断層位相顕微鏡技術の定量的精度を評価するための 3D 散乱マイクロファントムサンプル

Scientific Reports volume 12、記事番号: 19586 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この論文では、二光子重合で作製した構造的に複雑な生体模倣散乱構造を紹介し、この物体をコンピュータイメージングシステムのベンチマークに利用します。ファントムは、自由度、つまり屈折率コントラストと散乱層の寸法を変更することで散乱を調整することができ、組織内の単一細胞を表す 3D イメージング品質テストが組み込まれています。サンプルは複数の 3D 顕微鏡技術で使用される可能性がありますが、3 つの断層位相顕微鏡 (TPM) 再構成法に対する散乱の影響を実証します。これらの方法の 1 つはサンプルが弱散乱であると仮定し、他の 2 つは多重散乱を考慮します。研究は 2 つの波長 (可視光と近赤外線) で実行され、散乱現象の倍率として機能します。私たちは、波長を可視から近赤外に変えると、TPM 再構成法の適用性に影響を与えることがわかりました。近赤外領域での散乱が減少した結果、多重散乱指向の技術は、実際には、弱い散乱サンプルを対象とした方法よりもパフォーマンスが悪くなります。これは、物体と光の相互作用に微妙な変化があった場合でも、サンプルの散乱特性に応じて適切なアプローチを選択する必要があることを意味します。

計算光学における現代の課題の 1 つは、散乱サンプルを高解像度で画像化することです1。これは、スフェロイドやオルガノイドなどの複雑な生物学的構造が、創薬などにおいて 2D 細胞培養よりも適切なモデルとなる傾向があるという事実に起因すると考えられます 2。また、ほとんどの生体内イメージング技術では、プローブ光が組織の複雑な構造を通過する必要があるため、多重散乱によりイメージングの深さが大幅に制限されます。この要求により、新しい方法の開発が促進されています1、3、4、5。しかし、分析試料の散乱強度に基づいて適切な方法を選択することは困難です。このため、物体の散乱特性に応じて適用限界を決定するには、さまざまなイメージングシステムやアルゴリズムを評価するための多用途で再現性のある定量的な方法が不可欠です。 1 つの可能性は、キャリブレーション済みのマイクロファントムをイメージングターゲットとして使用することです。残念ながら、既存のマイクロファントムは、多重散乱法が対象とする不均一に散乱する多細胞サンプルの種類と比較して、通常、散乱が弱い (例、屈折率が一致した微小球) か、過度に単純化した (例、屈折率が一致していない微小球) 6,7 のいずれかです。これは、反復収束がエネルギーランドスの複雑さに依存し、サンプルの 3D 複雑さに直接関連する非凸ソルバーを利用する計算イメージング手法を特徴付ける際の重大な制限です8。

この研究では、多重散乱屈折率 (RI) 分布を持つ 3D プリントされたマイクロファントムを紹介します。これを行うために、当社はレーザーによる直接書き込みによる 3D プリンティングの最近の開発を活用しています9、10、11、12。利用可能な複数の 3D プリンティング技術 13、14、15、16、17、18 の中から、既知の形状と校正された RI を持つマイクロファントムサンプルの 3D プリンティングを可能にする 2 光子重合を選択しました。直接レーザー書き込みの他の実装と比較すると、(1) 比較的高い変調範囲で RI を制御でき、(2) 異なる液浸液を使用して製造後に RI コントラストまたは散乱強度を調整でき、(3) および生体試料と同じ方法でマイクロファントムを測定します。次に、断層撮影位相顕微鏡 (TPM) の分野におけるファントムの応用を紹介します。この技術は、以前の研究で印象的な生物学的イメージング結果を実証した技術です。ただし、すべての計算イメージング手法が、提案された手順で評価できることに注意することが重要です。

TPM は、半透明のサンプルを介したさまざまな照明角度に沿った光学投影を利用してサンプルの 3D RI を再構成する、定量的でラベルフリーのイメージング方法です。この方法は、RI が細胞および細胞内レベルでの乾燥質量分布に直接関係する生物学的イメージングにいくつかの応用例を発見しました。屈折率と乾燥質量は、細胞周期の現在の段階 19、細胞構造 20、21、細胞に対する光生化学的影響 22、細胞パラメーターに対する外部要因の影響 23、24 などを分析する際に重要な要素であることが知られています。単細胞レベルの乾燥塊によって提供される豊富な情報を考慮すると、乾燥塊の分析機能を大きな多細胞クラスター、厚い組織切片、または微生物全体に拡張することが大きな需要があります。ただし、3D RI を再構成するために、従来の TPM 手法は、サンプルが弱く散乱していることに依存する計算再構成手法で重要な仮定を利用します 25。これらの仮定により、サンプルの厚さはわずか数十ミクロン程度に制限されます。厚く複雑なサンプルの場合は、多重散乱に対応する再構成フレームワークを利用する必要があります。この目的を達成するために、近年、多重散乱に対応するための新しいフレームワークを導入する多数の TPM アプローチが提案されています 26、27、28、29、30、31。特に、これらのアプローチは非線形および非凸ソルバーを利用してサンプルの 3D RI を反復的に解決します。これらの方法は多重散乱サンプルの RI を再構成する際に優れた結果を示していますが、その定量的精度はまだ実験的にしっかりと特性化されておらず、提示された結果では通常、特定の散乱レベルに適切なアプローチを選択するために異なる方法を比較することはできません。サンプルで。 TPM 法の定量的精度を実験的に評価する一般的な戦略は、既知の RI 分布を持つサンプルの 3D RI を再構成することです6、7、32。弱い散乱または過度に単純化されたマイクロファントムの正確な 3D RI 再構成を出力する多重散乱 TPM 法は、極小値に収束する確率が大幅に高い、より複雑な多重散乱サンプルに対して同様に正確な RI 再構成を出力することは期待できません。多重散乱 TPM 法の定量的精度を確実に特徴付けるには、TPM 法がイメージングするサンプルの種類の構造の複雑さを模倣する既知の 3D RI を備えたマイクロファントムを使用することが不可欠です。私たちの知る限り、この種のゴールドスタンダードの多重散乱マイクロファントムは存在しません。

このセクションでは、3D プリントされたマイクロファントムの設計と、3 つの TPM 再構成法の評価におけるその応用について説明します。

私たちが設計し 3D プリントした散乱マイクロファントムは、さまざまな層にわたって方向を切り替えるロッドの擬似ランダム分布内に埋め込まれた内部テスト構造 33 を備えた細胞状ターゲットで構成されています (図 1a)。各ロッドの幅と高さは、それぞれ 0.5 \(\upmu\)m と 1.8 \(\upmu\)m に等しくなります。各層のロッド間の横方向の距離は 0.7 \(\upmu\)m から 3 \(\upmu\)m の間でランダム化され、層は 1.4 \(\upmu\)m ごとに垂直に積み重ねられます。結果として得られる構造は透明であり (0.1 mm\(^{-1}\)34 の吸光係数で 99% 以上の透過率)、多重散乱 35 を示します。最終的な散乱領域は、おおよそのフィルファクタを持つ 60 \(\upmu\)m \(\times\) 60 \(\upmu\)m \(\times\) 40 \(\upmu\)m の立方体です。 25% (ポリマーが占める体積の割合)。

(a) 散乱マイクロファントム設計の半断面図。 (b) 準ランダムに分布したロッドからなる散乱層の SEM 画像。 (c) 散乱層を構成する個々のロッド。 (d) 画像化ターゲット、細胞ファントムの 3D RI 分布の視覚化。解像度ターゲット (挿入図に表示) や細胞核小体などの細胞内特徴は、外寸 30 \(\upmu\)m \(\times\) 25 \(\upmu\)m \ の切頭楕円体で囲まれています。 (\times\) 12 \(\upmu\)m、これは 60 \(\upmu\)m \(\times\) 60 \(\upmu\)m \(\times\ の中心に埋め込まれます) 40 \(\upmu\)m 散乱立方体。

ランダムに分布したロッドの層内に埋め込まれた細胞様ターゲットは、例えば組織を表す散乱ボリューム内に包まれた単一の生物学的細胞を模倣します。細胞ターゲットは、TPM イメージングシステムの定量的精度の評価を可能にする下部構造で構成されています 36。 3D プリント手順に関する情報はセクション 2 に記載されています。「３次元散乱マイクロファントム作製」。細胞ターゲット内の主な特徴には、分解能テストターゲット、核内に浮遊する核小体、および遅い RI 変化の領域が含まれます (図 1d を参照)。特に、解像度テストのターゲットは、空間周波数 37 が最大 1667 lp/mm まで増加するラインで構成されています。細胞テストターゲット内で区別できるラインの最大空間周波数を評価することにより、選択した TPM 法の画像解像度を特徴付けることができ、他の研究グループによって説明されている解像度を評価するさまざまな方法と比較できる可能性があります 38,39。マイクロファントム全体の散乱部分を構成するロッドの擬似ランダム分布は、セルターゲットの 0.5 \(\upmu\)m 以内に抑制され、テスト構造のいずれとも交差しません。ファントムのモデルはデータセット 140 で入手できます。

3 つの TPM 再構成方法が実装され、提案されたマイクロファントムの断層撮影再構成の比較を通じて評価されました。その方法は、(1) サポート制約付きゲルヒバーグ・パオプリス (GPSC)41、(2) 電場測定付きマルチスライスビーム伝播 (MSBP-E)42、および (3) 強度付きマルチスライスビーム伝播です。 −測定のみ（ＭＳＢＰ−Ｉ）３１．比較を行うために、ファントムは TPM デバイスで測定され、633 nm と 835 nm の両方の波長を使用して、異なる角度で照射されたマイクロファントムの複素数値散乱場測定から 2 つのデータセットが構成されました。 GPSC および MSBP-E では、これらのデータセットが直接使用されました。 MSBP-I の場合、振幅成分のみが使用されました。測定値とそれに対応する 3D RI 再構成はデータセット 140 で利用できます。

図 2 は、両方の波長の再構成結果を示しています。マイクロファントム内の解像度テストラインを視覚化することにより、TPM 再構成の横方向 (x および y) 解像度を特徴付けます。 3 つの TPM 再構成方法を定量的に比較するために、白の破線 aa および bb 線に隣接する行または列のピクセル値の平均と標準偏差を計算することによって、これらの解像度テストにわたる水平および垂直断面プロットを生成しました。 \(\pm 4\) ピクセル。これらの断面図を以下に示します。

633 nm と 835 nm の波長で測定され、3 つのアルゴリズムで計算されたマイクロファントムの断層撮影再構成の比較。下部の各 1D プロットを囲む影付きの色付き領域は標準偏差を表します。

開発されたマイクロファントムの既知の複雑な形状と屈折率分布により、可視から近赤外への波長の変化が TPM 再構成法の適用可能性に影響を与えることが示されています 43,44。 633 nm の波長光を使用して GPSC アルゴリズムを使用してマイクロファントムを再構成した後の解像度テスト領域の拡大図では、マイクロファントムのテスト領域内の線の特徴を遮る顕著な粒子状のアーティファクトが明らかになります。 835 nm の波長の光で再構成すると、これらのアーティファクトが大幅に減少することに注目します。これは、633 nm の波長では、マイクロファントムの散乱が多すぎて GPSC を適用できないことを示唆しています。 835 nm の GPSC 再構成アーティファクトの減少は、光の長い波長の方が短い波長よりも散乱に対する耐性が高いという従来の知識と一致します。この観察が散乱の減少によるものであり、2 つの光源間のノイズ特性の違いによるものではないことを確認するために、入力データセット内の物体のない領域における位相ノイズの標準偏差を分析しました。 633 nm の波長の光では、\(\sigma = 0.10\) ラジアンの位相ノイズ標準偏差が観察され、835 nm の波長の光では \(\sigma = 0.08\) ラジアンの位相ノイズ標準偏差が観察されました。。これらのノイズ特性間の変動が非常に小さいことを考えると、マイクロファントムのテストラインを視覚化する能力に影響を与える GPSC 再構成品質の主な要因は、2 つの異なる波長でのマイクロファントムの散乱強度であると結論付けます。

特に、MSBP-E と MSBP-I はどちらも、ノイズ存在下での非凸反復ソルバーの収束を安定させるために、トータルバリエーション (TV) 正則化を使用しています 45。特に 633 nm の波長光を使用する場合、TV 正則化により、TV 正則化を使用しない GPSC 経由で計算された 3D 再構成と比較して、ノイズの少ない 3D RI 再構成が得られます。これは、図 2 の 2D 断面図で直接視覚化でき、1D 断面図に示されている標準偏差の範囲によって確認されます。ただし、正則化の欠点は、高解像度の特徴にぼやけ効果があることです。マイクロファントムは 835 nm の波長光では散乱が少ないため、GPSC だけがマイクロファントム内の高空間周波数テストラインを再構築することができました。通常、TV 正則化の強度は実験要因に合わせて手動で調整され、反復安定性の達成と高い画像解像度のトレードオフのバランスがとれます。

平均 RI に関しては、ファントムのグラウンドトゥルース RI 分布に関する知識により、再構成結果を GPSC、MSBP-E、および MSBP-I と定量的に比較することが可能になります。すべての方法がマイクロファントムのバルク特性をうまく捕捉していることがわかります。上で説明したように、GPSC による 3D 再構成では、633 nm の波長の光を使用すると粒子の粗いアーティファクトが表示されます。これは、マイクロファントムがその波長で多重散乱しているためと考えられます。さらに、MSBP-I はわずかに過大評価された RI 値を出力し、低周波空間アーティファクト（他の強度のみの位相イメージング技術でも観察されている 46、47）の影響を受けます。他の研究では、部分コヒーレント照明を使用すると MSBP-I がより高い精度を示し、コヒーレントノイズが大幅に低減されることが示されています 31。将来の研究には、より複雑な散乱マイクロファントムを使用した広範囲の TPM 再構成技術にわたってこの分析を繰り返すことが含まれる可能性があります。

提示された結果により、照明波長の変更がマイクロファントムの散乱特性に影響を与えることを示します。具体的には、マイクロファントムは、波長６３３ｎｍの光では多重散乱であるが、波長８３５ｎｍの光では弱い散乱である。これは当然、照明波長の最適な選択は解像度 (単一投影の場合 \(\frac{\lambda }{NA}\)) と散乱強度の間のバランスをとる必要があることを示しています。これまでに示したように、多重散乱法を適用する代わりに、照明波長を長くし (これによりサンプルの散乱強度が減少し)、フーリエ回折定理に基づいた、多重散乱法を利用しない方法を適用する方が有利な場合があります。総変動制約。しかし、より根本的には、3D プリントされたマイクロファントムにより、さまざまな TPM 手法にわたる 3D RI 再構成精度の定量的評価が可能になることを示しました。この機能は、特定のクラスのサンプルやイメージング条件に最適化された TPM メソッドを選択する場合に重要です。

今後の研究は、ファントムの散乱強度を定量化し、これらの量をさまざまな組織タイプの散乱特性と関連付ける方法の開発に焦点を当てます。成功すれば、(提示された方法を使用して) 3D マイクロファントム構造を設計して作製し、多細胞クラスターからバルク組織や小型生物に至るまでの幅広い生物学的標本を模倣することが可能になります。もう 1 つの可能な方向は、ファントムの散乱パラメータを調整して、光コヒーレンス断層撮影法や共焦点反射顕微鏡などの散乱組織の画像化に使用されるさまざまな技術の画像化性能を特徴付けることです。最後に、我々は、二光子重合の柔軟性を利用して、生体適合性樹脂を使用して（例えば、サンプル回転断層撮影用の光ファイバーの端面に）異なる基板上にマイクロファントムを作製することができることを構想している（試験ターゲットと生細胞を結合するため）単一の測定ボリュームで48)、または樹脂を機能性粒子で修飾する18(たとえば、吸収も測定するシステムに対応するため49、50、51、52、53)。

以下に、(1) 複数の散乱マイクロファントムを 3D プリントする方法論を示します。 (2) マイクロファントムの散乱電場測定値を実験的に収集するために使用する TPM イメージングシステムの光学設計。 (3) 測定データから 3D RI を再構成するために使用された 3 つの断層撮影アルゴリズムの短い理論的説明。

ファントムは 2 光子レーザーリソグラフィーを使用して製造されます。このリソグラフィーでは、集束されたレーザービームが液体樹脂内で走査されます。レーザーの焦点ボリューム内の樹脂は局所的に重合します。レーザービームの走査軌道と露光時間を調整することで、3D プリントされた形状 (精度 100 nm 程度) と RI (精度 \(5 \times 10^{-4}\) を同時に制御できます) 、構造内の最大 \(\Delta\)RI = 0.03) を 3 次元で示します。 1.3 NA 100\(\times\) の顕微鏡対物レンズとピエゾスキャニングステージを備えた Photonic Professional GT (Nanoscribe GmbH) を使用しました。ファントムは、#1.5H カバースリップ上の IP-Dip 樹脂 (Nanoscribe GmbH) で製造されます (ディップイン構成 54)。製造後、構造を PGMEA (プロピレングリコールモノメチルエーテルアセテート; 12 分) で現像し、続いてイソプロピルアルコール (10 分) で現像し、ブロー乾燥しました。機能の作成と検証の完全な方法論は、以前の研究で見つけることができます33。

TPM イメージング実験を行うために、マイクロファントムを Zeiss Immersol 518F オイル (RI\(_{632}\) nm = 1.5123) に浸漬しました。これにより、培地に浸漬した細胞の場合と同様の RI コントラストが得られます。さまざまな屈折率を持つ浸漬油を使用することにより、製造後のマイクロファントムの散乱特性を調整することが可能です。

この研究では、散乱ファントムを研究するために、図3a)に示すような光学システムが使用されました。このシステムはマッハツェンダーベースの TPM 顕微鏡 55 であり、静止サンプルとガルバノミラー (Thorlabs GVS212/M) 56 で回転する照明を備えた角度が制限された構成で動作します。研究は 2 つの波長を使用して実行されたため、提示された断層撮影顕微鏡の 2 つの改良版が存在しました。最初のバージョン \(\text {TPM}_{633}\) は波長 \(\lambda =\) 633 nm で動作し、2 番目のバージョン \(\text {TPM}_{835}\) は \(\lambda =\) 835nm。入力ビーム (図 3a の S) は光ファイバーで送られ、コリメートされた後、物体アームと参照アームに分割されます。 \(\text {TPM}_{633}\) システムでは、光源はボリュームブラッググレーティングレーザー (Necsel NovaTru Chroma 633 SLM)、\(\text {S}_{633}\) で、単一の縦モードであり、長いコヒーレンス長を提供します。 \(\text {TPM}_{835}\) システムは掃引光源 (Superlum Broadsweeter BS-840-2-HP、\(\Delta \lambda\)= 800 ～ 870 nm) を利用し、\(\text { S}_{835}\) を \(\lambda =\) 835 nm に設定します。コヒーレンス長の違いにより、\(\text {TPM}_{835}\) 測定用の参照ビームに追加の遅延モジュールが配置されました。この作品のビーム分割立方体は、使用する波長に応じて 400 ～ 700 nm または 700 ～ 1100 nm でコーティングされました。チューブレンズ TL1 の焦点距離は \(\text {EFL}_{633}\text {=}\) 150 mm と \(\text {EFL}_{835}\text {=}\) 200 mm でした。それぞれ。図 3 の両方の顕微鏡対物レンズ (MO1 および MO2) は、100\(\times\) NA 1.3 セミプランアポクロマート、無限遠補正対物レンズでした。 TL2 で使用した 2 番目のチューブレンズは \(\text {EFL}_{633}\text {=}\) 200 mm または \(\text {EFL}_{835}\text {=}\) 300 mm でした。これにより、倍率 \(M_{633}=-\,48.5\) および \(M_{835}=-\,72.7\) が得られました。システムで使用されたカメラはどちらの場合も CMOS センサーで、\(\text {CAM}_{633}\) の場合は 3.45 \(\mu m\) ピクセルサイズ (JAI BM500GE)、\(\text {CAM}_{633}\) の場合は 5.5\(\ \(\text {CAM}_{835}\) の場合、μ m\) ピクセルサイズ (Basler acA2040-180km)。最小倍率は、各投影で正しいホログラム記録を保証するためにピクセルサイズと波長によって決まります 57 は、\(M_{633 min}=-\,44.2\) および \(M_{835 min}=-\,53.5) です。 \)、どちらの場合も満たされます。ホログラムのサンプルを図 3b) に示します。両方のシステムは、天頂角 \(\theta =47^{\circ }\) で円形スキャンシナリオ (図 3d を参照) でサンプルを照明するように設定され、 \(\varphi =2^{\) の間隔で 180 個の投影を提供しました。円 }\)。 835nm でシステムによって提供される位相と振幅のサンプルを図 3c と e に示します。

(a) マッハツェンダーベースの TPM 測定システム。 S、光源。 GM、ガルバノシステム。 TL1 および TL2、チューブレンズ。 MO1 および MO2。顕微鏡対物レンズ。 SPL、サンプル面。 CAM、カメラ; (b) サンプルの軸方向照明で取得されたホログラム。 (c) \(\varphi =304^{\circ }\) における投影の振幅。 (d) 測定に使用される円形スキャンシナリオ。回転角: \(\varphi\)、天頂角: \(\theta =47^{\circ }\); (e) 投影のフェーズ。

比較に使用されるマイクロファントムの 3D RI を計算するための 3 つの異なる TPM 再構成方法がありました。各方法のデータは、セクション 2 で説明したように取得された多角度散乱測定を通じて取得されました。「測定システム」。以下にこれらのメソッドについて簡単に説明します。これらの方法の詳細な説明は、それぞれの参考文献に記載されています。

多重散乱モデルを利用した TPM 再構成アルゴリズムと比較するためのベースライン標準を提供するために、最初に弱散乱 TPM 法を使用してマイクロファントムの 3D RI を再構成します。特に、追加の有限オブジェクトサポート制約 (GPSC) で強化された Gerchberg-Papoulis アルゴリズムを使用します41。当社の TPM システムによって測定された複素数値の電場が入力として使用されます。この手順は 2 つのステップで実行されます。まず、最初の断層撮影の 3D RI 分布が、強力な総変動正則化を使用して電場測定から再構築されます 45。これは、Chambolle-Pock58 最適化手法を通じて実行され、ASTRA 断層撮影ツールボックス 59 で実装されます。結果は 2 値化され、有限オブジェクトサポートが生成されます。次に、直接反転法 (Wolf 変換とも呼ばれる) の反復バージョンである古典的な Gerchberg-Papoulis アルゴリズムが使用されます 60。この反復手順はフーリエ回折定理 61 に基づいており、一次散乱近似を利用しています。ここでは、再構成とそのフーリエ変換が交互に計算され、信号領域での非負性と有限オブジェクトのサポート、周波数領域での元の投影の補充などの制約が適用されます。

多重散乱をモデル化するための私たちの主な方法は、マルチスライスビーム伝播法 (MSBP)62 であり、最近、生物学的イメージングで有望な結果が示されています 42,63。 MSBP の最初の実装では、上記の GPSC によって利用されたものとまったく同じ電場データセットを使用します。サンプルの 3D RI の初期推定値が選択されて、反復手順が開始されます。その後、MSBP 法を使用して、サンプルの最初に推定された 3D RI を伝播する平面波から生じる散乱測定をシミュレートします。このシミュレーションから得られた散乱場は、当社の TPM システムで実験的に得られた散乱場と比較されます。シミュレーション測定と実験測定の間で計算された誤差は、3D サンプル推定の各層を通じて逆伝播され、各ボクセルの RI 値が段階的に変更されます。これらのステップを繰り返す継続的な反復により、最終的には 3D サンプル推定値が安定した定常状態の解に収束します。我々は、学習断層撮影アルゴリズム (LT)42 を通じて、電場測定を伴う MSBP (MSBP-E) を実装しました。 LT プロシージャは、収束を確実にするために各反復で追加の弱い合計変動 (TV) 正則化が適用される反復最適化アルゴリズムです。この方法は、反復プロセスの開始点として初期推測が選択された場合に最も効果的に機能することがわかりました。このペーパーでは、直接反転法を使用して初期推定を提供します。

最近の研究では、MSBP 法の勾配更新ステップを再定式化して、非干渉強度測定値のみから 3D RI を再構築できることが実証されました 31。この方法の主な利点には、再調整なしでのデュアルアーム干渉計の長期使用を制限する機械的不安定性に対する耐性がある非干渉イメージングシステムの使用が含まれます。さらに、RI 再構成に必要な十分なコヒーレンスを維持しながら、測定におけるコヒーレントスペックルアーティファクトを回避するために、光源を部分的にコヒーレントにすることができます。この MSBP の強度のみのバリアント (ここでは MSBP-I と呼びます) を使用した 3D RI 再構成を実証する目的で、GPSC および MSBP-E 再構成に使用される電場測定の振幅成分を単純に使用します。上で説明した。 MSBP-E と同様に、総変動正則化は反復ごとに適用されます。 MSBP-I の開始点はゼロの行列です。

説明されているすべての TPM 再構成方法は、同じ停止基準を使用して計算を自動的に終了する反復手順です。この基準は、以前に提示された方法の修正版であり64、Alg. 以下1。この手順の背後にある一般的な直観は、連続する反復から出力された 3D サンプル推定間の変化のダイナミクスが特定の飽和レベル \(\epsilon\) を下回ったときに反復計算プロセスを終了するというものです。外れ値への依存を少なくするために、最後の 10 回の反復からのダイナミクスの中央値が計算されます。 \(\epsilon\) の値は、アルゴリズムごとに経験的に選択されます。 GPSC の場合は \(\epsilon =0.02\)、LT および MS の場合は \(\epsilon =0.01\) です。 \(\epsilon\) の値は、不完全な収束と再構成速度のバランスを取るために経験的に選択されました。

この論文で示した結果の基礎となるデータは、データセット 140 で入手できます。

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著者らは教授に感謝したいと考えています。この研究で使用された近赤外線光源へのアクセスを提供してくださったニコラウスコペルニクス大学の Maciej Szkulmowski 氏に感謝します。著者らは、学習断層撮影アルゴリズムのコードを提供してくださったローザンヌ連邦工科大学の Demetri Psaltis 氏と Joowon Lim 氏に感謝の意を表します。

記載された結果につながる研究は、欧州地域開発基金の下で欧州連合との共同融資を受けたポーランド科学財団のプログラム TEAM TECH/2016-1/4 内で実施されました。キャリブレーションオブジェクトの開発は、プログラム Excellence Initiative: Research University (ID-UB) の下でワルシャワ工科大学から助成された FOTECH-1 プロジェクトによって資金提供されました。また、テキサス大学オースティン校、コックレル工学院、チャン・ザッカーバーグ・イニシアチブからの支援にも感謝いたします。

Institute of Micromechanics and Photonics、ワルシャワ工科大学、Boboli 8 street、ワルシャワ、02-525、ポーランド

ヴォイチェフ・クラウゼ、アルカディウシュ・クシュ、ミハウ・ジエムチュノック、マウゴルザタ・クヤヴィンスカ

テキサス大学オースティン校電気工学部、2501 Speedway、オースティン、テキサス州、78712、米国

マックス・ハイモウィッツ & シュエタドウィップ・チョードリー

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クレジット。 WK: 概念化、形式的分析、方法論、ソフトウェア、視覚化、執筆 - オリジナルの草案。 AK: 概念化、資金調達、調査、方法論、プロジェクト管理、視覚化、執筆 - 元の草案。 MZ: データのキュレーション、調査、方法論、リソース、視覚化、執筆 - 元の草案。 MH: ソフトウェア、執筆、レビュー、編集。 SC: 資金調達、ソフトウェア、執筆、レビュー、編集。 MK: 資金調達、プロジェクト管理、執筆、レビュー、編集。

通信相手はヴォイチェフ・クラウゼです。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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Krauze、W.、Kuś、A.、Ziemczonok、M. 他。断層位相顕微鏡技術の定量的精度を評価するための 3D 散乱マイクロファントムサンプル。 Sci Rep 12、19586 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-24193-7

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受領日: 2022 年 8 月 31 日

受理日: 2022 年 11 月 11 日

公開日: 2022 年 11 月 15 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24193-7

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断層位相顕微鏡技術の定量的精度を評価するための 3D 散乱マイクロファントム サンプル

断層位相顕微鏡技術の定量的精度を評価するための 3D 散乱マイクロファントムサンプル