JP2023530078A - 媒質内の粒子の焦点距離を特定するための方法 - Google Patents
媒質内の粒子の焦点距離を特定するための方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023530078A JP2023530078A JP2022575786A JP2022575786A JP2023530078A JP 2023530078 A JP2023530078 A JP 2023530078A JP 2022575786 A JP2022575786 A JP 2022575786A JP 2022575786 A JP2022575786 A JP 2022575786A JP 2023530078 A JP2023530078 A JP 2023530078A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- light beam
- intensity
- particles
- intensity value
- phase shift
- 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.)
- Pending
Links
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 82
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000005684 electric field Effects 0.000 claims abstract description 20
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 claims description 24
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 230000010339 dilation Effects 0.000 claims description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 13
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 2
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
- 238000009647 digital holographic microscopy Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000684 flow cytometry Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 210000003463 organelle Anatomy 0.000 description 2
- 238000002135 phase contrast microscopy Methods 0.000 description 2
- 208000035143 Bacterial infection Diseases 0.000 description 1
- 229920000426 Microplastic Polymers 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 208000022362 bacterial infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000004113 cell culture Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000000084 colloidal system Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 239000000839 emulsion Substances 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 235000021056 liquid food Nutrition 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 description 1
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 235000000346 sugar Nutrition 0.000 description 1
- 150000008163 sugars Chemical class 0.000 description 1
- 208000019206 urinary tract infection Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G01N15/1433—
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
- G01N15/1434—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers using an analyser being characterised by its optical arrangement
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B9/00—Measuring instruments characterised by the use of optical techniques
- G01B9/02—Interferometers
- G01B9/02097—Self-interferometers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
- G01N15/1434—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers using an analyser being characterised by its optical arrangement
- G01N2015/1454—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers using an analyser being characterised by its optical arrangement using phase shift or interference, e.g. for improving contrast
Abstract
媒質(M)中の粒子(P)の焦点距離(d)を決定するための方法であって、該方法は試料(4)を提供する工程と、前記試料(4)を照射するためにコヒーレント光ビーム(6)を放射し、前記光ビーム(6)の第1の部分が前記粒子(P)によって散乱される工程と、干渉画像(11)を記録する工程と、前記干渉画像(11)からの位置(H)のセットについて電場(E1)を計算する工程(S1)と、前記位置(H)のそれぞれに対して、前記計算された電場(E1)から計算された前記コヒーレント光ビーム(6)の強度値(I)を含む表示(16)を生成する工程(S2)と、第1の位置(HP)が試料(4)にあり、第2の位置(HF)が前記第1の位置(HP)の背後または前のビーム方向(9)にある、2つの位置(HP、HF)を検出する工程(S3)と、前記検出された2つの位置(HP、HF)から焦点距離(d)をプロセッサ(12)により特定する工程(S4)と、を含む。
Description
本発明は、媒質内の透明粒子の焦点距離を特定するための方法に関する。
本発明の背景は、例えば、細菌による水の汚染、または尿路感染におけるバクテリア感染の開始を研究するために、媒質中のエマルジョン、細胞培養物およびバクテリアのような、コロイドを観察する分野にある。また、海水中のプラスチック粒子、液体食品または医薬品中の不純物、または体液中の細胞、その細胞小器官等を観察し得る。散乱によって光を集束させる透明粒子が観察される場合、その焦点距離は価値のある情報を提供する。焦点距離は、粒子の他の特性(したがって、大きさ、形状、屈折率、および乾燥質量など)と、バクテリア中の水分または糖類の量などと相関させるために、または媒質中の粒子のクラスおよびサブクラスを区別するために使用することができる。
粒子の光学特性(例えば、その屈折率)を特定するために一般的に使用される方法としては、フローサイトメトリーまたは位相差顕微鏡法がある。フローサイトメトリーは、高い処理量で粒子に関する統計情報を抽出するのに好適である。しかし、単一粒子の光学特性を特定する精度が低く、静止した媒質で粒子を観察することができない。一方、位相差顕微鏡法は限定された処理量および焦点深度においてのみ、高精度で個体粒子を可視化することができる。さらに、屈折率、および必要であれば、粒子の焦点距離を抽出するためには、2次元画像の困難かつ厳しい解釈が要求される。
別の実行可能な方法としては、デジタルホログラフィック顕微鏡法がある。まず、前記粒子を含む試料にコヒーレント光ビームを照射して干渉画像を得る。放射した光線の三次元モデルは、再構成アルゴリズム(例えば、順方向伝播、逆方向伝播、または突起アルゴリズム)を干渉画像に適用することによって、干渉画像から計算される。三次元モデルでは、粒子の位置およびその焦点の位置、ならびにそれらの差として焦点距離を特定することができる。
しかしながら、通常のデジタルホログラフィック顕微鏡法によって得られる三次元モデルは、粒子の焦点距離を確実に特定するためには定性的に不適切であることが多いことが、実験により示されている。一方では、焦点における光ビームの強度が一般に、特に焦点距離が小さい場合は、粒子がその焦点から区別できないように、粒子における強度をはるかに超える。一方で、媒質内で散乱される光の一部、すなわち粒子によってではなく、媒質内の他の(通常はより小さい)物体によって(例えば、ミー散乱によって)発生する、不可避的なバックグラウンド信号が、干渉画像に記録される。このバックグラウンド信号は粒子によって散乱された光と、粒子によって散乱されなかった光との間のコントラストを損なうため、モデルの位置の特定を阻害する。それでも粒子位置を正確に特定するためには、再構成されたモデルと散乱のモデルとの、(例えば、ミー理論を使用した)正確で単調な計算による厳しい比較の実行が必要となる。
本発明の目的は、従来技術の限界を克服し、媒質内の透明粒子の焦点距離を効率的かつ正確に特定するための方法を提供することである。
この目的は、媒質内の透明粒子の焦点距離を特定するための方法であって:
前記粒子を含む媒質の試料を提供する工程と、
光源を用いて、コヒーレント光ビームを放射し、試料に該光ビームを照射し、光ビームの第一の部分が粒子によって散乱されて、粒子の後方または前方のビーム方向に焦点を有する散乱光ビームを作る工程と、
散乱光ビームと、前記粒子によって散乱されなかった光ビームの第2の部分との干渉画像を、カメラを用いて、記録する工程と、
粒子と焦点とを含む空間内に三次元的に分布する位置のセットのそれぞれについて、干渉画像からの光ビームの最初の部分の電場をプロセッサにより計算する工程と、
前記位置のそれぞれが、その位置における計算された電場から計算されたコヒーレント光ビームの強度値を含み、前記位置をカバーする光ビームの表示を、プロセッサを用いて生成する工程と、
第1の位置が試料にあり、第2の位置が前記第1の位置の背後または前の光線方向にある、2つの位置と、近くの位置についてのそれぞれの強度値よりも大きい強度値を、プロセッサを用いて検出する工程と、
前記検出された2つの位置から焦点距離をプロセッサにより特定する工程と、を含む方法によって達成され、
前記生成する工程では、位置ごとに、強度値が下記式:
前記粒子を含む媒質の試料を提供する工程と、
光源を用いて、コヒーレント光ビームを放射し、試料に該光ビームを照射し、光ビームの第一の部分が粒子によって散乱されて、粒子の後方または前方のビーム方向に焦点を有する散乱光ビームを作る工程と、
散乱光ビームと、前記粒子によって散乱されなかった光ビームの第2の部分との干渉画像を、カメラを用いて、記録する工程と、
粒子と焦点とを含む空間内に三次元的に分布する位置のセットのそれぞれについて、干渉画像からの光ビームの最初の部分の電場をプロセッサにより計算する工程と、
前記位置のそれぞれが、その位置における計算された電場から計算されたコヒーレント光ビームの強度値を含み、前記位置をカバーする光ビームの表示を、プロセッサを用いて生成する工程と、
第1の位置が試料にあり、第2の位置が前記第1の位置の背後または前の光線方向にある、2つの位置と、近くの位置についてのそれぞれの強度値よりも大きい強度値を、プロセッサを用いて検出する工程と、
前記検出された2つの位置から焦点距離をプロセッサにより特定する工程と、を含む方法によって達成され、
前記生成する工程では、位置ごとに、強度値が下記式:
(式中、
rおよびzは、位置の座標であり、zは、ビーム方向とは反対方向の座標であり、rは、前記反対方向に垂直な平面(x、y)内の一対の座標であり、
I(r,z)は、位置の強度値であり、
I1(r,z)は、位置に対する光ビームの第1の部分の強度であり、
Θは、位相シフトパラメータであり、
k、lは、合計の指標であり、
Ck、Dlは、拡張パラメータであり、
E1(r,z)は、位置について計算された電界であり、
arctan2は、4象限逆正接関数である。)
に従って計算される。
rおよびzは、位置の座標であり、zは、ビーム方向とは反対方向の座標であり、rは、前記反対方向に垂直な平面(x、y)内の一対の座標であり、
I(r,z)は、位置の強度値であり、
I1(r,z)は、位置に対する光ビームの第1の部分の強度であり、
Θは、位相シフトパラメータであり、
k、lは、合計の指標であり、
Ck、Dlは、拡張パラメータであり、
E1(r,z)は、位置について計算された電界であり、
arctan2は、4象限逆正接関数である。)
に従って計算される。
光ビームの電場は、一般に複素数値であり、それ故、その実部および虚部によって、またはその振幅および位相によって説明できることに留意されたい。さらに、光ビームは、強度、すなわち単位面積当たりのパワーを有する。単位面積当たりのパワーは、電界の振幅の二乗に比例する。
粒子位置に対応する第1の位置、および焦点位置に対応する第2の位置から、焦点距離をこれらの差として特定することができる。出願人は、各強度値に関する前記計算が、粒子によって散乱された光と、粒子によって散乱されなかった光との間の高いコントラスト、およびその焦点からの粒子の信頼できる区別を達成可能とし、結果として、前記2つの位置を正確に検出できることを見出した。したがって、焦点距離は、光ビームの強度、または電場と散乱のモデルの複雑な比較を不要にする表示から、直接的かつ効率的に特定できる。
さらに、それぞれの強度値を計算するために使用される位相シフトおよび拡大パラメータは、様々な粒子および媒質の大きなセットについて、それぞれの焦点距離の正確な特定を可能にする。例えば、位相シフトおよび拡大パラメータのいずれについても、例えば、類似の試料または測定によって、または事前の知見に基づいて推定することによって、予め特定してもよい。例えば、位相シフトパラメータは、バックグラウンド信号を低減するためにπに設定され得る。一方、これらのパラメータは、例えば、水中の特定のバクテリアの焦点距離を正確に特定するためといった、特定の状況に適合させることができる。この目的のために、特定の実施形態では、生成された表示を最適化するために、例えば、粒子および焦点位置が収束したときに終了し得る、例えば、当技術分野で公知の反復最適化アルゴリズム(Quasi-Newtonアルゴリズムなど)を適用することによって、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの1つまたは複数を繰り返し特定することができる。
この実施形態の好ましい態様では、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの少なくとも1つは、生成する工程を繰り返すことによって特定され、前記少なくとも1つのパラメータは、表示に含まれるより高い強度値とより低い強度値との間の差を増加させるように変更される。この最適化は、典型的にはより低い強度値によって生じるバックグラウンドの影響を低減し、より顕著なより高い強度値をもたらす。この差は、例えば、全てのより高い強度値の和と全てのより低い強度値の和との間の差、実効値(二乗平均平方根)コントラストなどであり得る。例えば、後者を採用することにより、前記2つの位置を見つける工程において最初に考慮され得る、より顕著な強度値の最大値の数をより少なくできる。
他の、もしくはさらなる態様では、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの少なくとも1つは、生成および検出工程を繰り返すことによって特定され、前記少なくとも1つのパラメータは、第1の位置の強度値とその近くの位置のそれぞれの強度値との間の差を増加させるように、および/または第2の位置の強度値とその近くの位置のそれぞれの強度値との間の差を増加させるように、変更される。この特定は、局所的なコントラストが強調されるように、粒子および/または焦点位置のそれぞれの強度値を、それぞれの近くの位置の強度値と比較して、特に強調する。
別の好ましい態様によれば、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの少なくとも1つは、生成および検出工程を繰り返すことによって特定され、前記少なくとも1つのパラメータは、第1の位置の強度値と第2の位置の強度値との間の比率を増加させるように変更される。これにより、粒子位置の強度値を、焦点位置、およびその近くの位置のそれぞれの強度値と区別することが容易になる。この位置は、小さな焦点距離を正確に特定するのに特に適している。
特に好ましい実施形態では、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの少なくとも1つは、
生成する工程においてシミュレートされた表示を得るための、提供する工程、放射する工程、記録する工程、計算する工程および生成する工程のシミュレーション、および前記シミュレートされた表示によりカバーされる位置ごとにおける、シミュレートされた光ビームの強度、ならびに
前記生成する工程のシミュレーションを繰り返すことによって特定され、
前記少なくとも1つのパラメータは、前記シミュレートされた表示によって含まれる強度値と、前記それぞれの位置における前記シミュレートされた光ビームの強度との間の差異を低減するように変更される。
生成する工程においてシミュレートされた表示を得るための、提供する工程、放射する工程、記録する工程、計算する工程および生成する工程のシミュレーション、および前記シミュレートされた表示によりカバーされる位置ごとにおける、シミュレートされた光ビームの強度、ならびに
前記生成する工程のシミュレーションを繰り返すことによって特定され、
前記少なくとも1つのパラメータは、前記シミュレートされた表示によって含まれる強度値と、前記それぞれの位置における前記シミュレートされた光ビームの強度との間の差異を低減するように変更される。
媒質、媒質中の追加の散乱体、粒子の周囲、その形状、大きさ、方位、屈折率などは、別々にシミュレートすることができ、必要に応じて調整することができる。このように、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの少なくとも1つは、例えば、様々な局所的環境を有するいくつかの粒子を含む、試料のシミュレーションを実行することによって、特定の試料について、またはより一般的な例について、容易に特定することができる。さらに、すなわち、この実施形態は、前記パラメータのうちの少なくとも1つを予め特定するため、および/または前記パラメータのうちの少なくとも1つを、前記態様のうちの1つに従って、繰り返し使用されるべき初期値に設定するために使用される。
別の好適な実施形態では、位相シフトおよび拡大パラメータのうちの少なくとも1つは前記表示における位置に依存する。これは、それぞれの位置の強度値を計算するときに、前記少なくとも1つのパラメータを異なるように予め決定しておく、または特定することによって、異なる局所的環境、すなわち、特に粒子位置および焦点位置の近くの位置をそれぞれ考慮することを可能にする。これにより、粒子および焦点位置の両方、ひいては焦点距離を特定する際の精度を向上させることができる。
粒子によって散乱される光と、粒子によって散乱されない光との間の区別を容易にするために、検出する工程において、強度値が所定の閾値よりも大きい位置のみが考慮される場合が有利である。より容易な区別とは別に、これにより、考慮されるべきデータの量が低減されるため、前記2つの位置のより速い検出が可能となる。この実施形態は、強度閾値が当業者に公知の方法によって計算され、例えば、(一般的、典型的に、期待される、または現在特定されている)最高強度値の所定の割合、いくつかの位置における強度値の平均、表示のすべての強度値の全体平均等として、計算され得る。
添付の図面を参照し、好ましい例示的な実施形態に基づいて、本発明の詳細を以下に説明される:
図1は、本発明の方法に使用されるインライン干渉計の側面の模式図である;
図2は、図1の干渉計によって記録された、本発明による干渉画像からの焦点距離の特定を示すフローチャートである;
図3は、図1および図2に示された方法に従って特定された光ビームの強度値を、光ビームの方向から反対の方向までグラフとして示す。
図1は、本発明の方法に使用されるインライン干渉計の側面の模式図である;
図2は、図1の干渉計によって記録された、本発明による干渉画像からの焦点距離の特定を示すフローチャートである;
図3は、図1および図2に示された方法に従って特定された光ビームの強度値を、光ビームの方向から反対の方向までグラフとして示す。
図1は、光源2およびカメラ3を備えるインライン干渉計1を示す。インライン干渉計1は媒質Mにおける(微細な)透明粒子Pの焦点距離dを特定するために使用される。焦点距離dを特定するために、粒子P(またはいくつかの粒子P)を含む媒質Mの試料4が、光源2とカメラ3との間の光の通路5に設けられる。粒子Pは細胞、バクテリア、荷電粒子、微小塑性粒子、オルガネラ等であり、媒質Mは、水分、オイル、体液(例えば、血)、液剤等である。一般に、媒質Mにおける光線を集束させる任意の透明粒子Pの焦点距離dが特定され得る。
このために、光源2は、提供された試料4を照射するためのコヒーレント光ビーム6を放射する。光源2は、例えば、レーザーダイオードのようなコヒーレント光ビーム6を放射することができる任意の種類であってもよい。
試料4では、光ビーム6の第1の部分が粒子Pによって散乱されることによって、図1に示す例では粒子Pの後方のビーム方向9、すなわち、粒子Pの後方の焦点距離dに対応する距離に、焦点8を有する散乱光ビーム7を生成する。他の場合では、粒子Pが発散レンズとして作用する場合、焦点はビーム方向9(図示せず)で見たとき、粒子Pの前方にある。
しかしながら、光ビーム6の第2の部分は、粒子Pによって散乱されず、散乱されていない光ビーム10として試料4を横断する。本明細書の文脈において、散乱光ビーム7は媒質Mにおける粒子Pによる散乱に関し、一方、非散乱光ビーム10は、媒質Mにおける粒子Pによって散乱されていない。
散乱光ビーム7と非散乱光ビーム10とは互いに干渉する。光の通路5の終わりに、カメラ3は、散乱光ビーム7および非散乱光ビーム10の干渉画像11(図2)を記録する。カメラ3は、この目的のために、例えば、相補型金属酸化膜半導体(CMOS)または電荷結合素子(CCD)イメージセンサを有する任意のアナログまたはデジタルカメラとすることができる。
しかしながら、前記散乱光ビーム7および前記非散乱光ビーム10の両方の一部は、例えば、他の(通常はより小さい)物体(例えば、チンダル効果を介して)によって媒質Mに散乱されてもよく、非散乱光ビーム10のこの部分は、ビーム方向9からわずかに逸脱することに留意されたい。干渉画像11において、散乱光ビーム7および非散乱光ビーム10の前記部分は、不可避的かつ望ましくないバックグラウンド信号を生じ、該バックグラウンド信号は、焦点距離dの特定を阻害する。
干渉計1は、ホログラフィック顕微鏡の技術分野で知られているような1つ以上のさらなる光学装置、例えば、シグナル対ノイズ比を改善するための減衰器環、顕微鏡対物レンズ、位相板、1つ以上のレンズなどを備えてもよい。さらに、干渉計1は、例えば、ビームスプリッタを利用する干渉計1等のインライン干渉計とは異なる種類の干渉計であってもよい。
カメラ3によって記録された干渉画像11は、インタフェース13を介してプロセッサ12に転送される。任意選択で、プロセッサ12は、例えば、収差を数値的に補正するために、当技術分野で知られているように、干渉画像11を前処理することができる。続いて、プロセッサ12は、図2および図3を参照して説明するように、干渉画像11を処理して、そこから焦点距離dを特定する。
カメラ3は、干渉画像11を純粋な2次元画像として記録し、この干渉画像11は光ビーム6の強度および位相情報の両方をエンコードする。この情報により、プロセッサ12は光ビーム6を三次元的に「再構成」することができる。
第1の工程S1では、プロセッサ12が干渉画像11からの1組の位置Hのそれぞれについて、光ビーム6の第1の部分、すなわち散乱光ビーム7の電場E1を計算する。位置Hは、粒子Pと焦点8とを含む空間Rに三次元的に分布している。図1~図3に示す例では、焦点8が粒子Pの後ろ(ビーム9方向)にあることが知られているか、または予想されるため、空間Rは試料4内からカメラ3に及ぶ。別の実施形態では焦点8が粒子Pの前(ビーム方向9)にあることが知られているか、または予測されるとき、空間Rは試料4内から光源2まで(またはそれをさらに超える)の範囲である。さらに別の実施形態では、空間Rが例えば、カメラ3から光源2まで(またはそれを超える)に及ぶ。
図2に示す例では、位置Hがいくつかの仮想平面141、142、・・・、一般に14iにあり、いくつかの仮想平面14は、散乱されていない光ビーム10の光ビーム9に垂直である。この例では、位置Hがそれぞれの仮想平面14iにおいて同一に配置されるが、これは任意である。他の例では、位置Hが空間Rにおいて、例えば、隣接する立方体領域を表す規則的なグリッド配列において、または隣接する任意に形成された空間領域を表す不規則なグリッド配列において、異なるように分布してもよい。
散乱光ビーム7の電界E1を計算するために、プロセッサ12は位置Hのセットごとに、再構成アルゴリズムを干渉画像11に適用する。位置Hごとの散乱光ビーム7の電界E1は複素数であるため、その実数部および虚数部、または位相φ1および振幅がそれぞれ算出される。この例では、ビーム方向9とは逆の方向15において、プロセッサ12が平面単位で再構成アルゴリズムを適用する。ただし、これは任意である。そのような再構成アルゴリズムの様々な例としては、当技術分野で公知の、例えば、逆ラドン変換、フーリエ領域再構成アルゴリズム、反復再構成アルゴリズムなどの、順方向または逆方向伝播または射影アルゴリズム等が挙げられる。
続く第2工程S2では、すべての位置Hをカバーし、各位置Hについて、その位置Hにおける光ビーム6の強度を表すそれぞれの強度値I(図3)を備える、試料4の表示16を、プロセッサ12が生成する。電場E1と、その位置Hについて計算された散乱光ビーム7の強度I1とから、例えば、電場E1の振幅の二乗として、各位置Hについての強度値Iが、下記式:
(式中、
r、zは、位置Hにおける座標であり、zは、ビーム方向9と反対方向15の座標であり、rは、前記反対方向15に垂直な平面x、yにおける一対の座標であり、
I(r,z)は、位置Hの強度値であり、
I1(r,z)は、位置Hに対する光ビーム6の第1の部分の強度であり、
Θは、予め特定されたまたは以下に示すように特定される位相シフトパラメータであり、
k、lは、それぞれ、値の集合K、Lにわたって繰り返される総和の指数であり、
Ck、Dlは、拡張パラメータであり、予め決められているか、または以下に示すように特定されるかのいずれかであり、
E1(r,z)は、位置Hについて計算された電界であり
arctan2は、4象限逆正接関数を表す。)
によって計算される。
r、zは、位置Hにおける座標であり、zは、ビーム方向9と反対方向15の座標であり、rは、前記反対方向15に垂直な平面x、yにおける一対の座標であり、
I(r,z)は、位置Hの強度値であり、
I1(r,z)は、位置Hに対する光ビーム6の第1の部分の強度であり、
Θは、予め特定されたまたは以下に示すように特定される位相シフトパラメータであり、
k、lは、それぞれ、値の集合K、Lにわたって繰り返される総和の指数であり、
Ck、Dlは、拡張パラメータであり、予め決められているか、または以下に示すように特定されるかのいずれかであり、
E1(r,z)は、位置Hについて計算された電界であり
arctan2は、4象限逆正接関数を表す。)
によって計算される。
総和は、全ての膨張パラメータCk、Dlが0であり、arctan2のみが散乱光ビーム7の電界E1の位相φ1を生じる、自明な場合が除外されることを理解されたい。さらに、総和の指数k、lは整数に制限される必要はなく、すなわち、セットK、Lの各々は例えば、実数値を含んでもよい。
工程S2に続く、第3の工程S3において、プロセッサ12は2つの位置HP、HFを検出する。HPは試料4内に位置し、かつ粒子位置である第1の位置であり、HPは焦点位置であり、かつ、ビーム方向9で見たときに粒子位置の後ろに位置する(または他の場合にはその前に位置する)第2の位置である。これらの点は、試料4内、または試料4とカメラ3との間のいずれか(前記他の場合には試料4内または試料4と光源2との間のいずれか、またはさらにはそれを超える)に存在する。2つの位置HPおよびHFは以下の基準に従って検出される:これらの2つの位置HP、HFのそれぞれについて、それぞれの強度値IP、IFは極大であり、そのためそれぞれの強度値IP、IFは、近くの位置HNP、HNFについてのそれぞれの強度値INP、INFよりも大きい(図3)。位置HNPは例えば、粒子位置HPを中心とした球体または箱体の近くに位置する位置Hである。これは、焦点位置HFの近くの位置HNFにも同様に当てはまる。
2つの位置を検出するために、プロセッサ12は任意の検出アルゴリズムを適用することができる。例えば、ビーム方向9において互いに離れた2つの位置HP、HFを検出するために、最初に、局所的な最大値を示す全ての強度値Iを特定し、次いで、それぞれの位置Hを比較することができる。第1の位置HP、および第2の位置HFのいくつかのペアがこの選択基準を満たす場合、いくつかの粒子Pが試料4(図1)中に存在するか、そうでない場合、追加の選択基準として例えば、焦点位置HFとして最も高い強度値Iを有する位置Hを取得するか、または粒子位置HPとして既知の粒子散乱分布(例えばミー散乱理論から導出された分布)を示す強度値Iの分布をその周りに有する位置Hをとるなどの基準を任意で選択できる。
最後の工程S4では、プロセッサ12が工程S3で検出された2つの位置HP、HFから、例えば、与えられた座標系18(図3)におけるそれぞれの座標x、y、zから計算された相互距離として、媒質Mにおける粒子Pの焦点距離dを特定できる。
次に、工程S2において強度値Iを計算する様々な実施形態を、図3を用いて説明する。
図3の例示的なグラフは、方向15に沿って計算され、実線17によって表される強度値Iを示す。第1の例では、位相シフトおよび拡大パラメータΘ、Ck、Dlのうちの少なくとも1つ、すなわち、位相シフトパラメータΘ、第1の展開パラメータCkのうちの1つまたは複数、および/または第2の展開パラメータDlのうちの1つまたは複数は例えば、類似の試料または測定により予め特定されるか、または事前の知見に基づいて特定される。例えば、位相シフトパラメータΘはπに設定されてもよく、位相シフトパラメータは一般に、バックグラウンド信号を低減する。
他の、もしくはさらなる実施形態では、位相シフトおよび拡大パラメータΘ、Ck、Dlのうちの少なくとも1つは、試料4の記録された妨害像11について繰り返し特定される。
その第1の態様では、工程S2が何度も繰り返され(図2の破線の分岐b1)、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlは、表示16によって構成されるより高い強度値Iとより低い強度値Iとの間の差異を増大させるために、繰り返しごとに変更される。例えば、前記のより高い強度値Iは平均強度値Iavgよりも高く、強度閾値Ithよりも高く、例えば、最も高い強度値Iの特定の割合(ここではIF)であってもよく、または表示16などによって構成される計算された強度値Iの極大値の固定値(例えば、10)であってもよい。同様に、前記のより低い強度値Iは、上述の(または別の)強度閾値Ith、前記平均強度値Iavgなどよりも低くてもよい。
この例では、より高い強度値Iとより低い強度値Iとの間の差がそれぞれの強度値Iと平均強度値Iavgとの間の絶対偏差ΔIavgの合計として計算され、その結果、表示16に含まれるすべての強度値Iの分散が増加される。あるいは、他の差、例えば、より高い全ての和とより低い全ての強度値Iの和との間の差等が用いられてもよい。
図3の例では、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlの繰り返しの特定の結果は、実線17によって記号化され、一方、破線17’は、最初の強度値I’、すなわち、工程S2を繰り返す前に計算された強度値を記号化する。この例に示されるように、実線17は点線17’よりも顕著な最大値IP、IFを有し、それに加えて、様々な粒子および焦点位置H’P、H’Fにおける強度値I’P、I’Fの最大値を示す。
図3は、方向15における、すなわちz方向における強度値Iを示し、一方で、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlの変化は一般に、3次元すべてにおいて表示16に影響を及ぼすことに留意されたい。拡張パラメータCk、Dlの特定は、それぞれのセットK、Lの特定を含み、すなわち、セットK、Lは予め特定されてもよいし、拡張パラメータCk、Dlは繰り返し特定されてもよいし、またはセットK、Lも、繰り返し特定されてもよいことにさらに留意されたい。
第2の態様では、工程S2およびS3が繰り返され(図2の破線の分岐b2)る。また、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlは、粒子位置HPの強度値IPと、その近くの位置HNPのそれぞれの強度値INPとの間の差ΔIP-NPを増大させるように変更され、前記近くの位置HNPの強度値INPは、任意選択で平均強度値INP,avgに平均化される。他には、強度値IP、および近くの強度値INPの任意の他の組み合わせとの間の差は、例えば、強度値INPの加重和が採用され得る。同様に、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlは他に、もしくはさらに、焦点位置HFの強度値IFと、焦点位置HFの近くの位置HNFのそれぞれの強度値INF、例えば、それらの平均INF,avgとの間の差ΔIF-NFを増大させるように変更される。
第3の態様では、工程S2およびS3が繰り返され、前記少なくとも1つのパラメータΘ,Ck、Dlは、前記粒子位置HPの強度値IPと前記焦点位置HFの強度値IFとの間の比率を増大させるように変更される。
さらなる追加の、もしくは他の実施形態では、試料を照射する光ビーム、その散乱、および干渉画像に記録されたその強度を、プロセッサ12がシミュレートする。このシミュレーションは、例えば、当技術分野で公知のフィールドトレーシング法を使用して、想定される特定の試料またはより一般的な試料のいずれかについて、実行することができ、それぞれの試料が1つまたは複数の粒子を含む。このシミュレートされた干渉画像から、シミュレートされた表示を得るために、上記で例示した工程S1およびS2を実行することによって、位置Hのセットとは異なっているかまたは等しい、位置のさらなるセットについて強度値Iは計算される。したがって、提供する工程、記録する工程、放射する工程、計算する工程、および生成する工程がシミュレートされる。次に、生成する工程S2の繰り返しについて、シミュレーションが実行され、ここで、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlは、シミュレートされた表示によって構成される強度値と、それぞれの位置におけるシミュレートされた光ビームの強度との間の差異を低減するように変更される。当然ながら、シミュレーションは任意選択で、異なる媒質の異なる粒子に対して実行されてもよく、得られたパラメータΘ、Ck、Dlは、例えば、平均化されて、粒子Pと媒質Mとの多種多様に適用可能となるように組み合わされてもよい。
任意選択で、位相シフトおよび拡大パラメータΘ、Ck、Dlのうちの少なくとも1つは表示16内の位置Hに依存し、その結果、異なる位置Hに対する強度値Iは前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dlの異なる値を使用して計算される。例えば、前記少なくとも1つのパラメータΘ、Ck、Dl、例えば、C2の値は、粒子位置HPおよびその近くの位置HNPが焦点位置HFおよびその近くの位置HNFのCk、Dlの同じ少なくとも1つのパラメータΘの値とは異なっているように、予め決められてもよく、または特定されてもよい。
上述の例および態様のいずれも、例えば、粒子および焦点位置HP、HFが収束されるときに停止する準ニュートンアルゴリズムなど、当技術分野で公知の停止基準を伴う最適化アルゴリズムを使用して実行され得る。さらに、上述の実施形態および態様は、前記パラメータΘ、Ck、Dlのそれぞれのうちの異なる1つまたは異なる1つを最適化しながら組み合わせることができる。
任意の実施形態では、強度閾値Ithがプロセッサの工程S3の前に導入される。そこで、特定された強度値Iが計算された強度閾値Ithよりも小さい位置Hは、工程S3において考慮され、使用されないものとする。強度閾値Ithは例えば、推定されてもよいし、または表示16に含まれる最大強度値I(図3のIF)、移動平均、2つ以上の平均、またはさらには全ての強度値Iの割合であってもよい。
さらなる任意の実施形態では、粒子Pによって散乱されていない、つまり散乱されていない光ビーム10に関する、コヒーレント光ビーム6の基準画像19が生成される。それに基づいて、当該技術分野で知られているような計算の前記工程S1の前に、プロセッサ12により干渉画像11を正規化し、正規化された計算電場E1が工程S1で計算され、後に続く工程S2で電場E1として使用されるようにすることができる。
なお、本方法は例えば、粒子Pの異なる照射角度および/または分散からの焦点距離を調べるために、異なる周波数および/または複数の光源で複数の光ビームを用いられることは言うまでもない。また、例えば、粒子Pを試料4中の他の粒子から特徴付けまたは識別するために、焦点距離dに加えて、粒子および焦点位置HP、HFでの強度IP、IFを用いてもよい。
本発明は、上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、添付の特許請求の範囲内の全ての変形、修正、およびそれらの組み合わせを包含する。
Claims (7)
- 媒質(M)における透明粒子(P)の焦点距離(d)を特定するための方法であって、
前記粒子(P)を含む媒質(M)の試料(4)を提供する工程と、
光源(2)を用いて、コヒーレント光ビーム(6)を放射し、試料(4)に該光ビーム(6)を照射し、光ビーム(6)の第一の部分が粒子(P)によって散乱されて、粒子(P)の後方または前方のビーム方向(9)に焦点(8)を有する散乱光ビーム(7)を作る工程と、
散乱光ビーム(7)と、前記粒子(P)によって散乱されなかった光ビーム(6)の第2の部分との干渉画像(11)を、カメラ(3)を用いて、記録する工程と、
粒子(P)と焦点(8)とを含む空間(S)内に三次元的に分布する位置(H)のセットのそれぞれについて、干渉画像(11)からの光ビーム(6)の最初の部分の電場(E1)をプロセッサ(12)により計算する工程(S1)と、
前記位置(H)のそれぞれが、その位置(H)における計算された電場(E1)から計算されたコヒーレント光ビーム(6)の強度値(I)を含み、前記位置(H)をカバーする光ビーム(6)の表示(16)を、プロセッサ(12)を用いて生成する工程(S2)と、
第1の位置(HP)が試料(4)にあり、第2の位置(HF)が前記第1の位置(HP)の背後または前のビーム方向(9)にある、2つの位置(HP、HF)と、近くの位置(HNP、HNF)についてのそれぞれの強度値(INP、INF)よりも大きい強度値(IP、IF)を、プロセッサ(12)を用いて検出する工程(S3)と、
前記検出された2つの位置(HP、HF)から焦点距離(d)をプロセッサ(12)により特定する工程(S4)と、を含み、
前記生成する工程(S2)では、位置(H)ごとに、強度値(I)が下記式:
(式中、
rおよびzは、位置(H)の座標であり、zは、ビーム方向(9)とは反対方向(15)の座標であり、rは、前記反対方向(15)に垂直な平面(x、y)内の一対の座標であり、
I(r,z)は、位置(H)の強度値であり、
I1(r,z)は、位置(H)に対する光ビーム(6)の第1の部分の強度であり、
Θは、位相シフトパラメータであり、
k、lは、合計の指標であり、
Ck、Dlは、拡張パラメータであり、
E1(r,z)は、位置(H)について計算された電界であり、
arctan2は、4象限逆正接関数を表す。)
に従って計算される、方法。 - 前記位相シフトおよび拡大パラメータ(Θ、Ck、Dl)の少なくとも1つは、前記生成する工程(S2)を繰り返すことによって特定され、前記少なくとも1つのパラメータ(Θ、Ck、Dl)は、前記表示(16)に含まれるより高い強度値(I)とより低い強度値(I)との間の差異を増大させるように変更される、請求項1に記載の方法。
- 前記位相偏移および拡大パラメータ(Θ、Ck、Dl)の少なくとも1つは、生成(S2)および検出(S3)の工程を繰り返すことによって特定され、前記少なくとも1つのパラメータ(Θ、Ck、Dl)は、前記第1の位置(HP)の強度値(IP)と、その近くの位置(HNP)のそれぞれの強度値(INP)との間の差(ΔIP-NP)を増加させるように、および/または前記第2の位置(HF)の強度値(IF)と、その近くの位置(HNF)のそれぞれの強度値(INF)との間の差(ΔIF-NF)を増加させるように変更される、請求項1または2に記載の方法。
- 前記位相シフトおよび拡大パラメータ(Θ、Ck、Dl)の少なくとも1つは、前記生成工程(S2)および検出工程(S3)を繰り返すことによって特定され、前記少なくとも1つのパラメータ(Θ、Ck、Dl)は、前記第1の位置(HP)についての強度値(IP)と前記第2の位置(HF)についての強度値(IF)との間の比率を増大させるように変更される、請求項1~3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記位相シフトおよび拡大パラメータ(Θ、Ck、Dl)のうち、少なくとも1つは、
生成する工程においてシミュレートされた表示を得るための、提供する工程、放射する工程、記録する工程、計算する工程および生成する工程のシミュレーション、および前記シミュレートされた表示によりカバーされる位置ごとにおける、シミュレートされた光ビームの強度、ならびに
前記生成する工程のシミュレーションを繰り返すことによって特定され、
前記少なくとも1つのパラメータ(Θ、Ck、Dl)は、前記シミュレートされた表示によって含まれる強度値と、前記それぞれの位置における前記シミュレートされた光ビームの強度との間の差異を低減するように変更される、請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。 - 前記位相シフトおよび拡大パラメータ(Θ、Ck、Dl)のうちの少なくとも1つが、前記表示(16)における前記位置(H)に依存する、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記検出する工程(S3)において、所定の閾値(Ith)よりも大きい前記強度値(I)の位置(H)のみが考慮される、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP20178801.5A EP3922979B1 (en) | 2020-06-08 | 2020-06-08 | Method for determining a focal length of a particle in a medium |
EP20178801.5 | 2020-06-08 | ||
PCT/EP2021/061322 WO2021249693A1 (en) | 2020-06-08 | 2021-04-29 | Method for determining a focal length of a particle in a medium |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023530078A true JP2023530078A (ja) | 2023-07-13 |
Family
ID=71078406
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022575786A Pending JP2023530078A (ja) | 2020-06-08 | 2021-04-29 | 媒質内の粒子の焦点距離を特定するための方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230349811A1 (ja) |
EP (1) | EP3922979B1 (ja) |
JP (1) | JP2023530078A (ja) |
CN (1) | CN115698676A (ja) |
WO (1) | WO2021249693A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010101671A1 (en) | 2009-01-16 | 2010-09-10 | New York University | Automated real-time particle characterization and three-dimensional velocimetry with holographic video microscopy |
ES2913524T3 (es) | 2014-11-12 | 2022-06-02 | Univ New York | Huellas coloidales para materiales blandos usando caracterización holográfica total |
EP3414517B1 (en) | 2016-02-08 | 2021-10-06 | New York University | Holographic characterization of protein aggregates |
US11543338B2 (en) | 2019-10-25 | 2023-01-03 | New York University | Holographic characterization of irregular particles |
US11948302B2 (en) | 2020-03-09 | 2024-04-02 | New York University | Automated holographic video microscopy assay |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3575773A1 (en) * | 2018-05-28 | 2019-12-04 | Universität für Bodenkultur Wien | A method for determining a three-dimensional particle distribution in a medium |
-
2020
- 2020-06-08 EP EP20178801.5A patent/EP3922979B1/en active Active
-
2021
- 2021-04-29 CN CN202180040824.XA patent/CN115698676A/zh active Pending
- 2021-04-29 WO PCT/EP2021/061322 patent/WO2021249693A1/en active Application Filing
- 2021-04-29 JP JP2022575786A patent/JP2023530078A/ja active Pending
- 2021-04-29 US US17/928,106 patent/US20230349811A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3922979A1 (en) | 2021-12-15 |
WO2021249693A1 (en) | 2021-12-16 |
EP3922979B1 (en) | 2023-06-07 |
CN115698676A (zh) | 2023-02-03 |
EP3922979C0 (en) | 2023-06-07 |
US20230349811A1 (en) | 2023-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2023530078A (ja) | 媒質内の粒子の焦点距離を特定するための方法 | |
US9116120B2 (en) | Three dimensional imaging | |
US8942449B2 (en) | Calibration of a probe in ptychography | |
CN113960908B (zh) | 用于表征样本中的颗粒的全息方法 | |
JP7338882B2 (ja) | 媒質中の三次元粒子分布の特定方法 | |
US10386384B2 (en) | System and method for digital inline holography | |
JP6193546B2 (ja) | 三次元位置測定方法、速度測定方法、三次元位置測定装置及び速度測定装置 | |
US20230184664A1 (en) | Method for determining a property of a particle in a medium | |
US11480920B2 (en) | Image processing apparatus, evaluation system, image processing program, and image processing method | |
Rathod et al. | Fast and accurate autofocusing algorithm in digital holography based on particle swarm optimization | |
US10908060B2 (en) | Method for determining parameters of a particle | |
JP2019078635A (ja) | 測定装置、データ処理装置、データ処理方法およびプログラム | |
Kudryavtsev | 3D Reconstruction in Scanning Electron Microscope: from image acquisition to dense point cloud | |
Castañeda et al. | Concurrent execution of phase compensation and automatic focusing procedures for telecentric off-axis digital holographic microscopy | |
Malek et al. | Digital in-line holography system for 3D-3C particle tracking velocimetry | |
Martínez-Suárez et al. | Modified correlation method to autofocus particles in digital in-line holography | |
Eldeeb | Automated 3D Particle Field Extraction and Tracking System Using Digital in-line Holography | |
Öhman | 3D Localisation and Orientation of Micron Sized particles Using Digital Holographic Measurements |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240202 |