2017 Fiscal Year Research-status Report
Three-dimensional (3D) microscopy of microorganism under low amount of radiation using multispectral imaging system
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17K06463
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
李 旻哲 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (60363397)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 計測工学 / センシング情報処理 / 3次元光信号処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、様々な映像システムを組み合わせて得られるマルチスペクトラム情報を利用し、物体の3次元プロファイルを非破壊かつリアルタイムで取得する方法を提案する。具体的にはマルチスペクトラム情報に統計処理を加えることで、低放射光量下での可視化が可能である。さらにレンズアレイを用いることで一回の撮影で3次元構造が取得できるため、リアルタイム処理も容易である。
この年度は、少量の放射光条件でのマイクロスコピに関する基礎理論の研究、マルチスペクトラム映像システムを使用した合成画像に関する基礎理論の研究、ホログラフィーや集積映像を利用した3次元可視化アルゴリズムの基礎研究を行った。実験系では、基礎マイクロスコピ実験システム製作、インテグラルイメージングを顕微鏡の光学系に適用したシステム製作、3次元可視化映像の解像度を改善した。
1）少量の放射光条件下でマイクロスコピによる微生物の観察は難しい。それは光子量が不足しているため、観測者は微生物の詳細な情報の観測が困難となるからである。今年度では、少量の放射光条件下で情報を検出するための光子計数画像生成方法の数学的モデルに関する基礎的な研究を行い、実際の実験を通じこれを検証した 。
2）映像取得システムの融合に関する基礎研究を行った。単一の物体に対して様々な形のデータ取得システムを使用することで、様々な特性を発見することができる。顕微鏡の光学系に適用した映像システムでは、さまざまなデータ取得装置を使用する、したがって、顕微鏡の光学系を介して得られた様々なデータをもとに 、それぞれに適したデータ分析手法を使用して、物体の正確な情報を取得する。この基礎段階でマイクロスコピシステムを試作した。少量の光を照射し、細胞を顕微鏡で観察して3次元可視化アルゴリズムを用いて3次元光子集積映像を復元することが可能になった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は少量の放射光条件下で情報を検出するための光子計数画像生成方法の数学的モデルに関する基礎的な研究を行い、実際の実験を通じこれを検証することであるが既存設計した少量の放射光条件でのマイクロスコピを用いたマルチスペクトラム映像システムではなく、インテグラルイメージングを顕微鏡の光学系に少し変更することで得られた様々なデータをもとに 、それぞれに適したデータ分析手法を使用して、物体の正確な情報をより簡単で取得や細胞を顕微鏡で観察して3次元可視化アルゴリズムを用いて3次元光子集積映像を復元することができるようになった。
また、顕微鏡の光学系に少量のLEDだけを照射して、生きた細胞や微生物の損失なしに3次元情報を取得するため、顕微鏡と高解像度カメラを組み合わせたマイクロスコピシステムと高解像度な画像のデータ解析や高速アルゴリズムの開発に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、顕微鏡の光学系を介して得られた様々な情報の特性分析と活用法に関する理論的研究、及び最適化されたマイクロスコピシステムを製作する。
１）3次元データの生成に必要な再生アルゴリズムの開発を行う。集積映像に使用される要素画像が互いに類似するピクセルを持つという性質を使用して、局所エネルギー関数（localized energy function）を使用してM arkov Random Field（MRF）で3次元再生映像を生成する方法を用いて光子計数映像で最適の光子の数を取得する技術を開発する。またマルチスペクトラム映像システムを介して得られた様々な情報の特性分析ためのカラー光子計数イメージング技術を開発する。
２）少量の放射線条件での非線形フィルタを使用した生体画像の認識する研究を行う。少量の放射線条件で光子計数画像法集積映像法によって復元された生体画像は存在する光子の数に応じて画質が変わる。したがって、生体画像の認識率も光子の数との関係があります。本研究では、非線形フィルタを使用して光子計数生体画像を認識する方法を研究する。一般的に、映像を認識するための最も基本的な方法は、相関フィルタ（correlation filter）を使用するものである。
得られた結果を取りまとめ、国内外の光学会、ディスプレイ学会に報告するとともに、国際専門ジャーナルに論文発表する。
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