JP2023012449A - 回折画像を生成するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】タンパク質などの高分子の正確な３Ｄ構造の解明のための回折画像の回折ピーク強度を正確に捕捉する。【解決手段】電子顕微鏡１００でサンプルを照射し直接検出式検出器２５から複数のフレームを取得し複数のフレームにおける複数の回折ピークを識別する。識別された回折ピークのうちの少なくとも１つの回折ピークの第１の線量率が計数モードにおいて推定される。第１の線量率が閾値線量率以下である場合、回折ピークを含む回折画像は、電子検出イベントを計数することによって生成される。回折ピークに属するピクセルの値は、第１の一致領域に対応する第１の計数パラメータ値セットを用いて判定される。複数の回折ピークのうちのいずれにも属さないピクセルの値は、第２の異なる一致領域に対応する第２の計数パラメータ値セットを使用して判定される。【選択図】図１

Description

本記載は、一般に、回折画像を生成するための方法およびシステムに関し、より詳細には、直接検出カメラを用いて電子回折画像を生成することに関する。

タンパク質などの高分子の構造は、これらの分子の結晶の電子回折パターンに基づいて判定され得る。結晶学的データに基づいた正確な３Ｄ構造の解明には、回折ピーク強度を正確に捕捉することが必要である。電子回折パターンの検出は、一般に、高ダイナミックレンジを有するカメラまたは検出器を必要とする。従来のシンチレータベースのカメラは、撮像センサによって検出される前に、受け取った電子を光子に変換する。これらのカメラは、弱い回折ピークを検出するのが困難である。直接検出カメラは、シンチレータなしで画像形成電子を直接検出し、弱い回折ピークを捕捉し得る。しかしながら、出願人は、一部の直接検出カメラを使用するダイナミックレンジの電子計数が制限され得ることを認識している。例えば、比較的強い低分解能回折ピークについては、ピーク位置における線量率は、典型的な実験条件下で許容線量率を上回り、検出量子効率は、高線量率における偶然の一致損失に起因して低下し得る。

一実施形態では、方法は、サンプルに電子ビームを照射することと、検出器から複数のフレームを取得することと、複数のフレームにおける複数の回折ピークを識別することと、計数モードにおいて、識別された回折ピークの中の少なくとも１つの回折ピークの第１の線量率を推定することと、第１の線量率が閾値線量率以下であることに応答して、電子検出イベントを計数することによって回折ピークを含む回折画像を生成することであって、回折ピークに属するピクセルの値が、第１の偶然の一致領域に対応する第１の計数パラメータ値セットを使用して判定され、複数の回折ピークのうちのいずれにも属さないピクセルの値が、第２の異なる偶然の一致領域に対応する第２の計数パラメータ値セットを使用して判定される、生成することと、を含む。このようにして、電子計数モードにおいて機能する直接検出カメラのダイナミックレンジが拡張され得、高品質の電子回折画像を得ることができる。

上記の概要は、発明を実施するための形態においてさらに記載される概念の選択を簡略化された形態で紹介するために提供されることを理解されたい。特許請求される主題の重要なまたは本質的な特徴を特定することを意図しておらず、その範囲は、発明を実施するための形態に続く特許請求の範囲によって一意に定義される。さらに、特許請求の範囲に記載の主題は、上記のまたは本開示の任意の部分における任意の欠点を解決する実装形態に限定されない。

透過電子顕微鏡の例を示す。 積算された画像と、積算された画像おける回折ピークに対応する検出器ピクセルとを示す。 カメラからデータを読み出すための様々な取得メカニズムを示す。 回折画像を生成するための方法の例である。 回折ピークの重み付け係数および最良の推定線量率を判定するためのフローチャートである。 異なる信号処理モードにおける検出量子効率と線量率との間の関係の例を示す。 回折画像を生成するための別の方法の例である。

同様の参照番号は、図面のいくつかの図を通して対応する部分を指す。

以下の記載は、荷電粒子顕微鏡システムにおいて直接検出（ＤＤ）カメラを使用して、電子回折画像などの回折画像を生成するためのシステムおよび方法に関する。そのような顕微鏡システムの例を図１に示す。ＤＤカメラは、電子ビームからの照射に応答してサンプルから散乱電子を捕捉する。ＤＤカメラは、複数の検出器ピクセルを有するピクセル化画像センサを含む。画像センサに衝突する電子に応答して、対応する検出器ピクセルにおいてピクセル電圧が生成される。（画像センサの中のすべての検出器ピクセルを含み得る）フレームのピクセル電圧は、高いフレームレートで読み出され得る。各フレームのデータは、回折画像を生成するために保存および分析される。

回折画像を生成するための一方法は、粒子計数に基づく。粒子計数において、各電子検出イベント（すなわち、検出器に到達する電子の検出）は、検出器ピクセルに割り当てられるか、または帰属される。粒子計数は、検出器ダークノイズがないため、高い検出量子効率（ＤＱＥ）をもたらすことができる。しかしながら、それが測定された信号を引き起こす１つまたは複数のイベントであったどうかを見分けることはできない。ＤＱＥは、空間的に分離することができない２つの連続した読み出しの間に複数の電子が到着するという、偶然の一致損失に起因して線量率の増加とともに減少し得る。粒子計数は、タンパク質結晶および高感度感受性有機結晶などのビーム高感度サンプルの弱い回折ピークを捕捉するのに適しており、サンプルを照射するために低電子線量が使用される。一部の低分解能回折ピークの線量率は高い場合があるが、この場合、偶然の一致損失およびＤＱＥの低下を引き起こす。

上記の問題に対処するために、異なる計数パラメータ値セットが、電子検出イベントを計数することによって生成された回折画像内の高線量率領域および低線量率領域に使用される。言い換えれば、回折画像において、回折ピークに属するピクセルの値は、第１の計数パラメータ値セットを使用して判定され、回折ピークに属さないピクセルの値は、第２の異なる計数パラメータ値セットを使用して判定される。回折ピークは、複数の取得されたフレームから識別され得る。例えば、回折ピークに属するピクセルは、複数のフレームを合計することによって得られた積算された画像から識別される。計数パラメータは、フィルタ係数およびカメラ設定のうちの１つ以上を含み得る。計数パラメータ値の各セットは、偶然の一致領域にマッピングされ、したがって、偶然の一致領域に対応することができる。偶然の一致領域は、２つの電子検出イベントを空間的に分解するための最小検出器領域である。偶然の一致領域は、検出プロセスの統計的特性である。第１の計数パラメータセットは、第１の偶然の一致領域に対応し、第２の計数パラメータセットは、第２の偶然の一致領域に対応する。カメラの読み出し（すなわち、生の測定データ）を処理するために、異なる偶然の一致領域に対応する異なる計数パラメータ値セットを使用することによって、検出器の異なる領域は、空間的な偶然の一致に対して異なる感度を有し得る。第１の計数パラメータ値セットおよび第２の計数パラメータ値セットは、実験的またはシミュレーションによって判定することができる。一例では、第１の計数パラメータ値セットは、第１のより小さい偶然の一致領域に対応し、第２の計数パラメータ値セットは、第２のより大きい偶然の一致領域に対応する。そのため、回折ピークにはより小さい偶然の一致領域が使用され、バックグラウンドにはより大きい偶然の一致領域が使用される。このようにして、高線量率におけるＤＱＥは、粒子計数のために増加し、偶然の一致損失が低減される。

ＤＱＥは、回折ピークの線量率推定を改善することによって、高線量範囲においてさらにまたは代替的に増加され得る。一例では、取得された複数のフレームにおける識別された少なくとも１つの回折ピークの第１の線量率が、計数モードにおいて推定される。計数モードにおいて、回折ピークの線量率（ｅｌ／ｐｅａｋ／秒）が、一連のフレーム中の各カメラフレームにおける個々の電子イベントの統計に基づいて推定される。例えば、線量率は、１つ以上の検出器ピクセルにおける電子検出イベントのイベントレートから計算される。第１の線量率が、閾値線量率と比較される。第１の線量率が閾値線量率以下である場合、第１の線量率は、回折ピークの最良の推定線量率である。第１の線量率が第１の閾値線量率よりも高い場合、回折ピークの第２の線量率が、積算モードにおいて推定される。回折ピークの最良の推定線量率は、第１の線量率および第２の線量率の両方に基づいて生成される。第１の線量率および第２の線量率は、１秒当たりの回折ピーク当たりの平均電子数であり、ｅｌ／ｐｅａｋ／秒の単位を有する。最良の推定線量率は、最良の信号対雑音比に対応する。最良の推定線量率では、ＤＱＥは、計数モードにおける第１の線量率での第１のＤＱＥ、または積算モードにおける第２の線量率での第２のＤＱＥ以上である。回折画像における回折ピークの強度は、最良の推定線量率に基づいて判定され得る。

別の例では、複数の取得されたフレームから回折ピークを識別した後、少なくとも１つの回折ピークの第２の線量率が、積算モードにおいて推定される。第２の線量率が、第２の閾値線量率と比較される。第２の線量率が第２の閾値線量率以上である場合、第２の線量率は、最良の推定線量率である。第２の線量率が第２の閾値線量率未満である場合、回折ピークの第１の線量率が、計数モードにおいて推定される。最良の推定線量率は、第１の線量率および第２の線量率の両方に基づいて計算される。計数モードにおいて、線量率は、回折ピークに対応する電子検出イベントのイベントレートに基づいて推定される。積算モードにおいて、線量率は、回折ピークに対応する累積ピクセル電圧、および検出器変換効率に基づいて推定される。図６に示されるように、計数モードのＤＱＥは、線量率の増加とともに減少するが、積算モードのＤＱＥは、線量率の増加とともに一定のままである。複合モードにおいて（または計数モードおよび積算モードの両方において）最良の推定線量率を判定することによって、最良の推定線量率に対応するＤＱＥは、計数モードにおける第１の線量率での第１のＤＱＥ、または積算モードにおいる第２の線量率での第２のＤＱＥ以上である。そのため、ダイナミックレンジの広い回折ピークの強度を正確に捕捉することができる。従来の粒子計数と比較して、ＤＤカメラのダイナミックレンジは、データ読み出しメカニズムを調整することなく、より高い線量率に向かって拡張され得る。

一部の例では、線量率の代わりに、回折ピークの第１の平均線量および第２の平均線量（ｅｌ／ｐｅａｋ／ｆｒａｍｅ）が、計数モードおよび／または積算モードにおいて推定され得る。最良の推定平均線量は、第１の平均線量および第２の平均線量に基づいて判定することができる。

一例では、回折ピークの線量率は、第１の線量率および第２の線量率をそれぞれ生成するために、計数モードおよび積算モードにおいて推定される。回折ピークの最良の推定線量率は、第１の線量率および第２の線量率を重み付け係数で重み付けすることによって計算される。重み付け係数は、第１の線量率および第２の線量率に基づいて判定され得る。一部の例では、初期線量率は、第１の線量率および第２の線量率に基づいて判定される。重み付け係数は、計数モードにおける初期線量率での第１のＤＱＥ、および積算モードにおける初期線量での第２のＤＱＥから計算される。第１のＤＱＥおよび第２のＤＱＥは、図６に示されるように、既知のＤＱＥ対線量率の関係から判定され得る。一部の例では、最良の推定線量率は、最適化プロセスを通じて反復的に判定され得る。反復ごとに、重み付け係数が、直前の反復から計算された最良の推定線量率に基づいて更新され、最良の推定線量率が、更新された重み付け係数に基づいて更新される。

一例では、サンプルから散乱電子の複数のフレームを取得した後、複数のフレームを合計することによって積算された画像が生成される。積算された画像において、１つ以上の回折ピークが識別される。言い換えれば、各回折ピークに対応する画像センサの中の検出器ピクセルが位置している。特定の回折ピークの信号を処理することは、回折ピークに対応する検出器ピクセルから取得されたピクセル電圧を処理することを含む。一部の例では、回折ピークの線量率は、最良の推定線量率を判定するために、計数モードおよび積算モードの両方において推定される。一部の例では、複数の回折ピークが１つ以上のグループにグループ化され、グループの中の１つの回折ピークから判定された重み付け係数が、グループの中の他の回折ピークに適用され得る。回折ピークは、計数モードおよび積算モードにおける推定線量率によってグループ化され得る。回折ピークは、代替的に、顕微鏡の光軸および積算された画像おける回折パターンの中心に対する回折ピークの距離など、回折ピークの位置に基づいてグループ化され得る。

一例では、回折パターンの計数された画像は、電子検出イベントの計数に基づいて形成され、回折パターンの積算された画像は、検出された信号を積算（または追加）することによって形成される。計数された画像は、回折ピークおよびバックグラウンドの同じまたは異なる偶然の一致領域に対応する計数パラメータに基づいて生成され得る。回折画像は、計数された画像、積算された画像、ならびに重み付け係数および回折ピークの最良の推定線量率に基づいて生成される。回折画像は、計数された画像と積算された画像との重み付き和を最良の推定線量率でスケーリングすることによって生成され得る。

一例では、回折ピークごとに、第１の線量率が計数モードにおいて推定され、第２の線量率が積算モードにおいて推定される。第１の線量率が第１の閾値線量率よりも低いことに応答して、最良の推定線量率が計数モードにおいて判定される。回折画像は、最良の推定線量率によってスケーリングされた計数された画像である。第２の率が第２の閾値線量率よりも高いことに応答して、最良の推定線量率が積算モードにおいて判定される。回折画像は、最良の推定線量率によってスケーリングされた積算された画像である。一部の例では、第１の閾値線量率は、第２の閾値線量率と同じである。他の例では、第２の閾値線量率は、第１の閾値線量率よりも高い。第１の閾値線量率よりも高い第１の線量率および／または第２の閾値線量率よりも低い第２の線量率のいずれかに応答して、最良の推定線量率は、第１の線量率と第２の線量率との重み付き和に基づいて、複合モードにおいて判定される。最良の推定線量率を生成するための重み付け係数は、回折画像を生成するために、計数された画像および積算された画像にも適用され得る。回折画像おける回折ピークは、最良の推定線量に基づいてスケーリングされる。そのため、複数の回折ピークを含む単一の回折画像では、少なくとも２つの回折ピークの強度が、異なるモードにおいて推定され得る。結果として、回折画像の異なる領域内のノイズは、異なる統計的分布を有し得る。例えば、計数モードにおいて処理された信号を含む第１の領域内のノイズは、ポアソン分布を有し、積算モードにおいて処理された信号を含む第２の領域内のノイズは、ランダウ分布を有する。

一例では、画像センサは、各読み出しの後にリセットされ得る。リセットを通じて、各検出器ピクセルのピクセル電圧が、リセット値（ゼロなど）にリセットされ得る。各フレームから読み出しされた生データは、各フレームにおいて受信された電子を分析するために直接使用され得る。別の例では、カメラは、２０１２年１０月５日に出願され、かつ「Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｃｑｕｉｒｉｎｇ ｄａｔａ ｗｉｔｈ ａｎ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ」と題する、Ｊａｎｓｓｅｎらによる米国特許出願第１３／６４５，７２５号に開示されているように、マルチフレーム相関二重サンプリング（ｍｆＣＤＳ）に従って読み出され得、当該特許は、参照によりその全体がすべての目的のために本明細書に組み込まれる。ｍｆＣＤＳでは、画像センサをリセットする前に、複数のフレームの生データが画像センサから連続的に読み出される。順次取得されたピクセル電圧の差は、各フレームで受信された電子を分析するために使用される。そのため、ｍｆＣＤＳメカニズムを通じて収集されたデータが、最適な推定線量率を推定するために処理される前に、差分フレームを得るために前処理される。

図１は、選択領域（ＳＡ）回折モードにおいて動作する透過電子顕微鏡（ＴＥＭ）システム１００を示している。ＴＥＭシステム１００は、光軸１１０に沿ってコンデンサ光学系１２に向かって電子ビーム１１を放出する電子源１０を含む。電子源１０は、高エネルギー電子、すなわち、約１０ｋｅＶ～１，０００ｋｅＶの典型的なエネルギーを有する電子を生成し得る。一部の実施形態では、コンデンサ光学系１２は、１つ以上のコンデンサレンズおよび１つ以上のアパーチャを含み得る。コンデンサ光学系１２の下流に位置決めされたデフレクタ１９は、光軸１１０に対して電子ビームをシフトおよび／または傾斜させる。デフレクタ１９の下流に位置決めされた前方サンプル対物レンズ１６は、電子ビームをコリメートし、電子ビームをサンプル１４上に向ける。サンプル１４は、サンプル平面１１１内にサンプルホルダ１３によって保持され得る。一部の例では、サンプルは、サンプルホルダに取り付けられたＴＥＭグリッド上に位置決めされる。サンプルホルダ１３は、光軸に対してサンプルを傾斜させること、および／または試料平面内でサンプルを並進させることによって、サンプル位置を調整し得る。サンプル１４から発する散乱電子は、後方サンプル対物レンズ１２３および投影系２１を順次通過し、電子源１０に対してサンプル１４の反対側に位置決めされた検出器２５によって収集される。検出器２５は、受け取った電子を検出し、信号を画像プロセッサ２４に送って画像を形成し得る。検出器２５は、信号を画像プロセッサ２４に送る前に信号を増幅するための増幅器を含み得る。一例では、検出器２５は直接検出カメラである。一部の実施形態では、回折パターン取得およびサンプル画像取得のために、別の検出器が使用され得る。

破線４１は、サンプル１４から検出器２５までの非散乱電子のビーム経路を示している。投影系２１は、後方サンプル対物レンズ１２３の後焦点面４３を検出器２５に結像する。散乱されていないビームを遮断するために、ビームストッパ１７が光軸１１０に挿入される。ＳＡアパーチャは、ＳＡ平面４４内に位置決めされ得る。代替的に、コンデンサ光学系１２内のコンデンサアパーチャが、ビーム制限アパーチャとして機能し得る。別の例では、画像デフレクタが、サンプルと検出器との間に位置決めされて、ビーム傾斜中にＥＤパターンが、検出器の中心に留まり、ビームシフト中に画像が検出器の中心に留まるように、サンプルを透過した電子をシフトおよび傾斜させて光軸に戻し得る。一部の実施形態では、ＴＥＭシステムはビームストッパを含まず、検出器は、散乱されていないビームを受け取る。

コントローラ３０は、オペレータ命令に応答して手動で、または非一時的メモリ（またはコンピュータ可読媒体）３２に記憶されたコンピュータ可読命令に従って自動的に、ＴＥＭシステム１００の動作を制御し得る。コントローラ３０は、プロセッサを含み、本明細書で説明する方法のいずれかを実施するために、コンピュータ可読命令を実行して、ＴＥＭシステム１００の様々な構成要素を制御するように構成され得る。コントローラ３０は、デフレクタ１９を調整することによって、サンプルに対するビーム位置および／またはビーム入射角を調整することができる。コントローラ３０は、照明光学系の設定、検出器によって取得された各フレームの露光時間、およびビーム傾斜／サンプル回転の角速度のうちの１つ以上を調整することによって、各ＥＤパターンの電子線量を調整し得る。コントローラ３０は、投影系２１を調整することによって倍率を調整し得る。コントローラ３０は、検出器２５によって検出された通知および／または信号を表示するためにディスプレイ３１にさらに結合され得る。コントローラ３０は、ユーザ入力デバイス３３からユーザ入力を受け取り得る。ユーザ入力デバイス３３は、キーボード、マウス、またはタッチスクリーンを含み得る。

ＴＥＭシステムが例として記載されているが、サンプル画像および回折パターンは、他の荷電粒子顕微鏡システムを用いて取得され得ることを理解されたい。別の例として、荷電粒子顕微鏡システムは、走査型透過電子顕微鏡（ＳＴＥＭ）システムである。ＴＥＭシステムの本考察は、単に１つの好適な撮像モダリティの例として提供されている。

図２は、積算された画像２０１の例を示し、１つの回折ピークに対応する検出器ピクセルを例示している。積算された画像の中心にある影部２１０は、高強度非散乱ビームを遮断するためのビームストッパによって生じる。積算された画像２０１は、広いダイナミックレンジの線量率を有する複数の局在回折ピークを含む。積算された画像の中心近くに位置する低分解能回折ピークは、一般に、中心から離れた高分解能回折ピークの線量率よりも高いピーク当たり線量率を有する。積算された画像は、複数の検出器ピクセルを含むピクセル化カメラから得られ得る。各回折ピークは、複数の検出器ピクセルに対応する。例えば、プロット２０４は、ピクセル化カメラの一部を例示している。回折ピーク２０３からの信号を、影付き検出器ピクセル２０５から受け取る。検出器ピクセルに衝突する電子に応答して、ピクセル電圧が生成される。一部の例では、複数の検出器ピクセルが、カメラに衝突する１つの電子に応答してゼロでないピクセル電圧を生成し得る。

図３は、様々な線量率における回折ピークのカメラ読み出しシーケンス３０１～３０３の例を例示している。ｘ軸は、時間を示している。実線矢印３１１は、フレームの読み出しを示し、破線矢印３１２は、カメラリセットを示している。各星印は、回折ピークに対応する検出器ピクセルに到達した電子を示している。各フレームの読み出し直後にカメラがリセットされる。シーケンス３０１では、線量率が低いため、２つの連続する読み出しの間に１つの電子しか到着しない。シーケンス３０２はｍｆＣＤＳに対応し、複数のフレーム読み出し後にカメラがリセットされる。３０１と同様に、３０２では線量率が低く、２つの連続した読み出しの間に到着する電子は１つだけである。シーケンス３０３では、３０１と同様に、カメラは、同じフレームレートで動作し、各フレーム読み出し後にリセットされる。しかしながら、３０１とは異なり、線量率は高く、連続する読み出しの間に複数の電子が到着し得る。シーケンス３０３で受け取られた信号が計数モードにおいて処理される場合、偶然の一致損失のためにＤＱＥが低くなる。

図４は、ＤＤカメラで取得された信号に基づいて回折画像を生成するための方法４００を示している。回折ピークが識別される。回折画像おける識別された各回折ピークの強度は、最良の推定線量率に基づいて判定され、最良の推定線量率は、計数モードおよび積算モードの両方で推定された線量率に基づいて推定される。

４０２において、システムパラメータが設定される。システムパラメータは、サンプルにおける電子線量率、カメラ読み出しシーケンス、および読み出しフレームレートを含み得る。電子線量率は、サンプル特性に基づいて判定され得る。例えば、ビーム高感度サンプルの電子線量率は低減される。カメラ読み出しシーケンスは、カメラでの予想される線量率に基づいて調整され得る。図３に示されるように、異なる読み出しシーケンスにおいて、カメラは、各読み出しの後、または複数の読み出しの後にリセットされ得る。さらに、４０２において、サンプルの対象の領域（ＲＯＩ）が識別され、視野内に移動され得る。例えば、ＲＯＩは、低分解能サンプル画像に基づいて判定され得る。

４０４において、電子ビームは、ＲＯＩに向けられる。一例では、電子ビームは、平行または準平行ビームである。別の例では、電子ビームは、ナノプローブビームである。４０６において、カメラは、４０２で判定されたフレームレートで複数のフレームを取得する。各フレームには、カメラの複数の検出器ピクセルのピクセル電圧を含有する。各フレームは、別個に記憶される。

４０８において、積算された画像が生成され、取得されたフレームにおける回折ピークが積算された画像の中で識別され、その中に位置する。一例では、積算された画像は、４０６でＲＯＩから取得されたすべてのフレームを合計することによって生成される。積算された画像では、単一の電子が、２つ以上のピクセルのピクセル値に寄与し得る。回折ピークは、積算された画像内の高強度領域に対応する。回折ピークは、それらの局在ピーク強度によって識別することができる。各回折ピークに対応する検出器ピクセルが識別される。例えば、図２に示されるように、検出器ピクセル２０５は、閾値強度よりも大きいピクセル値を有する積算された画像２０１内のピクセルに対応する。

４１０において、識別された回折ピークのうちの１つが選択される。言い換えると、選択された回折ピークに対応する検出器ピクセルが選択され、これらの選択された検出器ピクセルから受け取られた信号が、４１２において、選択された回折ピークの重み付け係数および最良の推定線量率を生成するために使用される。

４１２において、選択された回折ピークの重み付け係数および最良の推定線量率が、計数モードにおいて推定された第１の線量率および／または積算モードにおいて推定された第２の線量率に基づいて判定される。最良の推定線量率は、計数モードおよび積算モードにおいて推定された第１の線量率と第２の線量率との重み付き和であり得る。重み付け係数は、０～１の範囲である。計数モードおよび積算モードの重み付け係数の合計は、１である。一例では、最良の推定線量率λ_ｂｅｓｔは、重み付け係数εおよび（１－ε）によってそれぞれ重み付けされた第１の線量率および第２の線量率として計算される。

重み付け係数および最良の推定線量率を判定するための詳細な手順を図５に示す。

４１４において、方法４００は、任意の他の回折ピークからの信号が処理される必要があるかどうかを確認する。答えが「はい」である場合、別の回折ピークが４１０で選択される。そうでない場合、方法４００は、４１６に進む。

４１５において、計数された画像が、複数のフレームから生成される。計数された画像は、電子検出イベントを計数することによって生成され、カメラに到着する電子の各イベント（すなわち、選挙検出イベント）は、ピクセルに帰属する。一例では、最適に計数された画像のためには、回折パターンおける回折ピークと連続的なバックグラウンドとを区別することが有用である。空間的な偶然の一致（単一フレームにおける２つのイベントが非常に接近しているため、それらを分離できない）は、バックグラウンド領域よりも回折ピーク領域においてより頻繁に発生する。偶然の一致損失を減らすために、異なる計数パラメータ値セットを使用して、計数された画像の異なる領域における信号を処理する。計数パラメータ値は、カメラ／検出器に固有である。計数パラメータは、カメラ読み出しのときにフィルタ動作を実行するために使用されるフィルタ係数を含み得る。計数パラメータはまた、利得、読み出し順序、信号量子化、およびタイミングを含む１つ以上のカメラ設定を含み得る。各計数パラメータ値セットは、偶然の一致領域に対応する。偶然の一致領域は、２つの電子検出イベントがどれだけうまく空間的に分解され得るかに関係する。計数パラメータ値は、偶然の一致領域が回折ピーク領域において小さく、バックグラウンド領域において大きくなるように選択される。例えば、偶然の一致領域は、回折ピークに対して４ｘ４検出器ピクセルであり、バックグラウンドに対して１６ｘ１６検出器ピクセルである。偶然の一致領域が小さいことにより、２つのイベントを空間的に区別することが容易になり、ピーク領域において有用である。偶然の一致領域が小さいことの欠点は、スプリアス検出の増加である。これら２つの効果のトレードオフは、バックグラウンド領域の場合とピーク領域の場合とで異なる。回折ピーク領域に対してより小さい偶然の一致領域を使用することによって、ＤＱＥは、より高い線量率で増加する。別の例では、計数された画像全体が、１つの計数パラメータセットを使用して生成される。さらに別の例では、計数された画像は、画像全体にわたって同じ偶然の一致領域に対応する計数パラメータを使用して生成される。

４１６において、回折画像は、ステップ４０８からの積算された画像、ステップ４１５からの計数された画像、重み付け係数、および各回折ピークの最良の推定線量に基づいて生成され得る複数の回折ピークを含む。一例では、重み付けされた画像は、重み付け係数を使用して、積算された画像と計数された画像との重み付き和によって生成され得る。次いで、回折ピークを最良の推定線量でスケーリングすることによって、回折画像が生成される。別の例では、特定の回折ピークに属する各ピクセルについて、重み付けされた画像おけるピクセル値は、計数された画像おけるピクセル値と積算された画像おけるピクセル値との重み付き和によって計算される。例えば、重み付けされた画像おけるピクセル値は、４１２からの重み付け係数εを乗じた計数された画像おけるピクセル値と、（１－ε）を乗じた積算された画像のピクセル値との合計である。いずれの回折ピークにも属さないピクセル（すなわち、バックグラウンドピクセル）については、重み付けされた画像おけるピクセル値は、計数された画像おける対応するピクセル値と同じである。次いで、重み付けされた画像における回折ピークは、回折画像を生成するために最良の推定線量率に基づいてスケーリングされる。スケーリングを通じて、回折画像における各回折ピークのすべてのピクセル値の合計は、その最良の推定線量率に比例する。

一部の実施形態では、最良の推定線量率および／または回折画像の移動推定（または生成）が、４０６において、取得されたフレームに対して実行される。例えば、ある時点で、４０６で取得された、フレーム１～Ｎなどの取得されたフレームのサブセットが、回折画像を生成するために処理される。後の時点で、フレームｎ～ｎ＋Ｎ（ｎ≧１）などの後で取得されたフレームが、別の最良の推定線量率および回折画像を生成するために処理される。一部の例では、線量率の変化は、積算モードにおいて推定された第２の線量率の変動に基づいて監視され得、この変動は、計数モードにおいての線量率のより良い推定を行うために、ポアソン統計に追加することができる。

このようにして、回折ピークの線量率は、計数モード、積算モード、または複合モードにおいて推定することができる。複合モードにおいて、計数モードおよび積算モードから推定された線量率が、最良の推定線量率を生成するために組み合わされる。方法６００に記載の推定は、ダイナミックレンジの従来の計数モードを拡張する。

方法４００を通じて生成された回折画像は、計数モード（最良の推定線量率が第１の線量率に等しい）、積算モード（最良の推定線量率が第２の線量率に等しい）、および複合モード（最良の推定線量率は、第１の線量率の一部と第２の線量率の一部を含む）のうちのいずれか１つにおける線量率推定に基づいて生成された回折ピークを含有し得る。一例では、低分解能回折ピークの線量率は、積算モードにおいて推定され、高分解能回折ピークの線量率は、計数モードにおいて推定される。別の例では、中分解能回折ピークの線量率は、複合モードにおいて推定される。結果として、生成された回折画像の異なる領域は、異なるノイズ分布を有し得る。例えば、計数モードは、ポアソンノイズ分布を有する領域をもたらし、積算モードは、ランダウノイズ分布を有する領域をもたらす。

図５は、計数モードおよび積算モードにおいてそれぞれ推定された第１の線量率および／または第２の線量率に基づいて、選択された回折ピークの重み付け係数および最良の推定線量率を判定するための方法５００を示している。

５０１において、選択された回折ピークの第１の線量率が、計数モードにおいて推定される。一例では、第１の線量率は、電子検出イベントのイベントレートから計算される。電子の到着率は、ポアソン分布で記述される。単一のフレームにおいて、単一の回折ピークのｋ個の電子がカメラに当たる確率は次の通りあり、

式中、Ｄは平均線量（ｅｌ／ｐｅａｋ／ｆｒａｍｅ）である。線量率λ（ｅｌ／ｐｅａｋ／秒）は、平均線量ＤにフレームレートＦ（ｆｒａｍｅ／秒）を乗算することによって得ることができる。例として、１０ｅｌ／ｐｅａｋ／秒の線量率、２５０ｆｒａｍｅ／秒のフレームレートに対して、平均線量は１０／２５０＝０．０４ｅｌ／ｐｅａｋ／ｆｒａｍｅである。この低線量率では、１つのイベントは回折ピークの１つの電子がカメラに当たることからなる。より高い線量率では、図３の３０３に示されるように、一部のイベントは複数の電子からなる。

連続するフレーム読み出しの間にイベントがない（電子がカメラに到達しない）確率は、

であり、連続するフレーム読み出し間のイベント（回折ピークの１つ以上の電子がカメラに到達する）の確率は、次のとおりである。

こうして、第１の線量率λ_１は、イベントが発生しない確率またはイベントが発生する確率のいずれかから計算することができる。

５０２において、第１の線量率が、第１の閾値線量率と比較される。第１の線量率が第１の閾値線量率以下である場合、第１の線量率が最良の推定線量率として設定される。それに応じて、重み付け係数が設定され得る。例えば、式１の重み付け係数εは、１に設定さる。第１の閾値線量率は、サンプルでの電子線量率、サンプルタイプ、およびフレームレートのうちの１つ以上に基づいて判定され得る。第１の線量率が第１の閾値線量率よりも大きい場合、方法５００は５０３に進む。

５０３において、第２の線量率λ_２が、積算モードにおいて推定される。第２の線量率は、選択された回折ピークに対応する検出器ピクセルのピクセル電圧およびカメラの変換効率に基づいて計算され得る。例えば、第２の線量率は、第２の平均線量とフレームレートとの積であり、第２の平均線量は、積算された画像における選択された回折ピークに対応するピクセル値の合計を変換効率で除算すことによって計算される。

５０４において、第２の線量率が第２の閾値線量率と比較される。第２の線量率が第２の閾値線量率以上である場合、第２の線量率が最良の推定線量率として設定される。それに応じて、重み付け係数が設定され得る。例えば、式１の重み付け係数εは、０に設定される。第２の閾値線量率は、第１の閾値線量率以上であり得る。第２の閾値線量率は、サンプルでの電子線量率、サンプルタイプ、およびフレームレートのうちの１つ以上に基づいて判定され得る。第２の線量率が第２の閾値線量率未満である場合、初期線量率が５０６において判定される。

５０６において、初期線量率が判定される。最良の推定線量率は、初期線量率で初期化される。一例では、初期線量率は、第１の線量率および／または第２の線量率に基づいて計算される。初期線量率は、第１の線量率または第２の線量率と等しくあり得る。初期線量率は、第１の線量率および第２の線量率の平均値であり得る。一例では、初期線量率は、１ｅｌ／ｐｅａｋ／ｆｌａｍｅの平均線量率に対応する線量率など、所定の線量率であり得る。

５０８において、ＤＱＥ_ｃｎｔおよびＤＱＥ_ｉｎｔは、それぞれ計数モードおよび積算モードにおける現在の最良の推定線量率でのＤＱＥであり、所定のＤＱＥ－線量率関係に基づいて判定される。ＤＱＥ－線量率関係は、異なるカメラおよびカメラの動作条件によって異なる。ＤＱＥ－線量率関係は、数学的計算、シミュレーション、または実験を介して判定され得る。特定の線量率でのＤＱＥ_ｃｎｔおよびＤＱＥ_ｉｎｔは、図６に示されるプロット６０２および６０３、またはプロットから導出されたルックアップテーブルから判定される。

図６は、計数モード、積算モード、および複合モードにおけるＤＱＥ対線量率のプロットの例を示している。カメラは２５０フレーム／秒のフレームレートで動作する。この例では、計数モードのＤＱＥ６０２は、非常に低い線量率で１に近く、線量率が２５ｅｌ／ｐｅａｋ／秒よりも大きいときに急速に減少し始める。積算モードのＤＱＥ６０３は、０．５で比較的一定である。約３００ｅｌ／ｐｅａｋ／秒の線量率において、計数モードのＤＱＥ６０２は、積算モードのＤＱＥ６０３よりも低い。いずれの線量率においても、複合モードのＤＱＥ６０１は、計数モードのＤＱＥ６０２または積算モードのＤＱＥ６０３のいずれかよりも低くない。例えば、現在の最良の推定線量率λにおいて、ＤＱＥ_ｃｎｔは６０４であり、ＤＱＥ_ｉｎｔは６０５である。

５１６において、重み付け係数は、ステップ５０８からのＤＱＥ_ｃｎｔおよびＤＱＥ_ｉｎｔに基づいて計算される。例えば、積算モードおよび計数モードにおける出力信号の分散は、それぞれのＤＱＥから計算される。

式中、

は、それぞれ積算モードおよび計数モードにおける出力信号の分散である。

は、入力信号分散である。重み付け係数εは、次のように得ることができる。

式中、

である。

５１８において、重み付け係数、第１の線量率、および第２の線量率に基づいて、最良の推定線量率が更新される。一例では、重み付け係数εは、最良の推定線量率を得るために、式１に示されるように、特定の回折ピークの第１の線量率および第２の線量率に適用され得る。

５２０において、方法５００は、重み付け係数を更新する必要があるかどうかを確認する。一例では、重み付け係数は一度だけ計算され、５１８で生成された重み付け係数および最良の推定線量率が５２４において出力される。一部の例では、重み付け係数および最良の推定線量率は、最適化プロセスを通じて反復的に判定され、更新された最良の推定線量率は、現在の最良の推定線量率として設定され、５１４において、入力信号分散を計算するために使用される。重み付け係数更新は、所定の数の反復の後に終了され得る。代替的に、最良の推定線量率の変化および／または重み付け係数の間の差が閾値未満であるとき、重み付け係数の更新が終了され得る。方法５００が重み付け係数を更新しないと判定する場合、現在の重み付け係数および最良の推定線量率が方法４００に出力される。そうではなく、重み付け係数および最良の推定線量率が更新される場合、方法５００は５０８に進み、ＤＱＥ_ｃｎｔおよびＤＱＥ_ｉｎｔは、現在の最良の推定線量率に基づいて更新される。

複合モードにおいて読み出しフレームを処理することによって、最良の推定線量率でのＤＱＥは、計数モードにおける第１の線量率でのＤＱＥ、または積算モードにおける第２の線量率でのＤＱＥより低くない。カメラでの線量率が低い（２５ｅｌ／ｐｅａｋ／秒未満など）とき、最良の推定線量率は、第１の線量率に近い。線量率が高い（７５０ｅｌ／ｐｅａｋ／秒より高いなど）とき、最良の推定線量率は第２の線量率に近い。一部の例では、すべての回折ピークの第１の線量率および第２の線量率は、４１０において、回折ピークを選択する前に判定することができる。

図７は、ＤＤ検出器で取得された信号に基づいて回折画像を生成するための別の方法７００の例を示している。図４の方法４００とは異なり、方法７００では、回折ピークがグループ化されるため、同じグループ内の回折ピークの信号が、同じモード（計数、積算、または結合）で処理される。一部の例では、同じ重み付け係数が、同じグループ内の回折ピークに適用される。

７０２～７０８において、図４のステップ４０２～４０８と同様に、システムパラメータを設定した後、サンプルに電子ビームを照射することに応答して、複数のフレームが取得される。複数のフレームにおける各回折ピークに対応する検出器ピクセルが識別される。

７１０において、図４の４１５と同様に、計数された画像が複数のフレームから生成される。

７１２において、すべての回折ピークの第１の線量率および第２の線量率が、それぞれ、任意選択的に、計数モードおよび積算モードにおいて計算される。各回折ピークの第１の線量率および第２の線量率は、図５のステップ５０１および５０３に記載のように計算され得る。

７１４において、回折ピークは、１つ以上のグループにグループ化される。一例では、回折ピークは、最良の推定軸に対するそれらの位置、分解能、または回折パターンの中心からの距離に基づいてグループ化される。最良の推定軸からの距離のある特定の範囲内の回折ピークは、ともにグループ化され得る。別の例では、回折ピークは、それらの第１の線量率および第２の線量率に基づいてグループ化される。所定の線量率範囲における第１の線量率および／または第２の線量率を有する回折ピークは、ともにグループ化され得る。

７１６において、７１４で判定された１つのグループが選択される。７１８において、グループの重み付け係数が計算される。重み付け係数は、図５に示されるように、グループ内の回折ピークの第１の線量率および第２の線量率に基づいて計算され得る。

７２０において、方法７００は、重み付け係数を計算するためのグループが残っているかどうかを確認する。答えが「はい」の場合、方法７００は７１６に進み、別のグループを選択する。すべてのグループの重み付け係数が判定される場合、方法７００は７２２に進む。

７２２において、すべての回折ピークの最良の推定線量率は、それぞれの第１の線量率および第２の線量率、ならびに対応するグループの重み付け係数に基づいて計算される。最良の推定線量率は、式１に従って計算され得る。さらに、複数の回折ピークを含む回折画像が生成され得るが、回折ピークの強度は、それぞれの最良の推定線量率に比例する。

回折ピークをグループで処理することによって、画像品質を犠牲にすることなく、全体的な信号対画像時間が短縮され得る。

異なる偶然の一致領域に対応する計数パラメータを使用して回折画像を生成することの技術的効果は、回折ピークでの偶然の一致損失を低減することであり、計数モードにおいて推定された線量率を閾値線量率と比較すると、高線量率でのＤＱＥは、複合モードにおける最良の推定線量率を推定することによって改善することができる。計数モードおよび積算モードの両方における回折ピークの線量率を推定することの技術的効果は、広範囲の線量率においてＤＱＥを増加させることである。計数モードのみで線量率を推定することと比較して、複合モードでは、より高い線量率でのＤＱＥは、偶然の一致損失による影響が少ない。重み付け係数を生成することの技術的効果は、計数モードおよび積算モードにおいて計算された線量率を組み合わせることと、最良の推定線量率を生成することである。次いで、回折画像の回折ピークの強度が、最良の推定線量率に基づいて判定される。最良の推定線量率を反復的に検索することの技術的効果は、最も高いＤＱＥを有する線量率を見つけることである。積算された画像における回折ピークを識別する技術的効果は、積算された画像における回折ピークの高いコントラストに起因して、特定の回折ピークに対応する検出器ピクセルを正確に識別できることである。

別の提示では、方法は、サンプルに電子ビームを照射することと、検出器から複数のフレームを取得することと、複数のフレームにおける複数の回折ピークを識別することと、計数モードにおいて、識別された回折ピークにおける少なくとも１つの回折ピークの第１の線量率を推定することであって、第１の線量率が閾値線量率以下である、推定することと、電子検出イベントを計数することによって回折ピークを含む回折画像を生成することであって、回折ピークに属するピクセルの値が第１の偶然の一致領域に対応する第１の計数パラメータ値セットを使用して判定され、複数の回折ピークのうちのいずれにも属さないピクセルの値が第２の異なる偶然の一致領域に対応する第２の計数パラメータ値セットを使用して判定される、生成することと、を含む。

さらに別の提示では、方法は、サンプルに電子ビームを照射することと、検出器から複数のフレームを取得することと、複数のフレームにおける複数の回折ピークを識別することと、計数モードにおいて、識別された回折ピークにおける少なくとも１つの回折ピークの第１の線量率を推定することであって、第１の線量率が閾値線量率よりも高い、推定することと、積算モードにおける回折ピークの第２の線量率、第１の線量率および第２の線量率に基づいて回折ピークの最良の推定線量率を判定することと、最良の推定線量率に基づいて回折画像を生成することと、を含む。

実施例１．方法であって、サンプルに電子ビームを照射することと、検出器から複数のフレームを取得することと、複数のフレームにおける複数の回折ピークを識別することと、電子検出イベントを計数することによって、複数のフレームからの複数の回折ピークを含む回折画像を生成することであって、複数の回折ピークのうちの少なくとも第１の回折ピークに属するピクセルの値が、第１の一致領域に対応する第１の計数パラメータ値セットを使用して判定され、第１の回折ピークに属さないピクセルの値が、第２の異なる一致領域に対応する第２の計数パラメータ値セットを使用して判定され、第１の回折ピークの強度が、計数モードにおいて推定された第１の回折ピークの第１の線量率に基づいて判定される、生成することと、を含む。

実施例２は、実施例１のうちのいずれかの主題を含み、計数モードにおける第１の回折ピークの第１の線量率を推定することが、第１の回折ピークに対応する電子検出イベントのイベントレートに基づいて第１の線量率を推定することを含むことをさらに規定する。

実施例３は、実施例１または２のいずれかの主題を含み、複数の回折ピークのうちの少なくとも第２の回折ピークの強度が、積算モードにおいて推定された第２の回折ピークの第２の線量率に基づいて判定されることをさらに規定する。

実施例４は、実施例３のうちのいずれかの主題を含み、積算モードにおける第２の回折ピークの第２の線量率を推定することが、複数のフレームからの第２の回折ピークに対応する累積信号および検出器変換効率に基づいて第２の線量率を推定することを含むことをさらに規定する。

実施例５は、実施例４のうちのいずれかの主題を含み、第２の回折ピークの強度が、計数モードにおいて推定された第２の回折ピークの第３の線量率に基づいてさらに判定されることをさらに規定する。

実施例６は、実施例３のうちのいずれかの主題を含み、回折画像の異なる領域が異なる統計的分布のノイズを含むことをさらに規定する。

Claims (14)

1. 方法であって、
   サンプルに電子ビームを照射することと、
   検出器から複数のフレームを取得することと、
   前記複数のフレームにおける複数の回折ピークを識別することと、
   計数モードにおいて、前記識別された回折ピークにおける少なくとも１つの回折ピークの第１の線量率を推定することと、
   前記第１の線量率が閾値線量率以下であることに応答して、電子検出イベントを計数することによって前記回折ピークを含む回折画像を生成することであって、前記回折ピークに属するピクセルの値が、第１の一致領域に対応する第１の計数パラメータ値セットを使用して判定され、複数の回折ピークに属さないピクセルの値が、第２の異なる一致領域に対応する第２の計数パラメータ値セットを使用して判定される、生成することと、を含む、方法。
2. 前記第１の一致領域が、前記第２の致領域よりも小さい、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の計数パラメータ値セットおよび前記第２の計数パラメータ値セットが、検出器固有である、請求項１に記載の方法。
4. 前記計数モードにおいて前記回折ピークの前記第１の線量率を推定することが、前記回折ピークに対応する前記電子検出イベントのイベントレートに基づいて前記第１の線量率を推定することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の線量率が前記閾値線量率よりも大きいことに応答して、積算モードにおいて前記回折ピークの第２の線量率を推定することと、
   前記第１の線量率および前記第２の線量率に基づいて、前記回折ピークの最良の推定線量率を判定することと、
   前記回折ピークを含む回折画像を生成することであって、前記回折ピークの強度が、前記最良の推定線量率に基づいて判定される、生成することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記積算モードにおいて前記回折ピークの前記第２の線量率を推定することが、前記複数のフレームからの前記回折ピークに対応する累積信号および検出器変換効率に基づいて、前記第２の線量率を推定することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の線量率および前記第２の線量率に基づいて前記回折ピークの最良の推定線量率を推定することが、前記最良の推定線量率を、前記第１の線量率および前記第２の線量率の重み付き和として計算することを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記第１の線量率および前記第２の線量率が、重み付け係数によって重み付けされ、前記方法が、
   前記計数モードにおいて第１の量子検出効率（ＤＱＥ）を判定することと、
   前記積算モードにおいて第２のＤＱＥを判定することと、
   前記第１のＤＱＥおよび前記第２のＤＱＥに基づいて前記重み付け係数を計算することと、をさらに含む、請求項５に記載の方法。
9. 前記第１のＤＱＥおよび前記第２のＤＱＥが、それぞれ、前記計数モードおよび前記積算モードにおいて既知のＤＱＥ対線量率関係から判定される、請求項８に記載の方法。
10. 前記最良の推定線量率が、以前に判定された最良の推定線量率に基づいて、前記計数モードにおいて第１のＤＱＥを更新し、かつ前記積算モードにおいて前記第２のＤＱＥを更新することによって、反復的に判定される、請求項５に記載の方法。
11. 前記複数のフレームにおける前記複数の回折ピークを識別することが、前記複数のフレームを合計することによって積算された画像を生成することと、前記積算された画像おける１つ以上の回折ピークを識別することと、を含む、請求項１に記載の方法。
12. 荷電粒子顕微鏡であって、
    電子ビームを生成するための電子源と、
    サンプルを位置決めするためのサンプルホルダと、
    前記サンプルから電子を受け取るためのピクセル化された検出器と
    コンピュータ可読命令を記憶するための非一時的メモリを含むコントローラであって、プロセッサを用いて前記命令を実行することによって、前記コントローラが、
    前記サンプルに前記電子ビームを照射することと、
    前記検出器を用いて複数のフレームを取得することと、
    計数モードにおいて、前記取得されたフレームにおける少なくとも回折ピークの第１の線量率を推定することと、
    前記第１の線量率が閾値線量率以下であることに応答して、電子検出イベントを計数することによって前記回折ピークを含む回折画像を生成することであって、前記回折ピークに属するピクセルの値が、第１の一致領域に対応する第１の計数パラメータ値セットを使用して判定され、前記複数の回折ピークのうちのいずれにも属さないピクセルの値が、第２の異なる一致領域に対応する第２の計数パラメータ値セットを使用して判定される、生成することと、
    前記第１の線量率が閾値線量率よりも高いことに応答して、積算モードにおいて前記回折ピークの第２の線量率を推定することと、
    前記第１の線量率及び前記第２の線量率に基づいて、前記回折ピークの最良の推定線量率を判定することと、
    前記回折画像を生成することであって、前記回折ピークの強度が、前記最良の推定線量率に基づいて判定される、生成することと、を行うように構成されている、コントローラと、を備える、荷電粒子顕微鏡。
13. 前記検出器を用いて複数のフレームを取得することが、前記検出器をリセットする前に、複数の検出器からピクセルを複数回連続して読み出すことと、連続した読み出しを減算することによって前記複数のフレームを取得することとを含む、請求項１２に記載の荷電粒子顕微鏡。
14. 前記第１の線量率および前記第２の線量率に基づいて前記回折ピークの最良の推定線量率を判定することが、初期線量率を判定することと、前記計数モードにおいて前記初期線量率に対応する第１のＤＱＥを判定することと、前記積算モードにおいて前記初期線量率に対応する第２のＤＱＥを判定することと、前記第１のＤＱＥおよび前記第２のＤＱＥに基づいて重み付け係数を計算することと、前記重み付け係数を使用して前記第１の線量率および前記第２の線量率の重み付き和を計算することによって前記最良の推定線量率を判定することと、を含む、請求項１２に記載の荷電粒子顕微鏡。
    

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