具有特定于样本的参考的合成的荧光图像

技术特征：
1.一种计算机实现的方法，该方法包括：-驱控(3005)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微成像在观察时段(301)期间采集样本的测量图像(201)，-驱控(3010)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微荧光成像在观察时段(301)期间采集样本的至少一部分的多个参考图像(251)，其中，就观察时段(301)而言以比测量图像(201)更小的位置空间密度和/或更小的时间密度采集参考图像(251)，-基于作为基本真实情况的参考图像(251、261)的至少一部分并且还基于测量图像(201)的至少一部分执行(3015)对预测算法(205)的参数的训练(6001)，并且-在结束训练(6001)后，基于测量图像(201)中的一个或多个测量图像并且在使用预测算法(205)的情况下确定(3020)合成的荧光图像(202)。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述计算机实现的方法还包括：-在训练结束后，使确定所述合成的荧光图像(202)与采集所述测量图像(201)同步。3.根据权利要求1或2所述的计算机实现的方法，其中，基于对损失函数的损失贡献执行所述训练，损失贡献基于所述参考图像(251、261)的至少一部分的语义内容与所述测量图像(201)的至少一部分的语义内容的比较。4.一种计算机实现的方法，该方法包括：-驱控(3005)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微成像在观察时段(301)期间采集样本的测量图像(201)，-驱控(3010)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微荧光成像在观察时段(301)期间采集样本的至少一部分的多个参考图像(261)，其中，就观察时段(301)而言以比测量图像(201)更小的位置空间密度和/或更小的时间密度采集参考图像(261)，-基于测量图像(201)和基于预测算法(205)确定(3020)合成的荧光图像(202)，并且-基于在参考图像(261)的至少一部分和合成的荧光图像(202)的至少一部分之间的比较执行(3025)对合成的荧光图像(202)的验证(6002)。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，所述计算机实现的方法还包括：-根据所述验证(6002)的结果：调整所述预测算法(205)的一个或多个参数值。6.根据权利要求4或5所述的计算机实现的方法，其中，所述计算机实现的方法还包括：-根据所述验证(6002)的结果：调整对所述参考图像(251、261)的采集。7.根据权利要求4至6中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述验证基于所述参考图像(261)的至少一部分的语义内容与所述测量图像(201)的至少一部分的语义内容的比较。8.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便与所述测量图像(201)交错地在所述观察时段(301)期间采集所述参考图像(251、261)。9.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，作为对触发事件(681)的响应分别驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便采集所述参考图像(251、261)中的至少一个参考图像。10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中，从下列组中选出所述触发事件(681)：用户命令；所述测量图像的语义内容中的变化；对象识别算法的输出。
11.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便在至少一个校准阶段(311、312)期间比在至少一个校准阶段(311、312)外更为频繁地采集所述参考图像(251、261)，其中，校准阶段(311、312)设置在所述观察时段(301)开始时和/或结束时或者与所述样本的生物变化过程的预期时间点相关。12.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便在所述样本的第一区域中采集所述参考图像(251、261)，其中，驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便至少部分在所述样本的不同于所述样本的第一区域的第二区域中采集所述测量图像(201)。13.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微荧光成像用显微荧光成像的曝光参数的第一个值采集所述参考图像(251、261)，其中，驱控所述至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微荧光成像用显微荧光成像的曝光参数的第二个值采集所述参考图像(201)，其中，第一个值促成了所述样本的和每个参考图像的第一次光照，其中，第二个值促成了所述样本的和每个测量图像的第二次光照，其中，第二次光照小于第一次光照。14.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，在观察时段(301)内所述参考图像(251、261)的数量不大于观察时段(301)内所述测量图像(201)的数量的50％、可选不大于5％、进一步可选不大于1％。15.一种装置(101)，其包括处理器(104)，处理器设置用于实施下列步骤：-驱控(3005)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微成像在观察时段(301)期间采集样本的测量图像(201)，其中，就观察时段(301)而言用比测量图像(201)更小的位置空间密度和/或更小的时间密度采集参考图像(251、261)，-驱控(3010)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微荧光成像在观察时段(301)期间采集样本的至少一部分的多个参考图像(251)，-基于作为基本真实情况的参考图像(251、261)的至少一部分并且还基于测量图像(201)的至少一部分执行(3015)对预测算法(205)的参数的训练，并且-在结束训练后，基于测量图像(201)中的一个或多个测量图像并且在使用预测算法(205)的情况下确定(3020)合成的荧光图像(202)。16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述处理器设置用于实施根据权利要求1所述的计算机实现的方法。17.装置(101)，其具有处理器(104)，该处理器设置用于实施下列步骤：-驱控(3005)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微成像在观察时段(301)期间采集样本的测量图像(201)，-驱控(3010)至少一个成像装置(111、112)，以便借助显微荧光成像在观察时段(301)期间采集样本的至少一部分的多个参考图像(251)，其中，就观察时段(301)而言用比测量图像(201)更小的位置空间密度和/或更小的时间密度采集参考图像(251、261)，-基于测量图像(201)和基于预测算法(205)确定(3020)合成的荧光图像(202)，并且
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基于在参考图像(261)的至少一部分和合成的荧光图像(202)的至少一部分之间的比较执行(3025)对合成的荧光图像(202)的验证。18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述处理器设置用于实施根据权利要求2所述的计算机实现的方法。

技术总结
预测算法基于测量图像确定了合成的荧光图像。预测算法可以基于在测量期间自动采集的参考图像进行训练。也可以基于参考图像进行对合成的荧光图像的验证。合成的荧光图像的验证。合成的荧光图像的验证。


技术研发人员：加博尔
受保护的技术使用者：苏黎世联邦理工学院
技术研发日：2022.06.02
技术公布日：2022/12/5