영상 입자 분석

Imaging particle analysis

이미징 입자 분석은 디지털 이미징을 사용하여 입자를 측정하는 기술로, 보다 광범위한 입경 분석에 의해 정의된 기술 중 하나입니다.측정에는 입자 크기, 입자 모양(형태학 또는 형상 분석, 그레이스케일 또는 색상), 통계 모집단 측정의 분포(그래프) 등이 포함됩니다.

설명 및 이력

촬상 입자 분석은 촬상 분석 또는 촬상 처리에 공통적인 기술을 사용하여 촬상 입자 분석을 수행합니다.여기서 입자는 입자 크기 분석별로 입자 고체로 정의되며, 따라서 원자 또는 아원자 입자를 포함하지 않습니다.또한 이 기사는 합성(계산된) 영상(계산 단층 촬영, 공초점 현미경 검사, SIM 및 기타 초해상도 현미경 검사 기술 등)이 아닌 실제 영상(옵션으로 형성됨)으로 제한됩니다.

이상과 같이 입자 분석의 주요 방법은 광학 현미경을 이용하는 것이다.광학 현미경은 1600년대부터 [1]입자의 분석에 사용되어 왔지만, 과거의 "분석"은 인간이 인간의 시각 시스템을 이용하여 이루어졌습니다.따라서, 이 분석의 대부분은 주관적이거나 본질적으로 질적이다.현미경의 망막 측정과 같은 질적 도구를 사용할 수 있는 경우에도 여전히 사람이 측정값을 결정하고 기록해야 했습니다.

1800년대[2] 후반부터 사진판 사용이 가능해지면서 필름이나 종이에 영구히 현미경 이미지를 캡처할 수 있게 되었고, 하드카피 이미지 위에 눈금자를 사용하여 측정치를 쉽게 얻을 수 있게 되었습니다.이것은 입자 측정의 취득을 현저하게 가속화했지만, 여전히 지루하고 노동 집약적인 프로세스였고, 이는 통계적으로 유의한 입자 모집단을 측정하기 어렵게 만들었을 뿐만 아니라 프로세스에 어느 정도의 인적 오류를 초래했다.

마지막으로 대략 1970년대 후반부터 이미지를 캡처하기 위한 CCD 디지털 센서와 이러한 이미지를 처리할 수 있는 컴퓨터가 디지털 이미징을 사용하여 프로세스를 혁신하기 시작했습니다.디지털 화상 처리를 실행하기 위한 실제 알고리즘은 한동안 존재했지만, 이러한 분석을 수행하는 데 필요한 상당한 컴퓨팅 능력을 합리적인 가격으로 이용할 수 있게 된 후에야 디지털 이미징 기술이 주류에서 채택될 수 있었습니다.최초의 동적 영상 입자 분석 시스템은 1982년에 [3]특허를 받았습니다.저비용으로 보다 고속의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있게 됨에 따라, 입자의 현미경 이미지로부터 측정 작업을 자동적으로 기계로 실시할 수 있게 되어, 훨씬 짧은 시간에 큰폭으로 많은 입자를 측정할 수 있게 되었습니다.

이미지 획득 방법

촬상 입자 분석을 수행하는 기본 공정은 다음과 같다.

  1. 디지탈카메라는 광학계의 시야 이미지를 캡처한다.
  2. 그레이스케일 임계값 처리로 화상분할을 실시하여 입자를 배경에서 분리하여 [4][5][6]각 입자의 2치 화상을 작성한다.
  3. 디지털 화상 처리 기술은 화상 분석 작업을 수행하기 위해 사용되며, 그 결과 각 [7]입자에 대해 형태학적 및 그레이스케일 측정이 저장된다.
  4. 그런 다음 각 입자에 대해 저장된 측정은 이미지 모집단 [8]통계를 생성하거나 입자를 필터링 및 유사한 유형의 그룹으로 정렬하기 위한 알고리즘 입력으로 사용됩니다.일부 시스템에서는 이종 샘플에 포함된 다른 입자 유형을 분리하기 위해 정교한 패턴 인식 기술을[9][10] 사용할 수도 있다.

촬상 입자 분석기는 이미지 획득 방법에 따라 정적 및 동적 두 가지 다른 유형으로 세분할 수 있습니다.기본 원리는 같지만 이미지 취득 방법은 성격도 다르고 장단점도 있다.

정적 이미징 입자 분석

정적 이미지 획득이 가장 일반적인 형태입니다.거의 모든 현미경은 C 마운트 어댑터를 통해 디지털 카메라를 받아들이도록 쉽게 조정할 수 있습니다.이러한 유형의 설정은 종종 디지털 현미경이라고 불리지만, 이 이름을 사용하는 많은 시스템은 모니터에 이미지를 표시하는 데만 사용됩니다.

샘플은 현미경 스테이지에 배치된 현미경 슬라이드 위에 준비됩니다.샘플의 초점을 맞춘 후에는 이미지를 획득하여 모니터에 표시할 수 있습니다.디지털 카메라 또는 프레임 그래버가 있는 경우 이미지를 디지털 형식으로 저장할 수 있으며, 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 [11][12]시야에서 입자를 분리하여 측정할 수 있습니다.

정적 영상 획득에서는 한 번에 하나의 시야 영상만 캡처됩니다.사용자가 슬라이드에 있는 동일한 샘플의 다른 부분을 촬영하려면 X-Y 위치 고정 하드웨어(일반적으로 현미경의 두 선형 단계로 구성됨)를 사용하여 슬라이드의 다른 영역으로 이동할 수 있습니다.동일한 입자를 두 번 이상 세고 측정하지 않도록 두 이미지가 겹치지 않도록 주의해야 합니다.

정적 이미지 획득의 주요 단점은 샘플 준비(필요한 경우 적절한 희석 방법으로 샘플을 슬라이드 위에 올리는 것)와 통계적으로 유의한 수의 측정 입자를 획득하기 위한 스테이지의 여러 이동 모두에서 시간이 걸린다는 것입니다.컴퓨터 제어식 X-Y 포지셔닝 스테이지는 프로세스의 속도를 높이고 작업자의 개입량을 줄이기 위해 사용되기도 하지만, 여전히 시간이 많이 걸리는 프로세스이며,[13] 고배율로 작업할 때 필요한 정밀도 때문에 모터 구동 스테이지는 비용이 많이 들 수 있습니다.

정적 입자 이미징 시스템의 주요 장점은 표준 현미경 시스템의 사용과 현장 고려 사항의 심도가 단순하다는 것입니다.이러한 시스템은 어떤 표준 광학 현미경으로도 만들어질 수 있기 때문에, 이미 현미경을 가지고 있는 사람들에게는 더 저렴한 접근법이 될 수 있다.다만, 보다 중요한 것은, 현미경 베이스의 시스템은, 일반적으로 동적 이미징 시스템에 비해, 필드상의 문제의 깊이가 낮다는 것입니다.이는 샘플이 현미경 슬라이드 위에 놓여진 다음 보통 커버 슬립으로 덮여 있기 때문에 광축을 기준으로 입자를 포함하는 평면이 제한되기 때문입니다.즉, 더 많은 [13]입자가 고배율에서 허용 가능한 초점에 놓이게 됩니다.

동적 이미징 입자 분석

동적 이미징 입자 분석을 위한 플로우 스루 아키텍처를 나타내는 다이어그램입니다.

Dynamic image acquisition(동적 이미지 획득)에서는 샘플을 현미경 광학 부분을 지나가고 고속 플래시 조명을 사용하여 샘플의 움직임을 효과적으로 "고정"함으로써 많은 양의 샘플이 이미징됩니다.플래시는 카메라의 높은 셔터 속도와 동기화되어 모션의 흐림을 더욱 방지합니다.blur)를 더욱 방지합니다.드라이 파티클 시스템에서는 파티클이 쉐이커 테이블에서 분사되어 광학계를 지나 중력에 의해 낙하한다.유체 이미징 입자 해석 시스템에서 액체는 오른쪽과 같이 좁은 플로우 셀을 사용하여 광축을 가로질러 통과된다.

동적 이미징 입자 분석기에서 광축에 수직인 플로우 셀 단면을 나타내는 다이어그램.크레딧:Fluid Imaging Technologies, Inc.

플로우 셀은 오른쪽의 두 번째 다이어그램과 같이 광축에 수직인 깊이를 특징으로 합니다.입자의 초점을 유지하기 위해 입자가 광축에 수직인 최적의 초점 평면을 유지하도록 흐름 깊이를 제한한다.이는 정적 이미징 시스템의 현미경 슬라이드 + 커버 슬립 효과와 유사한 개념입니다.배율이 증가함에 따라 전계 깊이가 기하급수적으로 감소하므로 배율이 높을수록 플로우 셀의 깊이를 크게 좁혀야 합니다.

동적 이미지 획득의 주요 단점은 위에서 설명한 대로 플로우 셀 깊이를 제한해야 한다는 것입니다.즉, 일반적으로 플로우 셀 깊이보다 큰 크기의 입자는 시스템을 막히게 될 가능성이 높기 때문에 처리 중인 샘플에는 허용되지 않습니다.따라서 일반적으로 평가 전에 샘플을 필터링하여 플로우 셀 깊이보다 큰 입자를 제거해야 합니다.매우 넓은 범위의 입자를 조사하려면 샘플을 더 작은 크기의 범위 구성요소로 분할하여 다른 확대/흐름 셀 [13]조합으로 실행해야 할 수 있습니다.

동적 이미지 수집의 주요 장점은 일반적으로 분당 10,000개 이상의 입자를 상당히 빠른 속도로 획득하고 측정할 수 있다는 것입니다.이는 통계적으로 유의한 모집단을 수동 현미경 검사 또는 정적 이미징 입자 분석으로 이전에 가능했던 것보다 훨씬 짧은 시간 내에 분석할 수 있음을 의미합니다.이러한 의미에서 동적 이미징 입자 분석 시스템은 입자 카운터의 전형적인 속도와 현미경의 [13]식별 능력을 결합한다.

동적 이미징 입자 분석은 식물성 플랑크톤, 동물성 플랑크톤, 그리고 크기가 2um에서 5mm에 이르는 다른 수생 미생물을 분석하기 위해 수생 미생물 연구에 사용된다.동적 이미징 입자 분석은 300nm에서 5mm 크기의 입자를 특성화하고 분석하는 바이오 의약품 연구이기도 하다.

마이크로플로우 이미징

마이크로플로우 이미징(MFI)은 플로우 현미경을 이용해 용액에 포함된 입자를 크기에 따라 정량화하는 입자 분석 기법이다.이 기술은 약 1μm에서 > [14]50μm까지의 눈에 보이지 않는 입자를 특징짓기 위해 바이오 의약품 산업에서 사용됩니다.


레퍼런스

  1. ^ Jabez Hogg (1887). The Microscope: Its History, Construction, and Application: Being a Familiar Introduction to the Use of the Instrument, and the Study of Microscopical Science (12th ed.). G. Routledge and Sons. p. 8.
  2. ^ Gaston Tissandier (1877). A History and Handbook of Photography. Sampson, Low, Marston, Low, & Searle. p. 1.
  3. ^ 미국 특허 4,338,024
  4. ^ Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E. (2002). Digital Image Processing. Pearson Education. pp. 595–611. ISBN 978-8178086293.
  5. ^ Sankur, Bulent (2004). "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation". Journal of Electronic Imaging. 13 (1): 146. Bibcode:2004JEI....13..146S. doi:10.1117/1.1631315. ISSN 1017-9909.
  6. ^ Otsu, Nobuyuki (1979). "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 9 (1): 62–66. doi:10.1109/TSMC.1979.4310076. ISSN 0018-9472.
  7. ^ Carter, R M; Yan, Y (2005). "Measurement of particle shape using digital imaging techniques". Journal of Physics: Conference Series. 15 (1): 177–182. Bibcode:2005JPhCS..15..177C. doi:10.1088/1742-6596/15/1/030. ISSN 1742-6588.
  8. ^ Pouli, T.; Cunningham, D; Reinhard, E. "Image Statistics and their Applications in Computer Graphics (2010)" (PDF). Eurographics, State of the Art. Archived from the original (PDF) on 1 April 2011. Retrieved 2 January 2014.
  9. ^ Rosenfeld, A. (1981). "Image pattern recognition". Proceedings of the IEEE. 69 (5): 596–605. doi:10.1109/PROC.1981.12027. ISSN 0018-9219. S2CID 13410801.
  10. ^ Young, T. Y. (1986). Handbook of Pattern Recognition and Image Processing. Academic Press. ISBN 978-0127745602.
  11. ^ Russ, J.C. (1990). Computer-Assisted Microscopy: The Measurement and Analysis of Images. Springer US. ISBN 978-1-4612-7868-9.
  12. ^ Hazelwood, Kristin L.; Olenych, Scott G.; Griffin, John D.; Cathcart, Judith A.; Davidson, Michael W. (2007). "Entering the Portal: Understanding the Digital Image Recorded Through a Microscope". In Shorte, Spencer L.; Frischknecht, Friedrich (eds.). Imaging Cellular and Molecular Biological Functions. Springer. pp. 3–43. ISBN 978-3-540-71330-2.
  13. ^ a b c d Brown, L. "Dynamic Versus Static Image Acquisition in Particle Imaging". www.particleimaging.com. Archived from the original on 3 January 2014. Retrieved 2 January 2014.
  14. ^ Sharma, DK; King, D; Oma, P; Merchant, C (2010). "Micro-flow imaging: flow microscopy applied to sub-visible particulate analysis in protein formulations". AAPS J. 12 (3): 455–64. doi:10.1208/s12248-010-9205-1. PMC 2895433. PMID 20517661.