デコンボリューション (Deconvolution)
顕微鏡イメージングで失われた情報を復元
顕微鏡画像は、顕微鏡下の物体の正確なコピーではありません。いわゆる物体光の畳み込みにより、結果の画像がぼやけます。 逆のプロセスであるデコンボリューションは、このぼやけを逆転させ、画像を実際の物体に近づけます。
ノイズ補正 - ボケ除去 - 解像度の向上
畳み込みは、顕微鏡パラメータに依存する最初は未知の関数によって記述されます。 この関数、点像分布関数（PSF）は、理論的な光学計算を使用して計算することも、ビーズを記録するなどの事前知識に基づいて計算することもできます。 次に、この PSF を使用して畳み込みを逆にする、つまり、デコンボリューションを実行できます。
デコンボリューション処理前（左図）とデコンボリューション処理後（右図）のサブ解像度ビーズの広視野画像。 データ提供： Say-Tar Goh 氏、 CalTech、USA。
Huygens は、画像パラメータから正確に計算された理論上の PSF と Huygens PSF Distiller を使用してビーズ画像から抽出された測定 PSF の両方のデコンボリューションを提供します。 PSF は、画像を復元するために現在、存在する最も高度なアルゴリズムでもたらされます。
Huygens ソフトウェアがデコンボリューションを行う方法の詳細については、Huygens Deconvolution を参照してください。.
Huygens Deconvolved
デコンボリューション処理された広視野画像と生の広視野画像の最大強度投影。 データは、バーゼル大学、Biozentrum、Imaging Core Facility の Alexia Ferrand 博士の厚意によります。
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デコンボリューションに関する質問
生データは、破壊的なたたみ込みにより、対象物の歪んだビューを提供します。 したがって、デコンボリューションは、信頼性の高い画像解析の基本です。 Huygens の真のデコンボリューションは、明るい対象物が誤って増幅されたり、暗い対象物が無視されたりしないように、画像の強度がその範囲全体にわたって保存されるようにします。 さらに、画像が分割されて小さなブロックにデコンボリューションされた場合でも、品質は、画像全体で一定です。 Huygens の真のデコンボリューションの詳細については、デコンボリューション結果の定量解析に関するホワイトペーパーおよび Huygens Deconvolution のウェブページを参照してください。
デコンボリューション後の達成可能な解像度の向上は、顕微鏡の種類、信号対雑音比、および記録条件（最も重要なのは、サンプリングレート）に大きく依存します。 したがって、画像ごとに異なります。高シグナル画像の場合、理論上の PSF を使用すると、解像度は通常、軸方向（z）で 2 倍、横方向（x および y）で 2 倍弱増加します。ノイズの多い画像の場合、増加はより控えめですが、これらの画像
は、 Huygens デコンボリューションによるノイズ補正とシグナルの増加から大きな恩恵を受けます。 いずれの場合も、測定された PSF を使用することによって、最大の分解能向上が達成されます。 発表された研究 * では、解像度が軸方向に約 4 倍、横方向に 2 倍以上向上することが明らかになりました。
* Kano, Hiroshi、 Hans T.M. van der Voort、 Martin Schrader、 Geert M.P. van Kempen および Stefan W. Hell。 (1996) オブジェクトスキャンと画像復元によるアバランシェフォトダイオード検出により、2 光子蛍光顕微鏡の解像度が 2 ～ 4 倍向上しました。 BioImaging 4 '96 p187-197。
"「表の説明： ビーズ画像の X、Y、Z 方向の半値幅（FWHM）、復元された画像、および直径 110 nm の固体で均一に染色されたビーズ。復元は、maximum-likelihood estimation アルゴリズムを使用して 2 つのビーズ画像から抽出された PSF によって実行されます。」"
許可を得て論文から引用したデータと表の記述。
は、 Huygens デコンボリューションによるノイズ補正とシグナルの増加から大きな恩恵を受けます。 いずれの場合も、測定された PSF を使用することによって、最大の分解能向上が達成されます。 発表された研究 * では、解像度が軸方向に約 4 倍、横方向に 2 倍以上向上することが明らかになりました。
* Kano, Hiroshi、 Hans T.M. van der Voort、 Martin Schrader、 Geert M.P. van Kempen および Stefan W. Hell。 (1996) オブジェクトスキャンと画像復元によるアバランシェフォトダイオード検出により、2 光子蛍光顕微鏡の解像度が 2 ～ 4 倍向上しました。 BioImaging 4 '96 p187-197。
"「表の説明： ビーズ画像の X、Y、Z 方向の半値幅（FWHM）、復元された画像、および直径 110 nm の固体で均一に染色されたビーズ。復元は、maximum-likelihood estimation アルゴリズムを使用して 2 つのビーズ画像から抽出された PSF によって実行されます。」"
| X (nm) | Y (nm) | Z (nm) | |
| ビーズ対象物（真のビーズ） | 83 | 83 | 83 |
| ビーズ画像 | 270 | 265 | 790 |
| 復元されたビーズ画像 | 116 | 93 | 221 |
| 解像度の向上 | x 2.3 | x 2.8 | x 3.6 |
Huygens デコンボリューションは、品質を損なうことなく高速なパフォーマンスを実現するために最適化されています。 正確な計算時間は、次のようないくつかの要因によって異なります：
詳細については、GPU ベンチマークページをご覧ください。
- 顕微鏡のタイプ： 広視野顕微鏡からの画像は、コンフォーカルか、または 2 フォトン顕微鏡からの画像よりも多くの反復を必要とする傾向があります。
- 対象物のタイプ： 密な対象物よりも疎な対象物の方が効果的に復元できます。 反復自体がより効果的 （「より大きなステップ」）になったとしても、解像度の向上が可能であればあるほど、より多くの反復が必要になります。
- ノイズ： ノイズが少ないと解像度が大幅に向上するため、より多くの反復が必要になります。
- アルゴリズム： Good's Rougnness MLE（Maximum Likelihood Estimation）は、Classic MLE よりも時間がかかりません。 デコンボリューションアルゴリズムを参照してください。
- ハードウェア： CPU プロセッサと GPU カードの数と種類がパフォーマンスに影響します。 また、メモリが不足している場合、処理速度は、仮想メモリの種類や仕様、I/O 性能に依存します。
詳細については、GPU ベンチマークページをご覧ください。
Huygens デコンボリューションは、MLE アルゴリズムがコントラストを向上させながら効果的にノイズを除去するため、高シグナルデータから非常に低シグナルデータまで適切に機能します。 これは、最終画像の情報を失うことなく、取得時間を短縮できることを意味します。 大きな利点は、長時間の光への露出による時間の損失または光褪色のリスクなしに、サンプリングレートを高めることができることです。 実験的証拠は、デコンボリューション結果の定量解析に関するホワイトペーパーに記載されています。
はい。 Huygens は、画像を 3D スタックの唯一の既知の平面として扱い、通常どおり処理を進めます。デコンボリューションする前に、「サンプリング密度」（Huygens ユーザーガイド）で説明されているように、顕微鏡パラメータに移動し、z サンプリング距離をナイキストレートに設定します。 最適な結果を得るために、特に、デコンボリューション後に定量解析を実行する場合は、可能であれば 3D で画
像化することをお勧めします。
像化することをお勧めします。