JPWO2021072408A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JPWO2021072408A5
JPWO2021072408A5 JP2022521445A JP2022521445A JPWO2021072408A5 JP WO2021072408 A5 JPWO2021072408 A5 JP WO2021072408A5 JP 2022521445 A JP2022521445 A JP 2022521445A JP 2022521445 A JP2022521445 A JP 2022521445A JP WO2021072408 A5 JPWO2021072408 A5 JP WO2021072408A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
ultraviolet
biological sample
images
wavelengths
imaging system
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
Application number
JP2022521445A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022550916A (en
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/US2020/055431 external-priority patent/WO2021072408A1/en
Publication of JP2022550916A publication Critical patent/JP2022550916A/en
Publication of JPWO2021072408A5 publication Critical patent/JPWO2021072408A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Claims (19)

生体サンプルを照らすための紫外線波長を含む光線を出力する光源
前記光源から出力された前記光線によって照らす前記生体サンプルを受容する受容空間と、
前記生体サンプルと相互作用した光を収集し、その収集した光を撮像装置に中継するように構成されている紫外線イメージング対物レンズと、
前記紫外線イメージング対物レンズからの前記中継されたの画像を撮像するための紫外線感応撮像装置と、を備え、
前記生体サンプルの1または複数の画像を前記紫外線波長のうち1つまたは複数撮像するように構成されており、かつ、
前記生体サンプル内の1または複数の細胞の分類または特徴付けを行うために前記生体サンプルの1または複数の画像を分析する、深紫外線イメージングシステム。
a light source that outputs a light beam containing an ultraviolet wavelength for illuminating the biological sample;
a receiving space that receives the biological sample illuminated by the light beam output from the light source;
an ultraviolet imaging objective configured to collect light that interacts with the biological sample and relay the collected light to an imaging device;
a UV-sensitive imager for capturing an image of the relayed light from the UV imaging objective;
configured to capture one or more images of the biological sample at one or more of the ultraviolet wavelengths , and
A deep ultraviolet imaging system that analyzes one or more images of the biological sample to classify or characterize one or more cells within the biological sample.
前記光源の下流に配置された1または複数のバンドパスフィルタをさらに備え、
前記光源は非紫外線波長をさらに含む前記光線を出力するように構成された広帯域光源を備え
前記バンドパスフィルタのうち1または複数は、前記光源から出力された前記光線をフィルタリングして非紫外線波長を除去し、紫外線波長を中継するように構成されている、請求項1に記載の深紫外線イメージングシステム。
further comprising one or more bandpass filters disposed downstream of the light source,
the light source comprises a broadband light source configured to output the light beam further including non -ultraviolet wavelengths;
The deep ultraviolet light of claim 1, wherein one or more of the bandpass filters are configured to filter the light beam output from the light source to remove non-ultraviolet wavelengths and relay ultraviolet wavelengths. Imaging system.
前記システムは2つ以上のバンドパスフィルタを備える、請求項2に記載の深紫外線イメージングシステム。 3. The deep ultraviolet imaging system of claim 2, wherein the system comprises two or more bandpass filters. 前記2つ以上のバンドパスフィルタは、前記2つ以上のバンドパスフィルタを切り替えるように構成されたフィルタステージに支持されている、請求項3に記載の深紫外線イメージングシステム。 4. The deep ultraviolet imaging system of claim 3, wherein the two or more bandpass filters are supported by a filter stage configured to switch between the two or more bandpass filters. 前記バンドパスフィルタのうち1または複数は、それぞれが200~450nmの範囲の波長を中心とした狭帯域の紫外線波長の光を通過させるように構成されており、狭帯域は50nm以下の帯域幅を含む、請求項2に記載の深紫外線イメージングシステム。 One or more of the bandpass filters are each configured to pass a narrow band of ultraviolet wavelength light centered around a wavelength in the range of 200 to 450 nm, the narrow band having a bandwidth of 50 nm or less. 3. The deep ultraviolet imaging system of claim 2, comprising: 前記光源から出力される前記光線から非紫外線波長をフィルタで除去するためのショートパスダイクロイックミラーであって、前記光源と前記バンドパスフィルタのうち1つまたは複数の間に配置されるショートパスダイクロイックミラーをさらに備える、請求項2に記載の深紫外線イメージングシステム。 a short-pass dichroic mirror for filtering non-ultraviolet wavelengths from the light beam output from the light source, the short-pass dichroic mirror being disposed between the light source and one or more of the bandpass filters; The deep ultraviolet imaging system of claim 2, further comprising a mirror. 色収差を除去し、前記光源から出力される前記光線を収束させるための放物面鏡であって、前記光源と前記バンドパスフィルタのうち1つまたは複数の間に配置される放物面鏡をさらに備える、請求項2に記載の深紫外線イメージングシステム。 a parabolic mirror for removing chromatic aberration and converging the light rays output from the light source, the parabolic mirror being disposed between the light source and one or more of the bandpass filters; The deep ultraviolet imaging system of claim 2, further comprising: 前記光源は1つまたは複数のLEDであり、各LEDは、狭帯域の紫外線波長からなる光線を出力するように構成されており、狭帯域は50nm以下の帯域幅を含む、請求項1から7のいずれか1つに記載の深紫外線イメージングシステム。 7. The light source is one or more LEDs, each LED configured to output a light beam consisting of a narrow band of ultraviolet wavelengths, the narrow band comprising a bandwidth of 50 nm or less. The deep ultraviolet imaging system according to any one of . 前記光源は2つ以上のLEDであり、各LEDは、狭帯域の紫外線波長からなる光線を出力するように構成されており、各LEDは、他のLEDの紫外線波長とは異なる紫外線波長を出力するように構成されている、請求項8に記載の深紫外線イメージングシステム。 The light source is two or more LEDs, each LED configured to output a light beam consisting of a narrow band of ultraviolet wavelengths, each LED outputting an ultraviolet wavelength that is different from the ultraviolet wavelengths of the other LEDs. 9. The deep ultraviolet imaging system of claim 8, wherein the deep ultraviolet imaging system is configured to. 前記光源は、それぞれが200~40nmの範囲の波長を中心とした狭帯域の紫外線波長の光を出射する1つまたは複数のLEDを備える、請求項8に記載の深紫外線イメージングシステム。 9. The deep ultraviolet imaging system of claim 8, wherein the light source comprises one or more LEDs each emitting light in a narrow band of ultraviolet wavelengths centered around wavelengths in the range of 200-400 nm. 前記紫外線イメージング対物レンズは、前記生体サンプルと相互作用した光を収集するように適合されており、これには透過および後方反射における吸収と散乱を含み得る、請求項1から10のいずれか1つに記載の深紫外線イメージングシステム。 11. Any one of claims 1 to 10, wherein the ultraviolet imaging objective is adapted to collect light that interacts with the biological sample, which may include absorption and scattering in transmission and back reflection. A deep ultraviolet imaging system as described in . 前記生体サンプル内の1または複数の細胞の分類または特徴付けを行うために前記生体サンプルの1または複数の画像を分析することは、 Analyzing one or more images of the biological sample to classify or characterize one or more cells within the biological sample comprises:
機械学習アルゴリズムを使用すること、 using machine learning algorithms;
前記生体サンプルの画像のうち1または複数を、1または複数の対応するカラー画像に変換すること、 converting one or more of the images of the biological sample into one or more corresponding color images;
前記生体サンプル内の細胞の固有なタイプの特定および/または表現型判定を行うこと、 identifying and/or phenotyping unique types of cells within the biological sample;
前記生体サンプル内の血液、骨髄、および/または組織の表現型判定を行うこと、 phenotyping blood, bone marrow, and/or tissue within the biological sample;
の1または複数を含む、請求項1から11のいずれか1つに記載の深紫外線イメージングシステム。 12. A deep ultraviolet imaging system according to any one of claims 1 to 11, comprising one or more of:
前記生体サンプル内の1または複数の細胞の分類または特徴付けを行うために前記生体サンプルの1または複数の画像を分析することは、 Analyzing one or more images of the biological sample to classify or characterize one or more cells within the biological sample comprises:
前記生体サンプルの画像のうち1または複数を、1または複数の対応するカラー画像に変換することと、 converting one or more of the images of the biological sample into one or more corresponding color images;
前記生体サンプルの画像のうち1または複数を1または複数の対応するカラー画像に変換する前に、前記紫外線波長のうち1または複数で撮像された空白の画像を用いて前記画像のうち1または複数を正規化すること、 one or more of the images of the biological sample with a blank image taken at one or more of the ultraviolet wavelengths before converting the one or more of the images into one or more corresponding color images; to normalize,
前記生体サンプルの画像のうち1または複数を1または複数の対応するカラー画像に変換する前に、前記画像のうち1または複数を、前記紫外線波長のうち1または複数に基づいて選ばれる重み係数およびガンマ係数を用いてスケーリングすること、 Prior to converting one or more of the images of the biological sample into one or more corresponding color images, one or more of the images are subjected to weighting factors selected based on one or more of the ultraviolet wavelengths and scaling using a gamma factor;
のうち1または複数と、を含む、請求項1から11のいずれか1つに記載の深紫外線イメージングシステム。 A deep ultraviolet imaging system according to any one of claims 1 to 11, comprising one or more of:
前記生体サンプルの画像のうち1または複数を、1または複数の対応するカラー画像に変換することは、 Converting one or more of the images of the biological sample into one or more corresponding color images comprises:
前記画像のうち1または複数を、前記紫外線波長のうち1または複数に基づいてRGB色空間のチャネルに割り当てることと、 assigning one or more of the images to channels in an RGB color space based on one or more of the ultraviolet wavelengths;
前記対応するカラー画像のうち1または複数の色が前記画像中の分子や構造体を区別するように前記変換を行うことと、 performing the conversion so that one or more colors of the corresponding color image distinguish molecules or structures in the image;
のうち1または複数を含む、請求項12または13に記載の深紫外線イメージングシステム。 14. A deep ultraviolet imaging system according to claim 12 or 13, comprising one or more of:
前記生体サンプルの画像のうち1または複数を、前記紫外線波長のうち1または複数で撮像することは、50nm以下の帯域幅を有し、255~260nmの範囲の波長を中心とした狭帯域紫外線波長から得られた単一の紫外線チャネルから前記画像のうち1または複数を撮像することを含む、請求項1から14のいずれか1つに記載の深紫外線イメージングシステム。 Capturing one or more of the images of the biological sample at one or more of the ultraviolet wavelengths includes narrow band ultraviolet wavelengths having a bandwidth of 50 nm or less and centered around wavelengths in the range of 255-260 nm. 15. A deep ultraviolet imaging system according to any one of claims 1 to 14, comprising capturing one or more of the images from a single ultraviolet channel obtained from. 生体サンプルをイメージングする方法であって、
請求項1に記載の深紫外線イメージングシステムによって前記生体サンプルをイメージングすることを含む、方法。
A method for imaging a biological sample, the method comprising:
A method comprising imaging the biological sample with a deep ultraviolet imaging system according to claim 1.
前記光源からの光線を前記生体サンプルに照射することと、 irradiating the biological sample with a light beam from the light source;
前記紫外線波長のうち1または複数で前記生体サンプルの画像の1または複数を撮像することと、 capturing one or more images of the biological sample at one or more of the ultraviolet wavelengths;
前記生体サンプル内の1または複数の細胞の分類または特徴付けを行うために前記紫外線波長のうち1または複数で撮像された前記画像の1または複数を分析することと、を含む、請求項16に記載の生体サンプルをイメージングする方法。 and analyzing one or more of the images taken at one or more of the ultraviolet wavelengths to classify or characterize one or more cells within the biological sample. Methods for imaging the described biological samples.
前記紫外線波長の1または複数は、50nm以下の帯域幅を有し、255~260nmの範囲の波長を中心とする狭帯域紫外線波長である、請求項16または17に記載の生体サンプルをイメージングする方法。 18. The method of imaging a biological sample according to claim 16 or 17, wherein one or more of the ultraviolet wavelengths are narrow band ultraviolet wavelengths having a bandwidth of 50 nm or less and centered at wavelengths in the range of 255-260 nm. . 生体サンプルの紫外線画像を処理する方法であって、
生体サンプルの複数のマルチスペクトル紫外線画像を受信することであって、前記紫外線画像が、3つ以上の紫外線波長で撮像された画像を含む、受信することと、
各紫外線画像を、前記所与の紫外線画像に対応する波長で撮像された空白の画像を用いて正規化することと、
重み係数とガンマ係数を用いて各紫外線画像をスケーリングすることであって、所与の各紫外線画像の前記重み係数およびガンマ係数は、前記所与の紫外線画像の波長に基づいて選択される、スケーリングすることと、
スケーリングされた各紫外線画像を、前記スケーリングされた紫外線画像の波長に基づいてRGB色空間のチャネルに割り当てることは、第1の波長の紫外線画像を赤チャンネルに割り当て、第2の波長の紫外線画像を緑チャンネルに割り当て、第3の波長の紫外線画像を青チャンネルに割り当てることと、を含む、方法。
A method of processing an ultraviolet image of a biological sample, the method comprising:
receiving a plurality of multispectral ultraviolet images of a biological sample, the ultraviolet images including images taken at three or more ultraviolet wavelengths;
normalizing each UV image with a blank image taken at a wavelength corresponding to the given UV image;
scaling each ultraviolet image with a weighting factor and a gamma factor, the weighting factor and gamma factor for each given ultraviolet image being selected based on the wavelength of the given ultraviolet image; to do and
Assigning each scaled ultraviolet image to a channel of an RGB color space based on the wavelength of the scaled ultraviolet image includes assigning the ultraviolet image of a first wavelength to the red channel and assigning the ultraviolet image of a second wavelength to a channel of the RGB color space. and assigning a third wavelength ultraviolet image to the blue channel.
JP2022521445A 2019-10-10 2020-10-13 Label-free hematological and histopathological analysis using deep UV microscopy Pending JP2022550916A (en)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962913611P 2019-10-10 2019-10-10
US62/913,611 2019-10-10
US201962915495P 2019-10-15 2019-10-15
US62/915,495 2019-10-15
PCT/US2020/055431 WO2021072408A1 (en) 2019-10-10 2020-10-13 Label-free hematology and histopathology analysis using deep-ultraviolet microscopy

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022550916A JP2022550916A (en) 2022-12-05
JPWO2021072408A5 true JPWO2021072408A5 (en) 2023-10-16

Family

ID=75437456

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022521445A Pending JP2022550916A (en) 2019-10-10 2020-10-13 Label-free hematological and histopathological analysis using deep UV microscopy

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20220366709A1 (en)
EP (1) EP4042224A4 (en)
JP (1) JP2022550916A (en)
WO (1) WO2021072408A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11555994B2 (en) * 2020-05-22 2023-01-17 The Texas A&M University System Wide-field deep UV Raman microscope

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6198532B1 (en) * 1991-02-22 2001-03-06 Applied Spectral Imaging Ltd. Spectral bio-imaging of the eye
US5991028A (en) * 1991-02-22 1999-11-23 Applied Spectral Imaging Ltd. Spectral bio-imaging methods for cell classification
IL165329A0 (en) * 2002-06-14 2006-01-15 Pfizer Metabolic phenotyping
IL162617A (en) * 2004-06-17 2010-04-15 Nova Measuring Instr Ltd Reflective optical system
US8143600B2 (en) * 2008-02-18 2012-03-27 Visiongate, Inc. 3D imaging of live cells with ultraviolet radiation
EP2370951B1 (en) 2008-11-27 2016-10-05 Koninklijke Philips N.V. Generation of a multicolour image of an unstained biological specimen
EP2270712A1 (en) 2009-06-30 2011-01-05 Koninklijke Philips Electronics N.V. Quality detection method and device for cell and tissue samples
US10816550B2 (en) * 2012-10-15 2020-10-27 Nanocellect Biomedical, Inc. Systems, apparatus, and methods for sorting particles
US9836839B2 (en) * 2015-05-28 2017-12-05 Tokitae Llc Image analysis systems and related methods

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8520919B2 (en) Apparatus and method for controlling a multi-color output of an image of a medical object
US20200386690A1 (en) Food inspection apparatus, method of inspecting food, and method of learning in identification unit of food inspection apparatus
EP2304411B1 (en) Method and device for optically examining the interior of turbid media
US6142629A (en) Spectral imaging using illumination of preselected spectral content
JP7230092B2 (en) Light detection system and method of use
CN102893137A (en) Rapid multi-spectral imaging methods and apparatus and applications for cancer detection and localization
WO2006007065A2 (en) Method and apparatus for dark field chemical imaging
JP2000139846A (en) Method and device for creating diagnostic data in degree of wound to skin tissue of patient
CN212514276U (en) Wide-spectrum fluorescence multi-channel real-time imaging system
AU2011200034A1 (en) Equipment and method for analyzing image data
DE69518244D1 (en) DEVICE FOR PERFORMING A SPECTRAL ANALYSIS OF AN OPTICAL LIGHT SOURCE BY IMAGING AND SEPARATING SPECIFIC SPECTRAL ORDERS
US11774364B2 (en) Raman spectroscopy method and apparatus
CN109907735B (en) Multispectral tongue picture collecting device
WO2017018150A1 (en) Optical sensor device, optical sensor unit, and optical sensor system
US20220319207A1 (en) Signal acquisition apparatus, signal acquisition system, and signal acquisition method
JP7239626B2 (en) Illumination system for microscope, system, method and computer program for microscope and microscope system
JPWO2021072408A5 (en)
JP2010525922A (en) Improving image acquisition by filtering in multiple endoscopic systems
Lee et al. Hyperspectral imaging for detecting defect on apples
JP2012189342A (en) Microspectrometry apparatus
US20240053267A1 (en) Data generation method, fluorescence observation system, and information processing apparatus
WO2022144457A1 (en) A spectral imaging system arranged for identifying benign tissue samples, and a method of using said system
ES2830391T3 (en) Banknote Imaging
US11650157B2 (en) System for extending dynamic range and contrast of a video under fluorescence imaging
JP2022530113A (en) Hybrid imaging products and hybrid endoscope systems