JP5451759B2 - 基板上の特徴を撮像する方法及び装置 - Google Patents
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Description
さらにまた、走査プロセスは、基板上のスポットの位置に関する正確な情報に強く依存する。走査は、正確な位置決めデータの不足の場合、またはスキャナと基板間の不整合の場合には、失敗する可能性がある。
本発明の好適な実施形態は、従属請求項において規定される。
さらに別の実施形態によると、特に、走査処理中に多数の画像が生成される場合、前記基板の前記画像を処理することは、有利である場合がある。特に、画像サイズは、前記格子モデルを適合させる前に縮小してよい。サイズ縮小は、一方においては、処理する必要があるデータの量が減少するために、更なる処理ステップをスピードアップし、他方では、サイズ縮小は、前記画像のガウス平滑化に相当し、従って前記画像におけるノイズが低減される。
10:画像取得装置
11:基板の画像
12:解析装置
121:画像解像度を減らすステップ
122:格子モデルを適合させるステップ
123:特徴の画像を抽出するステップ
124:特徴の抽出画像を解析するステップ
13:印刷装置
131:基板
132:アノテーションファイル
14:データベース
201:特徴の画像 図2
20:特徴
21:画像
202:画像上の特徴の位置
22:中心に特徴を有する画像
23:複数の特徴を有する画像
203:初期の格子モデル
24:角(かど)の点
25:点
28:辺
204:適合させた格子モデル
26:特徴に適合した点
27:欠落した特徴に適合した点
301:距離の項 図3
31:距離
302:直交性の項
32:角度
33:点
34:隣接点
303:曲率の項
401:特徴の抽出画像 図4
402:適合させた格子モデル
5:スポットを含むマイクロアレイの部分画像 図5
50:スポット
51:部分スポット
Claims (14)
- 基板上の特徴(20)を撮像する方法であって、本方法は、
前記基板を走査して、その画像(21)を生成するステップと、
格子モデル(203)を前記画像(21)に重ね合わせるステップと、
前記格子モデル(203)を、前記画像(21)上の少なくとも幾つかの特徴(20)の位置に適合させるステップと、
前記特徴(20)の画像を抽出するステップと、
を含み、
前記適合させるステップが、前記格子モデル(203)のエネルギー汎関数の結果の反復最適化を含み、
前記エネルギー汎関数の結果が最小化され、かつ前記エネルギー汎関数は、
E(P)=αF(P)+βG(P)+γH(P)と定義され、
ここで、α、β、及びγは重み付け係数であり、F(P)は、前記格子モデル(203)の隣接点(25)間の距離(31)によって決まる距離の項(301)であり、G(P)は、前記格子モデル(203)の直交性の項(302)であり、H(P)は、前記画像(21)の曲率マップから計算される、前記特徴(20)の前記位置からの前記格子モデル(203)の前記点(25)の偏位によって決定される曲率の項(303)であり、
そして、それぞれの項は、
で与えられ、ただし、f(p,q)=(D interspot -d(p,q)) 2 であり、
で与えられ、ただし、
であり、
で与えられ、
ここで、P i,j は格子モデル(203)の点であり、D interspot は距離の初期値であり、d(p,q)は辺(28)によって連結される2つの点(25)のpとqの最新の距離(31)であり、曲率マップcurv()は画像Iσのガウス曲率と元の画像Iσの点ごとの積として定義され、Iσは画像Iのサイズσのガウスカーネルによるフィルタリングの結果である、
方法。 - 前記格子モデル(203)が、前記基板上の前記特徴(20)の前記位置のパターンに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記格子モデル(203)が、正規格子、直線格子、デカルト格子、多角形格子、及び六角形格子を含むグループのうちの1つの格子に基づく、請求項1または2に記載の方法。
- 前記重ね合わせるステップは、大まかな近似によって前記基板上の幾つかの前記特徴(20)の位置を決定するステップと、前記格子モデル(203)の幾つかの前記点(25)を前記位置に重ねるステップとを含む、請求項1から3のうちの1つに記載の方法。
- 前記画像(21)のサイズが、前記格子モデル(203)を適合させるステップの前に縮小される、請求項1から4のうちの1つに記載の方法。
- 前記画像(21)が、前記格子モデル(203)を適合させるステップの前に処理され、この処理が、フィルター適用、平滑化、エッジ強調、及び色順応のうちの少なくとも1つを含む、請求項1から5のうちの1つに記載の方法。
- 前記格子モデル(203)を少なくとも幾つかの前記特徴(20)の前記位置に適合させるステップは、前記格子モデル(203)の前記点(25)を前記特徴(20)の中心に適合させるステップを含む、請求項1から6のうちの1つに記載の方法。
- 前記特徴(20)が、マイクロアレイ上のスポットである、請求項1から7のうちの1つに記載の方法。
- 前記マイクロアレイが、siRNAトランスフェクトされた細胞の成長の結果を含む、請求項8に記載の方法。
- 撮像装置(1)であって、
基板(131)の特徴を走査し、少なくともその部分画像(11)を生成する画像取得装置(10)と、
前記画像(11)の前記特徴の位置を特定するために、格子モデルを前記画像(11)上に重ね合わせ、前記格子モデルを少なくとも幾つかの前記特徴の前記位置に適合(122)させ、前記特徴の画像を抽出(123)する解析装置(12)と、
を含み、
前記適合させる処理が、前記格子モデル(203)のエネルギー汎関数の結果の反復最適化を含み、
前記エネルギー汎関数の結果が最小化され、かつ前記エネルギー汎関数は、
E(P)=αF(P)+βG(P)+γH(P)と定義され、
ここで、α、β、及びγは重み付け係数であり、F(P)は、前記格子モデル(203)の隣接点(25)間の距離(31)によって決まる距離の項(301)であり、G(P)は、前記格子モデル(203)の直交性の項(302)であり、H(P)は、前記画像(21)の曲率マップから計算される、前記特徴(20)の前記位置からの前記格子モデル(203)の前記点(25)の偏位によって決定される曲率の項(303)であり、
そして、それぞれの項は、
で与えられ、ただし、f(p,q)=(D interspot -d(p,q)) 2 であり、
で与えられ、ただし、
であり、
で与えられ、
ここで、P i,j は格子モデル(203)の点であり、D interspot は距離の初期値であり、d(p,q)は辺(28)によって連結される2つの点(25)のpとqの最新の距離(31)であり、曲率マップcurv()は画像Iσのガウス曲率と元の画像Iσの点ごとの積として定義され、Iσは画像Iのサイズσのガウスカーネルによるフィルタリングの結果である、撮像装置。 - 前記基板(131)上の前記特徴が、パターンに従って配置され、そのパターンは、正規格子(regular grid)、直線格子(rectilinear grid)、デカルト格子、多角形格子、及び六角形格子を含むグループのなかの1つの格子である、請求項10に記載の装置。
- 前記基板(131)が、スポットを含むマイクロアレイであって、前記画像取得装置(10)が、細胞より細かい解像度を有する前記画像(11)を生成する、請求項10または11に記載の装置。
- 基板(131)上に前記特徴を製作する印刷装置(13)と、前記特徴の前記位置を含むアノテーションファイル(132)とを更に含む、請求項12に記載の装置。
- 前記印刷装置(13)は、スポットを生成し、そして、
前記マイクロアレイがライブラリ全体、ライブラリのサブセット、またはそれらの任意の組み合せに相当するように、各スポットに対して、ライブラリの核酸、またはライブラリの合成物が塗布され、そのライブラリがRNAiライブラリ、siRNAライブラリ、または合成物ライブラリ/cDNAライブラリを含む、請求項13に記載の装置。
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