法。
  9. 前記格納焦点変化パラメータが、前記検体を収納しているスライドに関する再現性のある変化に相当する、請求項７記載の方法。
  10. 前記予測焦点値を求めることが、１以上の格納焦点変化パラメータをデータリポジトリから取り出すことを含む、請求項１記載の方法。
  11. 前記複数の論理画像セグメントの少なくとも前記第１の論理画像セグメントに対応する前記測定焦点値を求めることが、
    それぞれ異なる焦点値で３以上の補助画像を取得することと、
    前記補助画像のそれぞれに関して量的特性値を求めることと、
    前記量的特性値から前記測定焦点値を内挿することと
    を含む、請求項１記載の方法。
  12. 前記測定焦点値を求めることが、前記３以上の補助画像のそれぞれにおいて実質的に同様な画像ピクセルのセットを選定することを容易にするために、前記３以上の補助画像中の対象領域を所定の量だけ偏位させることを更に含む、請求項１１記載の方法。
  13. 量的特性値を求めることが、ピクセルのサブセット中の各ピクセルに関して、前記ピクセルと前記ピクセルから１以上の他のピクセルによって側方に隔てられて隣り合うピクセルとの輝度の差を求め、前記画像の高さ及び幅全体の各ピクセルに対して前記輝度の差の自乗和を求めることを含む、請求項１２記載の方法。
  14. 前記量的特性値から前記測定焦点値を内挿することが、
    前記３以上の補助画像の前記量的特性値を単一モード関数に当て嵌めることによって、前記測定焦点値を内挿することと、
    前記曲線のモードを特定することと
    を含む、請求項１２記載の方法。
  15. 前記測定焦点値を求めることが、前記特定したモード、前記格納焦点変化パラメータ又はそれらの組合せに基づいて前記測定焦点値を求めることを更に含む、請求項１４記載の方法。
  16. 対物レンズと、
    主フレームレートで検体の主画像を生成するように構成された主画像センサと、
    前記主フレームレートより速い補助フレームレートで前記検体の１以上の補助画像を生成するように構成された補助画像センサと、
    前記検体の前記画像にオートフォーカスするために、光軸に沿って前記対物レンズと前記検体との間の焦点値を調節するように構成された制御部と、
    前記検体を支持し、前記光軸に実質的に直交する少なくとも横方向に前記検体を移動させる走査台と
    を備える撮像装置であって、
    前記制御部が、
    複数の論理画像セグメントの少なくとも第１の論理画像セグメントに対応する測定焦点値を求め、
    前記測定焦点値を用いて前記第１の論理画像セグメントを撮像し、
    前記測定焦点値及び格納焦点変化パラメータを用いて前記複数の論理画像セグメントの第２の論理画像セグメントの予測焦点値を求め、
    前記予測焦点値を用いて前記第２の論理画像セグメントを撮像する
    ように構成されている、撮像装置。
  17. 前記検体から集められ前記対物レンズを通過して主光線経路と補助光線通路とに入射する光線を分割するように構成されたビームスプリッタを更に備える、請求項１６記載の撮像装置。
  18. 前記撮像装置がデジタル光学顕微鏡を備える、請求項１６記載の撮像装置。
  19. 対物レンズと、
    主フレームレートで検体の主画像を生成するように構成された主画像センサと、
    前記主フレームレートより速い補助フレームレートで前記検体の１以上の補助画像を生成するように構成された補助画像センサと、
    前記検体の前記画像にオートフォーカスするために、光軸に沿って前記対物レンズと前記検体との間の焦点値を調節するように構成された制御部と、
    前記検体を支持し、前記光軸に実質的に直交する少なくとも横方向に前記検体を移動させる走査台と
    を備える撮像装置であって、
    前記制御部が、
    前記検体の走査計画を決定するマクロ画像及び走査計画構成要素と、
    補助画像を取得し処理するオートフォーカス構成要素と、
    前記対物レンズに対する前記検体の移動を制御する移動制御構成要素と、
    前記補助画像、前記主画像又はそれら両方の取得タイミングを同期させるタイミング構成要素と
    を備える、撮像装置。
  20. １以上の主画像を取得するための画像取得モジュールを更に備える、請求項１９記載の撮像装置。
  21. 前記撮像装置がデジタル光学顕微鏡を備える、請求項１９記載の撮像装置。
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