JP2022516038A - 顕微鏡画像の圧縮された入手 - Google Patents

Abstract

算出撮像のための顕微鏡は、複数の波長を用いてサンプルを照明するように構成される、照明源と、画像センサと、画像センサ上にサンプルを撮像するための対物レンズと、照明アセンブリおよび画像センサに動作的に結合される、プロセッサとを含み得る。プロセッサは、第１の波長における照明条件の第１のセットを使用して照明されるサンプルから第１の画像データセットを入手するように構成され得る。プロセッサはまた、第２の波長における第２の数の照明条件を有する照明条件の第２のセットを使用して照明されるサンプルから第２の画像データセットを入手するように構成され得る。照明条件の第２のセットは、入手時間を減少させるために、第１のセットよりも少ない照明条件を備える。プロセッサは、第１および第２の画像データセットをサンプルの算出的に再構築された画像に組み合わせるように構成され得る。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、その開示が、本明細書に参照することによってその全体として組み込まれる、２０１８年１２月２１日に出願された米国仮特許出願第６２／７８３，５２７号の第３５ Ｕ．Ｓ．Ｃ． § １１９（ｅ）条に基づく利益を主張する。

（背景）
算出撮像では、物体の高分解能の算出的に再構築された画像が、様々な照明を用いて撮影された一連の低分解能画像から生成され得る。本アプローチは、より低い分解能を伴う撮像システムからサンプルの高分解能の算出的に再構築された画像を提供する利益を有する。算出撮像は、低分解能画像から高分解能の算出的に再構築された色画像を発生させるために使用されることができる。しかしながら、複数の低分解能画像を収集し、収集された情報から高分解能画像を算出的に生成するために要求される時間のため、算出撮像と関連付けられるオーバーヘッドは、理想的ではない。低分解能画像の数は、典型的には、出力される高分解能画像の品質および分解能を判定し得るため、少なくともいくつかの事例では、出力画像を実質的に劣化させることなくオーバーヘッドを低減させることは、困難であり得る。複数の視野を要求する用途に関して、オーバーヘッドは、特に有意であり得る。

算出撮像アルゴリズムは、多くの場合、（既知である、学習される、または暗示され得る）物理的システムの比較的に良好なモデルに依拠するため、これらのアルゴリズムは、波長依存性であり得る。本波長依存性は、いくつかの事例では、例えば、各波長が、別個に処理されるとき、さらなるオーバーヘッドを生じ得る。再構築時間は、波長毎に重複され得、いくつかの事例では、入手時間も、重複され得る。例えば、色撮像プロセスは、３つの色チャネル（例えば、赤色、緑色、および青色、または「ＲＧＢ」）を用いて動作し得、これは、３倍の入手時間の増加および３倍の算出再構築時間の増加をもたらし得る。これらのチャネルはまた、Ｌａｂ（例えば、ＣＩＥＬａｂ）、ＹＣｂＣｒ、ＹＵＶ、または同等物等の別の色空間において使用され得、これはさらに、算出再構築および／または入手時間を追加し得る。

上記に照らして、出力における算出的に再構築された画像の品質および実用性を有意に劣化させることなく、入手ならびに／もしくは再構築時間を低減させることが、望ましいであろう。

（要約）
下記により詳細に説明されるであろうように、本開示は、第１の波長に関する照明条件の第１のセットを使用して、サンプルの第１の画像データセットを入手し、第２の波長に関する照明条件の第２のセットを使用して、サンプルの第２の画像データセットを入手することによる、顕微鏡画像の圧縮された入手のための種々のシステムおよび方法を説明する。照明条件の第１のセットは、照明条件の第２のセットを上回る数の照明条件を含んでもよい。第１および第２の画像データセットは、サンプルの算出的に再構築された画像に組み合わせられてもよい。照明条件の第２のセットは、照明条件の第１のセットよりも少ないため、本アプローチは、従来のアプローチと比較すると、入手時間、再構築時間、記憶要件、および他の費用を減少させ得る。加えて、第１の波長は、第２の波長の画像よりも多くの情報を含有する画像を生成するように選択され得るため、結果として生じる再構築された画像は、従来のアプローチから再構築された画像よりも有意に少ない情報を含有し得ない。

加えて、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、データセットサイズを縮小し、再構築された画像をより効率的に算出することによって、（例えば、顕微鏡に接続される、またはそれと統合される）コンピューティングデバイスの機能を改良し得る。これらのシステムおよび方法はまた、入手時間を改良することによって、顕微鏡撮像の分野を改良し得る。

（参照による組み込み）
本明細書に参照および識別される全ての特許、出願、ならびに刊行物は、参照することによってそれらの全体として本明細書に組み込まれ、本願の他の場所で参照されたとしても、参照することによって完全に組み込まれると見なされるものとする。

本開示の特徴、利点、および原理のより深い理解が、例証的実施形態を記載する以下の発明を実施するための形態、ならびに付随の図面を参照することによって取得されるであろう。

図１は、いくつかの実施形態による、例示的顕微鏡の略図を示す。

図２Ａは、いくつかの実施形態による、図１の顕微鏡が焦点外れであるときの２つのビーム対の光路の略図を示す。

図２Ｂは、いくつかの実施形態による、図１の顕微鏡の焦点が合っているときの２つのビーム対の光路の略図を示す。

図３は、いくつかの実施形態による、顕微鏡画像の圧縮された入手のための例示的プロセスに関するフローチャートを示す。

図４Ａ－Ｃは、いくつかの実施形態による、顕微鏡画像の圧縮された入手のための例示的プロセスに関するいくつかのワークフロー図を示す。

図５は、いくつかの実施形態による、顕微鏡画像の圧縮された入手のための例示的プロセスに関するワークフロー図を示す。

図６は、いくつかの実施形態による、第１のチャネルにおける複数の低分解能画像からのサンプルの高分解能再構築を示す。

図７は、いくつかの実施形態による、第２のチャネルにおいて入手された図６のサンプルの単一の画像を示す。

図８は、いくつかの実施形態による、第３のチャネルにおいて入手された図６のサンプルの単一の画像を示す。

図９は、いくつかの実施形態による、図６、７、および８の画像をともに処理することによって発生された色高分解能画像を示す。

図１０は、赤色照明色を使用する画像センサを用いて入手されたズームイン未加工画像および対応する細胞構造を示す。

図１１は、青色照明色を使用する画像センサを用いて入手されたズームイン未加工画像および図１０の対応する細胞構造を示す。

図１２は、緑色照明色を使用する画像センサを用いて入手されたズームイン未加工画像および図１０の対応する細胞構造を示す。

図１３は、緑色を用いて照明された複数の画像から取得された算出的に再構築された画像および図１０－１２の対応する細胞構造を示す。

図１４は、図１０－１２におけるような画像からのズームインされた算出的に再構築された色画像および対応する細胞構造を示す。

（詳細な説明）
以下の発明を実施するための形態は、本明細書に開示される実施形態による、本開示に説明される本発明の特徴および利点のより深い理解を提供する。発明を実施するための形態は、多くの具体的実施形態を含むが、これらは、実施例としてのみ提供され、本明細書に開示される本発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

人間の眼における錐体細胞は、約５５５ｎｍにおいて最大視力を生成し得るため、ある照明条件では、最も高い人間の知覚可能な分解能は、緑色チャネルであり得る。他の色チャネルに関して、人間の眼は、緑色チャネルと同程度に高い分解能を知覚し得ない。いくつかの実施形態では、算出的に再構築された画像は、第１の波長、例えば、緑色に関するより高い空間周波数帯域幅と、第２の波長、例えば、赤色に関するより低い空間周波数帯域幅とを備える。ユーザは、画像を色画像として知覚しながら、第１の波長のより高い空間周波数帯域幅を有するものとしてこれらの画像を知覚し得る。色画像が、参照されるが、本アプローチは、同様に、紫外波長または赤外波長を備え得る、２つのみの波長を伴う算出的に再構築された画像にも適用されることができる。本明細書に開示される実施形態は、異なる色チャネル（例えば、波長）に調節された様式で画像を処理することによって、算出撮像システムの撮像時間（例えば、入手時間および再構築時間）を改良し得る。本アプローチは、再構築のために入手および／または使用される画像の数を低減させ得る。加えて、異なる再構築プロセスが、異なる波長のために使用されてもよい。

いくつかの実施形態では、異なる波長に対する人間の眼の感度に基づいて、入手される低分解能画像の数は、異なる波長に関して変動してもよい。例えば、一実施形態では、本明細書に説明されるシステムは、緑色チャネル、赤色チャネル、および青色チャネルを使用して算出撮像を実施してもよい。緑色チャネルに対する人間の眼の感度のため、本明細書に説明されるシステムは、結果として生じる再構築された画像の人間による知覚を有意に劣化させることなく、緑色チャネルにおいて複数の画像を入手し、赤色および青色チャネルのそれぞれにおいてより少ない画像（単一の画像等）を入手してもよい。いくつかの実施形態では、本明細書に説明されるシステムは、赤色および青色チャネルにおける中分解能画像の再構築のために赤色および青色チャネルにおいてより少ない画像を入手しながら、緑色チャネルにおける高分解能算出画像の再構築のために緑色チャネルにおいて複数の画像を入手してもよい。

生物学的および他のサンプルのスライドは、ある色チャネルにおいて他のものよりも多くの情報を保持し得る。例えば、緑色チャネルを使用して高分解能詳細を捕捉することが、情報を捕捉するために十分であり得る。ある染料または他の性質が、存在するとき、緑色チャネルの代わりに、もしくはそれに加えて、他のチャネルにおいて高分解能を捕捉することの利益が、存在し得る。本アプローチは、他の波長（例えば、赤外（ＩＲ）波長、紫外（ＵＶ）波長、および／または蛍光波長）を使用するシナリオに適用されてもよい。

以下は、図１－９を参照して、適応的感知の詳細な説明を提供するであろう。図１および２は、顕微鏡および種々の顕微鏡構成を図示する。図３－５は、サンプルの顕微鏡画像の圧縮された入手のための例示的プロセスを図示する。図６－９は、異なる波長におけるサンプルの例示的画像を図示する。

図１は、例示的な開示される実施形態と一貫する顕微鏡１００の図式的表現である。本明細書に使用されるような用語「顕微鏡」は、概して、裸眼によって容易に観察可能なものよりも小さい物体を拡大する、すなわち、画像が物体よりも大きい物体の画像をユーザのために作成するための任意のデバイスまたは器具を指す。１つのタイプの顕微鏡は、物体を拡大するための光学システムと組み合わせて光を使用する、「光学顕微鏡」であり得る。光学顕微鏡は、１つ以上の拡大レンズを有する、単一の顕微鏡であり得る。別のタイプの顕微鏡は、画像センサと、画像処理アルゴリズムとを備え、物体のサイズまたは他の性質を強化もしくは拡大する、「算出顕微鏡」であり得る。算出顕微鏡は、専用デバイスである、または高分解能デジタル画像を生成するために、ソフトウェアならびに／もしくはハードウェアを既存の光学顕微鏡に組み込むことによって作成されてもよい。図１に示されるように、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０２と、焦点アクチュエータ１０４と、メモリ１０８に接続される、コントローラ１０６と、照明アセンブリ１１０と、ユーザインターフェース１１２とを備える。顕微鏡１００の例示的使用は、画像捕捉デバイス１０２の視野（ＦＯＶ）内に位置するステージ１１６上に搭載されるサンプル１１４の画像を捕捉すること、捕捉された画像を処理すること、およびユーザインターフェース１１２上にサンプル１１４の拡大画像を提示することであってもよい。

画像捕捉デバイス１０２は、サンプル１１４の画像を捕捉するために使用されてもよい。本明細書では、本明細書に使用されるような用語「画像捕捉デバイス」は、概して、レンズに入射する光学信号を画像または画像のシーケンスとして記録するセンサもしくはデバイスを指す。光学信号は、近赤外、赤外、可視、および紫外スペクトル内にあり得る。画像捕捉デバイスの実施例は、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、フォトセンサアレイ、ビデオカメラ、カメラを装備したモバイル電話、ウェブカメラ、プレビューカメラ、顕微鏡対物レンズおよび検出器等を備える。いくつかの実施形態は、単一の画像捕捉デバイス１０２のみを備えてもよい一方、他の実施形態は、２つ、３つ、またはさらには４つ、もしくはそれを上回る画像捕捉デバイス１０２を備えてもよい。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１０２は、定義された視野（ＦＯＶ）内の画像を捕捉するように構成されてもよい。また、顕微鏡１００が、いくつかの画像捕捉デバイス１０２を備えるとき、画像捕捉デバイス１０２は、それらの個別のＦＯＶ内に重複面積を有し得る。画像捕捉デバイス１０２は、サンプル１１４の画像データを捕捉するための１つ以上の画像センサ（図１に図示せず）を有してもよい。他の実施形態では、画像捕捉デバイス１０２は、ＶＧＡよりも高い、１メガピクセルよりも高い、２メガピクセルよりも高い、５メガピクセルよりも高い、１０メガピクセルよりも高い、１２メガピクセルよりも高い、１５メガピクセルよりも高い、または２０メガピクセルよりも高い画像分解能において画像を捕捉するように構成されてもよい。加えて、画像捕捉デバイス１０２はまた、１５マイクロメートルよりも小さい、１０マイクロメートルよりも小さい、５マイクロメートルよりも小さい、３マイクロメートルよりも小さい、または１．６マイクロメートルよりも小さいピクセルサイズを有するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、顕微鏡１００は、焦点アクチュエータ１０４を備える。本明細書に使用されるような用語「焦点アクチュエータ」は、概して、入力信号をサンプル１１４と画像捕捉デバイス１０２との間の相対的距離を調節するための物理的運動に変換することが可能な任意のデバイスを指す。例えば、線形モータ、電歪アクチュエータ、静電モータ、静電容量モータ、ボイスコイルアクチュエータ、磁歪アクチュエータ等を含む、種々の焦点アクチュエータが、使用されてもよい。いくつかの実施形態では、焦点アクチュエータ１０４は、アナログ位置フィードバックセンサおよび／またはデジタル位置フィードバック要素を備えてもよい。焦点アクチュエータ１０４は、光ビームを収束させ、サンプル１１４の明確かつ鮮明に定義された画像を形成するために、コントローラ１０６から命令を受信するように構成される。図１に図示される実施例では、焦点アクチュエータ１０４は、画像捕捉デバイス１０２を移動させることによって距離を調節するように構成されてもよい。いくつかの実施例では、焦点アクチュエータ１０４は、画像捕捉デバイス１０２上にサンプル１１４の画像を形成するために使用される、サンプル１１４の深度を調節するように構成されてもよい。例えば、焦点アクチュエータ１１４は、第１の深度においてサンプル１１４を撮像または捕捉するための第１の構成に移動し、第２の深度においてサンプル１１４を撮像または捕捉するための第２の構成に移動するように構成されてもよい。

しかしながら、他の実施形態では、焦点アクチュエータ１０４は、ステージ１１６を移動させることによって、または画像捕捉デバイス１０２およびステージ１１６の両方を移動させることによって距離を調節するように構成されてもよい。顕微鏡１００はまた、開示される実施形態に従って、顕微鏡１００の動作を制御するためのコントローラ１０６を備えてもよい。コントローラ１０６は、所望の機能性を提供する記憶された、またはアクセス可能なソフトウェア命令に従って、画像データおよび他のデータの１つ以上の入力に対して論理動作を実施するための種々のタイプのデバイスを備えてもよい。例えば、コントローラ１０６は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、サポート回路、デジタル信号プロセッサ、集積回路、キャッシュメモリ、またはグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）等の画像処理および分析のための任意の他のタイプのデバイスを備えてもよい。ＣＰＵは、画像センサからの像を処理するように構成される任意の数のマイクロコントローラまたはマイクロプロセッサを備えてもよい。例えば、ＣＰＵは、任意のタイプのシングルまたはマルチコアプロセッサ、モバイルデバイスマイクロコントローラ等を備えてもよい。例えば、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）、ＡＭＤ（登録商標）等の製造業者から入手可能なプロセッサを含む、種々のプロセッサが、使用されてもよく、種々のアーキテクチャ（例えば、ｘ８６プロセッサ、ＡＲＭ（登録商標）等）を備えてもよい。サポート回路は、キャッシュ、電力供給、クロック、および入力／出力回路を含む、概して、当技術分野で周知の任意の数の回路であってもよい。コントローラ１０６は、顕微鏡１００に通信可能に結合されるコンピューティングデバイス等、遠隔場所にあってもよい。

いくつかの実施形態では、コントローラ１０６は、コントローラ１０６によって実行されると、顕微鏡１００の動作を制御する、ソフトウェアを記憶するために使用されるメモリ１０８と関連付けられてもよい。加えて、メモリ１０８はまた、例えば、サンプル１１４の捕捉または発生された画像等の顕微鏡１００の動作と関連付けられる電子データを記憶してもよい。一事例では、メモリ１０８は、コントローラ１０６の中に統合されてもよい。別の事例では、メモリ１０８は、コントローラ１０６から分離されてもよい。

具体的には、メモリ１０８は、コントローラ１０６に、またはクラウドサーバ等の遠隔場所に位置する、複数の構造もしくはコンピュータ可読記憶媒体を指し得る。メモリ１０８は、任意の数のランダムアクセスメモリ、読取専用メモリ、フラッシュメモリ、ディスクドライブ、光学記憶装置、テープ記憶装置、リムーバブル記憶装置、および他のタイプの記憶装置を備えてもよい。

顕微鏡１００は、照明アセンブリ１１０を備えてもよい。本明細書に使用されるような用語「照明アセンブリ」は、概して、サンプル１１４を照明するための光を投影することが可能な任意のデバイスまたはシステムを指す。

照明アセンブリ１１０は、発光ダイオード（ＬＥＤ）、ＬＥＤアレイ、レーザ、およびハロゲンランプ、白熱ランプ、またはナトリウムランプ等の光を放出するように構成されるランプ等の任意の数の光源を備えてもよい。一実施形態では、照明アセンブリ１１０は、単一の光源のみを備えてもよい。代替として、照明アセンブリ１１０は、アレイまたはマトリクスにおいて編成される、４個、１６個、もしくはさらには１００個を上回る光源を備えてもよい。いくつかの実施形態では、照明アセンブリ１１０は、サンプル１１４を照明するために、平行な表面に位置する、１つ以上の光源を使用してもよい。他の実施形態では、照明アセンブリ１１０は、サンプル１１４に対して垂直な表面に、またはそれに対してある角度に位置する、１つ以上の光源を使用してもよい。

加えて、照明アセンブリ１１０は、一連の異なる照明条件においてサンプル１１４を照明するように構成されてもよい。一実施例では、照明アセンブリ１１０は、光源の２次元配列等、異なる照明角度において配列される複数の光源を備えてもよい。この場合では、異なる照明条件は、異なる照明角度を備えてもよい。例えば、図１は、第１の照明角度α１から投影されるビーム１１８および第２の照明角度α２から投影されるビーム１２０を描写する。いくつかの実施形態では、第１の照明角度α１および第２の照明角度α２は、反対の符号であるが、同一の値を有してもよい。他の実施形態では、第１の照明角度α１は、第２の照明角度α２と別個であってもよい。しかしながら、両方の角度は、光学系の受光角内の点を起点とする。

別の実施例では、照明アセンブリ１１０は、異なる波長における光を放出するように構成される、１つ以上の光源を備えてもよい。この場合では、異なる照明条件は、異なる波長を備えてもよい。異なる波長は、約３８０～約４５０ナノメートル（ｎｍ）の範囲内の紫色波長、約４５０～約４８５ｎｍの範囲内の青色波長、約４８５～５００ｎｍの範囲内のシアン色波長、約５００～５６５ｎｍの範囲内の緑色波長、約５６５～約５９０ｎｍの範囲内の黄色波長、約５９０～６２５ｎｍの範囲内の橙色波長、約６２５～約７４０ｎｍの範囲内の赤色波長、７００ｎｍを上回る赤外波長、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの範囲内の近赤外波長のうちの１つ以上を含んでもよい。

また別の実施例では、照明アセンブリ１１０は、所定の時間にいくつかの光源を使用するように構成されてもよい。この場合では、異なる照明条件は、異なる照明パターンを備えてもよい。故に、本開示と一貫して、異なる照明条件は、異なる持続時間、異なる強度、異なる位置、異なる照明角度、異なる照明パターン、異なる波長、またはそれらの任意の組み合わせを含む群から選択されてもよい。

開示される実施形態と一貫して、顕微鏡１００は、ユーザインターフェース１１２を備える、それと接続される、または（例えば、ネットワークを経由して、もしくは無線で、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介して）それと通信してもよい。本明細書に使用されるような用語「ユーザインターフェース」は、概して、サンプル１１４の拡大画像を提示するために好適な任意のデバイスもしくは顕微鏡１００の１人以上のユーザから入力を受信するために好適な任意のデバイスを指す。図１は、ユーザインターフェース１１２の２つの実施例を図示する。第１の実施例は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、セルラー接続、またはＷｉ－Ｆｉ接続を経由して、直接、もしくは遠隔サーバを通してコントローラ１０６と無線で通信するスマートフォンまたはタブレットである。第２の実施例は、コントローラ１０６に物理的に接続されるＰＣディスプレイである。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース１１２は、例えば、ディスプレイ、触覚デバイス、スピーカ等を含む、ユーザ出力デバイスを備えてもよい。他の実施形態では、ユーザインターフェース１１２は、例えば、タッチスクリーン、マイクロホン、キーボード、ポインタデバイス、カメラ、ノブ、ボタン等を含む、ユーザ入力デバイスを備えてもよい。そのような入力デバイスを用いて、ユーザは、命令または情報をタイピングする、音声コマンドを提供する、ボタン、ポインタ、もしくは眼追跡能力を使用して画面上のメニューオプションを選択することによって、または情報を顕微鏡１００に通信するための任意の他の好適な技法を通して、情報入力もしくはコマンドを顕微鏡１００に提供することが可能であり得る。ユーザインターフェース１１２は、ユーザに、またはユーザから情報を提供および受信し、その情報を処理するために、コントローラ１０６等の１つ以上の処理デバイスと（物理的に、または無線で）接続されてもよい。いくつかの実施形態では、そのような処理デバイスは、キーボード打ち込みまたはメニュー選択に応答する、タッチスクリーン上で行われたタッチおよび／またはジェスチャを認識ならびに解釈する、眼移動を認識および追跡する、音声コマンドを受信および解釈する等のための命令を実行してもよい。

顕微鏡１００はまた、ステージ１１６を備える、またはそれに接続されてもよい。ステージ１１６は、サンプル１１４が検査のために搭載され得る、任意の水平な剛性表面を備える。ステージ１１６は、サンプル１１４を含有するスライドを固定された位置に保定するための機械的コネクタを備えてもよい。機械的コネクタは、以下のもの、すなわち、マウント、取付部材、保持アーム、クランプ、クリップ、調節可能フレーム、係止機構、ばね、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を使用してもよい。いくつかの実施形態では、ステージ１１６は、光がサンプル１１４を照明することを可能にするための半透明部分または開口部を備えてもよい。例えば、照明アセンブリ１１０から伝送された光は、サンプル１１４を通して、画像捕捉デバイス１０２に向かって通過し得る。いくつかの実施形態では、ステージ１１６および／またはサンプル１１４は、サンプルの複数の面積の撮像を可能にするために、ＸＹ平面においてモータまたは手動制御を使用して移動されてもよい。

図２Ａおよび２Ｂは、２つの場合における顕微鏡１００の拡大図を描写する。具体的には、図２Ａは、顕微鏡１００が焦点外れであるときの２つのビーム対の光路を図示し、図２Ｂは、顕微鏡１００の焦点が合っているときの２つのビーム対の光路を図示する。サンプルが焦点の深度よりも厚い、または深度の変化が急速である場合では、サンプルのいくつかの部分は、焦点が合っている場合がある一方、他の部分は、焦点が合っていない場合がある。

図２Ａおよび２Ｂに示されるように、画像捕捉デバイス１０２は、画像センサ２００と、レンズ２０２とを備える。顕微鏡法では、レンズ２０２は、顕微鏡１００の対物レンズと称され得る。本明細書に使用されるような用語「画像センサ」は、概して、光学信号を検出し、電気信号に変換することが可能なデバイスを指す。電気信号は、検出された信号に基づいて、画像またはビデオストリームを形成するために使用されてもよい。画像センサ２００の実施例は、半導体電荷結合デバイス（ＣＣＤ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）におけるアクティブピクセルセンサ、またはＮ型金属酸化膜半導体（ＮＭＯＳ、Ｌｉｖｅ ＭＯＳ）を備えてもよい。本明細書に使用されるような用語「レンズ」は、その一方または両方が湾曲する、対向する表面を伴うガラス、プラスチック、もしくは他の透明材料の研磨または成形された部品を指し、それを用いて、光線が、それらが画像を形成するように収束または発散するように屈折される。用語「レンズ」はまた、顕微鏡対物レンズにおけるもの等、上記に定義されるような１つ以上のレンズを含有する要素を指し得る。レンズは、画像センサ２００の光軸に少なくとも略横方向に位置付けられる。レンズ２０２は、サンプル１１４からの光ビームを集光し、それらを画像センサ２００に向かって指向するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、画像捕捉デバイス１０２は、固定レンズまたはズームレンズを備えてもよい。

サンプル１１４が、焦点面２０４に位置するとき、レンズ２０２から投影される画像は、完全に合焦される。用語「焦点面」は、レンズ２０２の光軸に対して垂直であり、レンズの焦点を通して通過する平面を説明するために本明細書に使用される。焦点面２０４とレンズ２０２の中心との間の距離は、焦点距離と呼ばれ、Ｄ１によって表される。ある場合には、サンプル１１４は、完全には平坦ではない場合があり、焦点面２０４とサンプル１１４の種々の領域との間に小さい差異が、存在し得る。故に、焦点面２０４とサンプル１１４またはサンプル１１４の着目領域（ＲＯＩ）との間の距離は、Ｄ２としてマーキングされる。距離Ｄ２は、サンプル１１４の画像またはサンプル１１４のＲＯＩの画像が焦点外れである程度に対応する。例えば、距離Ｄ２は、０～約３ｍｍであってもよい。いくつかの実施形態では、Ｄ２は、３ｍｍを上回ってもよい。距離Ｄ２が、ゼロに等しいとき、サンプル１１４の画像（またはサンプル１１４のＲＯＩの画像）は、完全に合焦される。対照的に、Ｄ２が、ゼロ以外の値を有するとき、サンプル１１４の画像（またはサンプル１１４のＲＯＩの画像）は、焦点外れである。

図２Ａは、サンプル１１４の画像が焦点外れである場合を描写する。例えば、サンプル１１４の画像は、サンプル１１４から受光された光のビームが、画像センサ２００上に収束しないとき、焦点外れであり得る。図２Ａは、ビーム対２０６およびビーム対２０８を描写する。いずれの対も、画像センサ２００上に収束しない。簡易化のために、サンプル１１４の下方の光路は、示されない。本開示と一貫して、ビーム対２０６は、照明角度α２において照明アセンブリ１１０から投影されたビーム１２０と対応し得、ビーム対２０８は、照明角度α１において照明アセンブリ１１０から投影されたビーム１１８と対応し得る。加えて、ビーム対２０６は、ビーム対２０８と並行して画像センサ２００に衝打してもよい。本文脈における用語「並行して」は、画像センサ２００が、一方が他方の持続時間の間に開始および終了する場合、または後の一方が他方の完了前に開始する場合のいずれかで、一致もしくは重複する時間周期の間に２つ以上のビーム対と関連付けられる情報を記録したことを意味する。他の実施形態では、ビーム対２０６およびビーム対２０８は、画像センサ２００に連続的に接触してもよい。用語「連続的に」は、画像センサ２００が、例えば、ビーム対２０８と関連付けられる情報の記録の完了後に、例えば、ビーム対２０６と関連付けられる情報の記録を開始したことを意味する。

上記に議論されるように、Ｄ２は、焦点面２０４とサンプル１１４との間の距離であり、これは、サンプル１１４が焦点外れである程度と対応する。一実施例では、Ｄ２は、５０マイクロメートルの値を有してもよい。焦点アクチュエータ１０４は、コントローラ１０６からの入力信号を物理的運動に変換することによって、距離Ｄ２を変化させるように構成される。いくつかの実施形態では、サンプル１１４の画像を合焦させるために、焦点アクチュエータ１０４は、画像捕捉デバイス１０２を移動させてもよい。本実施例では、サンプル１１４の画像を合焦させるために、焦点アクチュエータ１０４は、画像捕捉デバイス１０２を５０マイクロメートル上に移動させてもよい。他の実施形態では、サンプル１１４の画像を合焦させるために、焦点アクチュエータ１０４は、ステージ１１６を下に移動させてもよい。したがって、本実施例では、画像捕捉デバイス１０２を５０マイクロメートル上に移動させる代わりに、焦点アクチュエータ１０４は、ステージ１１６を５０マイクロメートル下に移動させてもよい。

図２Ｂは、サンプル１１４の画像の焦点が合っている場合を図示する。この場合では、ビーム対２０６および２０８は両方とも、画像センサ２００上に収束し、距離Ｄ２は、ゼロに等しい。言い換えると、サンプル１１４の画像（またはサンプル１１４のＲＯＩの画像）を合焦させることは、画像捕捉デバイス１０２とサンプル１１４との間の相対的距離を調節することに依拠してもよい。相対的距離は、Ｄ１－Ｄ２によって表されてもよく、距離Ｄ２が、ゼロに等しいとき、画像捕捉デバイス１０２とサンプル１１４との間の相対的距離は、距離Ｄ１に等しく、これは、サンプル１１４の画像が合焦されていることを意味する。

図３は、顕微鏡１００等の好適な顕微鏡を使用する、サンプル１１４等のサンプルの顕微鏡画像の圧縮された入手のための例示的方法３００を図示する。一実施例では、図３に示されるステップはそれぞれ、その構造が複数のサブステップを含む、および／またはそれによって表されるアルゴリズムを表してもよく、その実施例が、下記により詳細に提供されるであろう。

図３に図示されるように、ステップ３１０において、本明細書に説明されるシステムのうちの１つ以上が、画像センサを用いて、それぞれ、第１の波長を備える、第１の数の照明条件を備える照明条件の第１のセットを使用して照明されたサンプルから第１の画像データセットを入手してもよい。例えば、顕微鏡１００が、画像捕捉デバイス１０２を用いて、第１の数の照明条件を有する照明条件の第１のセットを使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されたサンプル１１４から第１の画像データセットを入手してもよい。第１の画像データセットは、サンプル１１４の複数の画像を含んでもよい。

照明条件の第１のセットは、それぞれ、照明アセンブリ１１０が、第１の波長における光を放出することによって、サンプル１１４を照明し得るように、第１の波長を含んでもよい。第１の波長は、第１の色に対応してもよい。例えば、第１の波長は、以下の範囲、すなわち、約２００～約３８０ナノメートル（ｎｍ）の紫外範囲、約３８０～約４５０ｎｍの紫色範囲、約４５０～約４８５ｎｍの青色範囲、約４８５～５００ｎｍのシアン色範囲、約５００～５６５ｎｍの緑色範囲、約５６５～約５９０ｎｍの黄色範囲、約５９０～６２５ｎｍの橙色範囲、約６２５～約７４０ｎｍの赤色範囲、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの近赤外範囲のうちの１つに対応してもよい。いくつかの実施例では、第１の波長は、波長の第１の分布を放出する第１の照明源の第１のピークに対応してもよい。波長の第１の分布は、第１の全幅半値を含んでもよい。

いくつかの実装では、方法３００は、第１の波長を判定することを含んでもよい。第１の波長は、各サンプルとともに定義される、および／またはそれと関連付けられる等、ユーザ定義されてもよい。代替として、第１の波長を判定することは、顕微鏡１００によって捕捉されるべき波長毎に動的および／または適応的であってもよい。第１の波長を判定することは、画像捕捉デバイス１０２を用いて、例えば、照明アセンブリ１１０によって、複数の波長を用いて照明されたサンプル１１４の初期画像データセットを入手することを含んでもよい。コントローラ１０６は、顕微鏡１００の一部として、初期画像データセットの第１の画像が、初期データセットの第２の画像よりも多くの情報を含むと判定してもよい。顕微鏡１００は、第１の波長として、第１の画像に対応する波長を選択してもよい。例えば、顕微鏡１００は、緑色波長下で照明されたサンプル１１４の第１の画像、赤色波長下で照明されたサンプル１１４の第２の画像、および青色波長下で照明されたサンプル１１４の第３の画像を捕捉してもよい。顕微鏡１００は、第１の波長として、空間周波数情報に対応し得る、最も多くの情報を有する画像に対応する波長を選択してもよい。例えば、緑色チャネル画像が、赤色チャネル画像および青色チャネル画像よりも多くの情報を含有する場合、顕微鏡１００は、第１の波長として緑色を選択してもよい。顕微鏡１００はまた、他の波長に優先順位を付ける、または別様にランク付けをしてもよい。例えば、顕微鏡１００は、第２の波長として赤色を選択し、第３の波長として青色を選択してもよい。

いくつかの実施例では、顕微鏡１００は、照明条件の第１のセットを判定してもよい。顕微鏡１００は、初期画像データから識別された情報に基づいて、照明条件の第１のセットを判定してもよい。顕微鏡１００は、例えば、光源の数、光源の場所、複数の光源の場所の組み合わせ、照明角度、照明角度の組み合わせ、照明の数、拡散器の位置、光のパターン、フィルタ、マスク、またはサンプルの焦点を判定してもよい。

いくつかの実施例では、顕微鏡１００は、第１の画像を再構築するための算出プロセスを判定してもよい。例えば、顕微鏡１００は、初期画像データセットからのある情報および／またはパターンを認識することによって等、初期画像データセットに基づいて、算出プロセスを判定してもよい。

ステップ３２０において、本明細書に説明されるシステムのうちの１つ以上が、画像センサを用いて、それぞれ、第２の波長を備える、第２の数の照明条件を備える照明条件の第２のセットを使用して照明されたサンプルから第２の画像データセットを入手してもよい。第１の数の照明条件は、第２の数の照明条件よりも大きくてもよい。例えば、顕微鏡１００が、画像捕捉デバイス１０２を用いて、第１の数の照明条件を下回る第２の数の照明条件を有する照明条件の第２のセットを使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されたサンプル１１４から第２の画像データセットを入手してもよい。第２の画像データセットは、サンプル１１４の１つ以上の画像を含んでもよい。

第１の数は、第２の数よりも少なくとも２倍大きくてもよい。第２の画像データセットと関連付けられる第２の入手時間は、第１の画像データセットと関連付けられる第１の入手時間の半分以下であってもよい。

より少ない照明条件を有することに加えて、照明条件の第２のセットはさらに、照明条件の第１のセットと異なってもよい。第２の画像データセットは、第１の画像データセットよりも小さくてもよい。例えば、より少ない照明条件が、存在するため、顕微鏡１００は、第１の画像データセットよりも少ない第２の画像データセットに関する画像を捕捉してもよい。いくつかの実装では、顕微鏡１００は、第１の画像データセットを入手した後に第２の画像データセットを入手してもよい。

照明条件の第２のセットは、それぞれ、照明アセンブリ１１０が、第２の波長における光を放出することによって、サンプル１１４を照明し得るように、第２の波長を含んでもよい。第２の波長は、第２の色に対応してもよい。例えば、第２の波長は、以下の範囲、すなわち、約２００～約３８０ナノメートル（ｎｍ）の紫外範囲、約３８０～約４５０ｎｍの紫色範囲、約４５０～約４８５ｎｍの青色範囲、約４８５～５００ｎｍのシアン色範囲、約５００～５６５ｎｍの緑色範囲、約５６５～約５９０ｎｍの黄色範囲、約５９０～６２５ｎｍの橙色範囲、約６２５～約７４０ｎｍの赤色範囲、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの近赤外範囲のうちの１つに対応してもよい。

第２の波長は、第１の波長と異なってもよい。例えば、第２の波長は、（第１の波長の）第１の色と異なる第２の色に対応してもよい。いくつかの実施例では、第１の波長は、（第１の全幅半値を含み得る）波長の第１の分布を放出する第１の照明源の第１のピークに対応してもよく、第２の波長は、（第２の全幅半値を含み得る）波長の第２の分布の第２のピークに対応してもよい。第１の全幅半値は、第２の全幅半値と重複し得ない。代替として、第１および第２の波長は、異なる範囲の波長に対応してもよい。

いくつかの実施例では、第２の波長は、判定されてもよい。例えば、第２の波長は、ユーザ定義されてもよい。代替として、顕微鏡１００は、ステップ３１０に関して上記に説明されるように、第２の波長を判定してもよい。加えて、顕微鏡１００は、例えば、ステップ３１０に関して上記に説明される初期画像データセットに基づいて、照明条件の第２のセットを判定してもよい。

ステップ３３０において、本明細書に説明されるシステムのうちの１つ以上が、第１の画像データセットおよび第２の画像データセットをサンプルの算出的に再構築された画像に組み合わせてもよい。例えば、顕微鏡１００は、第１の画像データセットおよび第２の画像データセットをサンプル１１４の算出的に再構築された画像に組み合わせてもよい。

算出的に再構築された画像は、２次元（２Ｄ）画像、３次元（３Ｄ）画像、２Ｄ強度画像、３Ｄ強度画像、２Ｄ位相画像、３Ｄ位相画像、２Ｄ蛍光画像、３Ｄ蛍光画像、２Ｄハイパースペクトル画像、または３Ｄハイパースペクトル画像のうちの１つ以上を含んでもよい。算出的に再構築された画像は、色画像を含んでもよい。例えば、色画像は、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの２つ以上を含んでもよい。そのような実施例では、第１の波長は、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの１つに対応してもよく、第２の波長は、赤色チャネル、青色チャネル、または緑色チャネルのうちの別のものに対応してもよい。

また、算出的に再構築された画像の空間周波数帯域幅は、照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの空間周波数帯域幅を少なくとも１．５倍上回ってもよい。

いくつかの実施例では、顕微鏡１００は、第１の画像データセットから第１の算出的に再構築された画像を発生させ、第２のデータセットから第２の算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の画像データセットおよび第２の画像データセットを別個に処理してもよい。顕微鏡１００は、算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の算出的に再構築された画像を第２の算出的に再構築された画像と組み合わせてもよい。第１の画像データセットは、第１の複数の画像を含んでもよく、第２の画像データセットは、１つ以上の画像を含んでもよい。１つ以上の画像は、照明条件の第２のセットを用いて入手された単一の画像を含んでもよい。代替として、１つ以上の画像は、第２の複数の画像を含んでもよい。顕微鏡１００は、算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の複数の画像および１つ以上の画像をともに処理してもよい。

また、いくつかの実施例では、顕微鏡１００は、画像センサ（例えば、画像捕捉デバイス１０２）を用いて、照明条件の第３のセットを使用して、第３の波長を用いて照明されたサンプルから第３の画像データセットを入手してもよい。照明条件の第３のセットは、第１の数の照明条件を下回る第３の数の照明条件を含んでもよい。顕微鏡１００は、算出的に再構築された画像を発生させるために、第３のデータセットを第１の画像データセットおよび第２の画像データセットと組み合わせてもよい。

別の実施例では、顕微鏡１００は、画像センサ（例えば、画像捕捉デバイス１０２）を用いて、照明条件のＮ個の付加的セットを使用して、Ｎ個の付加的波長を用いて照明されたサンプルからＮ個の付加的画像データセットを入手してもよい。Ｎは、少なくとも１の整数であってもよい。例えば、Ｎは、約１０～１００の範囲内の整数であってもよい。顕微鏡１００は、算出的に再構築された画像を発生させるために、Ｎ個の付加的データセットを第１の画像データセット、第２の画像データセット、および第３の画像データセットと組み合わせてもよい。算出的に再構築された画像は、ハイパースペクトル画像を含んでもよい。

図４Ａは、顕微鏡１００等の好適な顕微鏡によって実施され得る、対応する方法４００のワークフロー図を図示する。方法４００は、方法３００の変形例に対応し得る。

図４Ａに図示されるように、ステップ４１０（ステップ３１０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０２を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるようなチャネル＃１からのＮ_１個の画像を入手してもよい。ステップ４１１（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、チャネル＃１に関する第１の算出的に再構築された画像を発生させるために、チャネル＃１からのＮ_１個の画像を処理してもよい。顕微鏡１００は、低分解能画像の数（例えば、Ｎ_１）に基づいて、第１の算出的に再構築された画像に関する分解能を判定してもよい。

ステップ４２０（ステップ３２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるようなチャネル＃２からのＮ_２個の画像を入手してもよい。ステップ４２１（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、チャネル＃２に関する第２の算出的に再構築された画像を発生させるために、チャネル＃２からのＮ_２個の画像を処理してもよい。顕微鏡１００は、低分解能画像の数（例えば、Ｎ_２）に基づいて、第２の算出的に再構築された画像に関する分解能を判定してもよい。

顕微鏡１００は、任意の順序で、チャネル、例えば、チャネル＃１－チャネル＃Ｍ毎に入手および処理を繰り返してもよい。加えて、本明細書に説明されるように、顕微鏡１００は、チャネル毎に、かつサンプル毎に、照明の数を含む、照明条件を適応的に判定してもよい。ステップ４３０（ステップ３２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、チャネル＃ＭからのＮ_Ｍ個の画像を入手してもよい。ステップ４３１（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、チャネル＃Ｍに関する算出的に再構築された画像を発生させるために、チャネル＃ＭからのＮ_Ｍ個の画像を処理してもよい。

ステップ４４０（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、チャネル（例えば、チャネル＃１－Ｍ）を融合し、最終画像を形成してもよい。例えば、顕微鏡１００は、チャネル毎の入手された画像、チャネル毎の算出的に再構築された画像、および／またはそれらの任意の副次的組み合わせを使用して、サンプル１１４に関する最終的な算出的に再構築された画像を発生させてもよい。チャネルの融合は、多くの方法で実施されることができる。いくつかの実施形態では、ステップ５４０、４４０、４４２、または４４４のうちの１つ以上は、色較正を含み、例えば、ＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＬＵＶ、ＹＣｂＣｒ、ＸＹＺ、またはＣＩＥＵＶＷ等の色空間を使用してもよい。

図４Ｂは、顕微鏡１００等の好適な顕微鏡によって実施され得る、別の方法４０２のワークフロー図を図示する。方法４０２は、方法３００および／または方法４００の変形例に対応し得る。

図４Ｂに図示されるように、ステップ４１２（ステップ３１０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０２を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるようなチャネル＃１からのＮ_１個の画像を入手してもよい。ステップ４２２（ステップ３２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるようなチャネル＃２からのＮ_２個の画像を入手してもよい。

ステップ４１３（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、チャネル＃１およびチャネル＃２に関する算出的に再構築された画像を発生させるために、チャネル＃１からのＮ_１個の画像およびチャネル＃２からのＮ_２個の画像を処理してもよい。

顕微鏡１００は、任意の順序で、チャネル、例えば、チャネル＃１－チャネル＃Ｍ毎に入手および処理を繰り返してもよい。ステップ４３２（ステップ３２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、チャネル＃ＭからのＮ_Ｍ個の画像を入手してもよい。ステップ４３３（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、チャネル＃Ｍに関する算出的に再構築された画像を発生させるために、チャネル＃ＭからのＮ_Ｍ個の画像を処理してもよい。

ステップ４４２（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、チャネル（例えば、チャネル＃１－Ｍ）を融合し、最終画像を形成してもよい。例えば、顕微鏡１００は、チャネル毎の入手された画像、各チャネルおよび／またはチャネル組み合わせに関する算出的に再構築された画像、ならびに／もしくはそれらの任意の副次的組み合わせを使用して、サンプル１１４に関する最終的な算出的に再構築された画像を発生させてもよい。

図４Ｃは、顕微鏡１００等の好適な顕微鏡によって実施され得る、別の方法４０４のワークフロー図を図示する。方法４０４は、方法３００、方法４００、および／または方法４０２の変形例に対応し得る。

顕微鏡１００は、任意の順序で、画像を入手し、各チャネル、例えば、チャネル＃１－チャネル＃Ｍを処理してもよい。図４Ｃに図示されるように、ステップ４１４（ステップ３１０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０２を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるようなチャネル＃１からのＮ_１個の画像を入手してもよい。ステップ４２４（ステップ３２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるようなチャネル＃２からのＮ_２個の画像を入手してもよい。ステップ４３２（ステップ３２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、チャネル＃ＭからのＮ_Ｍ個の画像を入手してもよい。

ステップ４１５（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、チャネル＃１－チャネル＃Ｍに関する算出的に再構築された画像を発生させるために、チャネル＃１からのＮ_１個の画像、チャネル＃２からのＮ_２個の画像、およびチャネル＃ＭからのＮ_Ｍ個の画像を処理してもよい。

ステップ４４４（ステップ３３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、チャネル（例えば、チャネル＃１－Ｍ）を融合し、最終画像を形成してもよい。例えば、顕微鏡１００は、チャネル毎の入手された画像、チャネル組み合わせに関する算出的に再構築された画像、および／またはそれらの任意の副次的組み合わせを使用して、サンプル１１４に関する最終的な算出的に再構築された画像を発生させてもよい。

図５は、顕微鏡１００等の好適な顕微鏡によって実施され得る、方法５００のワークフロー図を図示する。方法５００は、方法３００、方法４００、方法４０２、および／または方法４０４の変形例に対応し得る。特に、方法５００は、方法４００の具体的実施例に対応し得る。

図５に図示されるように、ステップ５１０（ステップ３１０および／またはステップ４１０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０２を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるような緑色チャネルを使用するＮ個の画像を入手してもよい。上記に説明されるように、緑色チャネルは、赤色または青色チャネルよりも多くの情報を提供し得、したがって、緑色チャネルを優先することが、望ましくあり得る。顕微鏡１００は、本明細書に説明されるように、適応的にＮを判定してもよい、または事前構成された値を使用してもよい。加えて、顕微鏡１００は、顕微鏡１００の固有の分解能よりも低い分解能等の低分解能において緑色チャネルからのＮ個の画像を入手してもよい。ステップ５１１（ステップ３３０および／またはステップ４１１に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、低分解能画像であり得る緑色チャネル画像から高分解能画像を再構築するために、緑色チャネルからのＮ個の画像を処理してもよい。図６は、緑色チャネルからのＮ個の画像から再構築され得る、高分解能画像６００を示す。

ステップ５２０（ステップ３２０および／またはステップ４２０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、照明アセンブリ１１０によって照明されるような赤色チャネルからの単一の画像を入手してもよい。顕微鏡１００は、顕微鏡１００の固有の分解能において赤色チャネル画像を入手してもよい。ステップ５２１（ステップ３３０および／またはステップ４２１に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、赤色画像から雑音除去する、またはそれを別様に強化するために、赤色チャネルからの画像を処理してもよい。図７は、ケーラー照明を使用して入手された単一の画像であり得る、画像７００を示す。図６および７に見られるように、画像７００は、画像６００のものよりも低い分解能を有し得る。

ステップ５３０（ステップ３２０および／またはステップ４３０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、画像捕捉デバイス１０１を使用して、青色チャネルからの単一の画像を入手してもよい。顕微鏡１００は、顕微鏡１００の固有の分解能において青色チャネル画像を入手してもよい。ステップ５３１（ステップ３３０および／またはステップ４３１に対応し得る）において、顕微鏡１００は、例えば、青色画像から雑音除去するために、青色チャネルからの画像を処理してもよい。図８は、ケーラー照明を使用して入手された単一の画像であり得る、画像８００を示す。図６および８に見られるように、画像８００は、画像６００のものよりも低い分解能を有し得る。

ステップ５４０（ステップ３３０および／またはステップ４４０に対応し得る）において、顕微鏡１００は、チャネル（例えば、赤色、緑色、および青色チャネル）を融合し、高分解能色画像を形成してもよい。例えば、顕微鏡１００は、チャネル毎の入手された画像、チャネル毎の処理された画像、および／またはそれらの任意の副次的組み合わせを使用して、サンプル１１４に関する最終的な算出的に再構築された画像を発生させてもよい。図９は、画像６００、画像７００、および画像８００をともに処理することによって発生された色高分解能画像であり得る、画像９００を示す。図６－９に見られるように、画像９００は、画像６００、画像７００、および画像８００のものよりも高い分解能を有し得る。図５は、緑色、赤色、および青色の順序における入手ならびに処理を示すが、顕微鏡１００は、任意の順序でチャネル毎に入手および処理を実施してもよい。

算出的に再構築された画像の改良された空間周波数帯域幅が、いくつかの実施形態による、図１０－１３に示される例示的画像を参照して理解されるであろう。

図１０は、赤色照明色を使用する画像センサを用いて入手されたズームイン未加工画像１０００および対応する細胞構造を示す。

図１１は、青色照明色を使用する画像センサを用いて入手されたズームイン未加工画像１１００および図１０の対応する細胞構造を示す。

図１２は、緑色照明色を使用する画像センサを用いて入手されたズームイン未加工画像１２００および図１０の対応する細胞構造を示す。

図１３は、緑色を用いて照明された複数の画像から取得された算出的に再構築された画像１３００および図１０－１２の対応する細胞構造を示す。複数の画像は、本明細書に説明されるような照明条件の第１のセットを用いて発生され、算出的に再構築された画像１３００は、本明細書に説明されるような複数の画像から取得された。

図１４は、算出的に再構築されたＲＧＢ画像１４００および図１０－１３における画像の対応する細胞構造を示す。算出的に再構築された色画像１４００は、複数の緑色照明条件および単一の赤色照明条件ならびに単一の青色照明条件を用いて発生された。図１０－１４を参照して理解されるであろうように、算出的に再構築された色画像１４００は、それぞれ、図１０－１２の個々の赤色、青色、および緑色画像と比べて、細胞構造の改良された分解能を示す。算出的に再構築された色画像１４００は、第１の波長および照明条件の第１のセットに対応する算出的に再構築された画像、例えば、画像１３００を、本明細書に説明されるような他の照明波長からの１つ以上の画像、例えば、画像１０００および画像１１００と組み合わせることによって取得されることができる。代替として、異なる波長および照明条件における画像からのデータが、最初に、本明細書に説明されるような第１の波長および照明条件の第１のセットに対応する算出的に再構築された画像を発生させることなく、算出的に再構築された色画像１４００を発生させるために組み合わせられることができる。

算出的に再構築された色画像は、細胞分析のために使用されることができ、本明細書に説明されるようなユーザによって視認されるディスプレイ上に示されてもよい。

いくつかの実施例では、第１の数の照明条件は、第２の数の照明条件よりも少なくとも２倍大きい。第２の画像データセットと関連付けられる第２の入手時間は、第１の画像データセットと関連付けられる第１の入手時間の半分以下であってもよい。算出的に再構築された画像の空間周波数帯域幅は、照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの空間周波数帯域幅を少なくとも１．５倍上回ってもよい。

いくつかの実施例では、算出的に再構築された画像は、増加された空間周波数帯域幅、光学収差に関する補正、または画像コントラストの増加のうちの１つ以上を含んでもよい。顕微鏡１００は、第１の画像データセットを空間周波数空間に変換し、これは、照明条件の第１のセットに基づいて、空間周波数空間内の空間周波数にマッピングされ、照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの第１の空間周波数帯域幅と比べて、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅を提供してもよい。画像センサ、例えば、画像捕捉デバイス１０２は、ある空間周波数帯域幅を含んでもよく、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅は、画像センサの空間周波数帯域幅を画像センサ上へのサンプルの画像の倍率で除算したものを上回ってもよい。

いくつかの実施例では、第１の画像データセットは、それぞれ、第１の空間周波数帯域幅を備える、第１の複数の画像を含んでもよい。算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅は、第１の複数の画像の該それぞれの第１の空間周波数帯域幅を上回ってもよい。第１の複数の画像は、第１の複数の画像の該それぞれの第１の空間周波数帯域幅を用いて分解されないサンプルの特徴を含んでもよく、算出的に再構築された画像は、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅を用いて分解されるサンプルの特徴を含んでもよい。

顕微鏡１００は、算出的に再構築された画像上の光学収差の効果を減少させるように、サンプル情報から収差情報を分離することによって、光学収差の補正を提供してもよい。随意に、収差情報は、画像センサ上にサンプルを撮像するために使用される光学系と関連付けられる収差空間周波数および位相を含んでもよい。随意に、サンプル情報は、サンプルの構造と関連付けられるサンプル空間周波数および位相を含んでもよい。

顕微鏡１００は、サンプルをより良好に表すために、再構築された画像の高空間周波数を算出的に増幅することによって、算出的に再構築された画像の増加された画像コントラストを提供してもよい。算出的に再構築された画像は、増加されたコントラストを含んでもよい。増加されたコントラストは、第１の画像データセットの複数の画像のそれぞれの高空間周波数と低空間周波数との比率と比べて、算出的に再構築された画像における高空間周波数と低空間周波数との増加された比率を含んでもよい。

顕微鏡１００は、ユーザインターフェース１１２等のディスプレイ上に再構築された画像を示してもよい。再構築された画像は、第１の波長に対応する第１の色チャネルに関する第１の空間周波数帯域幅を用いて、かつ第２の波長に対応する第２の色チャネルに関する第２の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示されてもよい。第１の空間周波数帯域幅は、第２の空間周波数帯域幅を上回ってもよい。例えば、第１の波長は、第１の色チャネルが、緑色チャネルに対応するように、緑色光に対応してもよい。第２の波長は、第２の色チャネルが、赤色チャネルまたは青色チャネルに対応するように、赤色光または青色光に対応してもよい。緑色チャネルは、第１の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示されてもよく、赤色または青色チャネルは、第２の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示されてもよい。

いくつかの実施例では、顕微鏡１００は、再構築された画像を、第１の波長に対応する第１の空間周波数帯域幅および第１のユーザ知覚可能な色ならびに第２の波長に対応する第２の空間周波数帯域幅および第２のユーザ知覚可能な色を用いてディスプレイ、例えば、ユーザインターフェース１１２上に提供してもよい。第１の空間周波数帯域幅は、第２の波長における照明条件の第２のセットを用いて画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回ってもよい。

いくつかの実施例では、算出的に再構築された画像は、第１の波長に対応する第１の空間周波数帯域幅と、第２の波長に対応する第２の空間周波数帯域幅とを含んでもよい。第１の空間周波数帯域幅は、第２の波長における照明条件の第２のセットを用いて画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回ってもよい。

いくつかの実施例では、算出的に再構築された画像は、赤色チャネルと、緑色チャネルと、青色チャネルとを含んでもよい。第２の波長は、赤色チャネルに対応する赤色光を含んでもよく、第３の波長は、第３のチャネルに対応する青色光を含んでもよい。第３のチャネルは、第１の空間周波数帯域幅を下回り得る第３の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示されてもよい。

いくつかの実施例では、画像センサ、例えば、画像捕捉デバイス１０２は、ピクセルの２次元アレイを備える、センサを含んでもよい。第１の画像データセットの第１の色は、第１の波長に対応してもよく、第２の画像データセットの第２の色は、第２の波長に対応してもよい。顕微鏡１００は、第１の波長および第２の波長に基づいて、赤色チャネル、緑色チャネル、ならびに青色チャネルに算出的に再構築された画像をマッピングしてもよい。

いくつかの実施例では、画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備える、グレースケール画像センサを含んでもよい。いくつかの実施例では、画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備える、色画像センサと、２次元アレイにわたって配列される複数の色フィルタを備える、色フィルタアレイとを含んでもよい。第１の画像データセットは、第１の波長および第１の波長における色フィルタの第１の吸収特性に基づいて判定されてもよい。第２の画像データセットは、第２の波長および第２の波長における第２の吸収特性に基づいて判定されてもよい。顕微鏡１００は、算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の波長における色フィルタの第１の吸収特性および第２の波長における色フィルタの第２の吸収特性に従って、第１の画像データセットおよび第２の画像データセットを組み合わせてもよい。

いくつかの実施例では、第１の波長は、第２の波長と異なってもよく、第１の画像データセットの一部および第２の画像データセットの一部は、サンプルが、照明条件の第２のセットのうちの１つ以上を用いて照明されるとき、サンプルを照明する照明条件のセットのうちの１つ以上を用いて実質的に同時に入手されてもよい。

いくつかの実施例では、第１のデータセットおよび第２のデータセットは、サンプルの第１の深度に対応する。顕微鏡１００はさらに、顕微鏡１００の焦点を調節し、複数の深度においてサンプルを撮像してもよい。顕微鏡１００はまた、算出的に再構築された画像を発生させるために、入手するステップおよび組み合わせるステップ（例えば、ステップ３１０－３３０）を繰り返してもよい。算出的に再構築された画像は、複数の深度に対応する異なる深度における複数の算出的に再構築された画像を含んでもよい。

例示的方法３００、方法４００、方法４０２、方法４０４、および方法５００に関連して上記に解説されるように、本明細書に説明される算出撮像システムは、波長毎に入手をカスタマイズすることによって、異なる波長において画像を入手するための入手時間を低減させ得る。より多くの情報を生成するであろう波長は、より少ない情報を生成するであろう波長よりも優先されてもよい（例えば、より多くの入手および／または再構築時間を与えられる）。例えば、緑色に対する人間の眼の感度のため、緑色チャネルは、赤色および青色チャネルよりも優先されてもよい。算出撮像システムに関する全体的撮像時間は、優先順位のより低い波長に関する入手および／または再構築時間を低減させ、その他の点で、優先される波長に関する入手および／または再構築時間を維持することによって、結果として生じる再構築された画像への有意な有害効果を伴わずに低減され得る。言い換えると、優先順位のより低い波長に関する入手および／または再構築時間を低減させることに起因する情報の損失は、優先される波長からの情報の保全によって軽減され得る。

本明細書に説明されるように、本明細書に説明および／または図示されるコンピューティングデバイスならびにシステムは、広義には、本明細書に説明されるモジュール内に含有されるもの等のコンピュータ可読命令を実行することが可能な任意のタイプまたは形態のコンピューティングデバイスもしくはシステムを表す。それらの最も基本的な構成では、これらのコンピューティングデバイスは、それぞれ、少なくとも１つのメモリデバイスと、少なくとも１つの物理的プロセッサとを備えてもよい。

本明細書に使用されるような用語「メモリ」または「メモリデバイス」は、概して、データならびに／もしくはコンピュータ可読命令を記憶することが可能な任意のタイプまたは形態の揮発性もしくは不揮発性記憶デバイスまたは媒体を表す。一実施例では、メモリデバイスは、本明細書に説明されるモジュールのうちの１つ以上を記憶、ロード、および／または維持してもよい。メモリデバイスの実施例は、限定ではないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、光ディスクドライブ、キャッシュ、同一物のうちの１つ以上の変形例もしくは組み合わせ、または任意の他の好適な記憶メモリを備える。

加えて、本明細書に使用されるような用語「プロセッサ」または「物理的プロセッサ」は、概して、コンピュータ可読命令を解釈ならびに／もしくは実行することが可能な任意のタイプまたは形態のハードウェア実装処理ユニットを指す。一実施例では、物理的プロセッサは、上記に説明されるメモリデバイス内に記憶される１つ以上のモジュールにアクセスする、および／またはそれを修正してもよい。物理的プロセッサの実施例は、限定ではないが、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ソフトコアプロセッサを実装するフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、同一物のうちの１つ以上の部分、同一物のうちの１つ以上の変形例もしくは組み合わせ、または任意の他の好適な物理的プロセッサを備える。

別個の要素として図示されるが、本明細書に説明および／または図示される方法ステップは、単一のアプリケーションの部分を表し得る。加えて、いくつかの実施形態では、これらのステップのうちの１つ以上は、コンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに、方法ステップ等の１つ以上のタスクを実施させ得る、１つ以上のソフトウェアアプリケーションもしくはプログラムを表す、またはそれに対応し得る。

加えて、本明細書に説明されるデバイスのうちの１つ以上は、データ、物理的デバイス、および／または物理的デバイスの表現を、１つの形態から別の形態に変換してもよい。加えて、または代替として、本明細書に列挙されるモジュールのうちの１つ以上は、コンピューティングデバイス上で実行すること、コンピューティングデバイス上にデータを記憶すること、および／または別様にコンピューティングデバイスと相互作用することによって、プロセッサ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ならびに／もしくは物理的コンピューティングデバイスの任意の他の部分を、１つの形態のコンピューティングデバイスから別の形態のコンピューティングデバイスに変換してもよい。

本明細書に使用されるような用語「コンピュータ可読媒体」は、概して、コンピュータ可読命令を記憶または搬送することが可能な任意の形態のデバイス、キャリア、もしくは媒体を指す。コンピュータ可読媒体の実施例は、限定ではないが、搬送波等の伝送型媒体、および磁気記憶媒体（例えば、ハードディスクドライブ、テープドライブ、およびフロッピーディスク）、光学記憶媒体（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、およびＢＬＵ－ＲＡＹ（登録商標）ディスク）、電子記憶媒体（例えば、ソリッドステートドライブおよびフラッシュ媒体）、ならびに他の分散システム等の非一過性型媒体を備える。

当業者は、本明細書に開示される任意のプロセスまたは方法が、多くの方法で修正され得ることを認識するであろう。本明細書に説明および／または図示されるプロセスパラメータならびにステップのシーケンスは、実施例としてのみ与えられ、所望に応じて変動されることができる。例えば、本明細書に図示および／または説明されるステップは、特定の順序で示される、もしくは議論されるが、これらのステップは、必ずしも図示または議論される順序で実施される必要はない。

本明細書に説明および／または図示される種々の例示的方法はまた、本明細書に説明もしくは図示されるステップのうちの１つ以上を省略する、もしくは開示されるものに加えて、付加的ステップを備えてもよい。さらに、本明細書に開示されるような任意の方法のステップが、本明細書に開示されるような任意の他の方法のいずれか１つ以上のステップと組み合わせられることができる。

本明細書に説明されるようなプロセッサは、本明細書に開示される任意の方法の１つ以上のステップを実施するように構成されることができる。代替として、または組み合わせて、プロセッサは、本明細書に開示されるような１つ以上の方法の１つ以上のステップを組み合わせるように構成されることができる。

別様に記述されない限り、本明細書および請求項に使用されるような用語「～に接続される」ならびに「～に結合される」（およびそれらの派生語）は、直接ならびに間接的（すなわち、他の要素または構成要素を介した）接続の両方を可能にするものとして解釈されるものである。加えて、本明細書および請求項に使用されるような用語「ａ」ならびに「ａｎ」は、「～のうちの少なくとも１つ」を意味するものとして解釈されるものである。最後に、使用を容易にするために、本明細書および請求項に使用されるような用語「～を含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」ならびに「～を有する（ｈａｖｉｎｇ）」（およびそれらの派生語）は、単語「～を備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」と同義的であり、それと同一の意味を有するものとする。

本明細書に開示されるようなプロセッサは、本明細書に開示されるような任意の方法のいずれか１つ以上のステップを実施するための命令とともに構成されることができる。

用語「第１の」、「第２の」、「第３の」等が、事象の任意の特定の順序またはシーケンスを指すことなく、種々の層、要素、構成要素、領域、もしくは区分を説明するために本明細書に使用され得ることを理解されたい。これらの用語は、単に、１つの層、要素、構成要素、領域、または区分を別の層、要素、構成要素、領域、もしくは区分と区別するために使用される。本明細書に説明されるような第１の層、要素、構成要素、領域、または区分は、本開示の教示から逸脱することなく、第２の層、要素、構成要素、領域、もしくは区分と称され得る。

本明細書に使用されるように、用語「または」は、代替として、かつ組み合わせて、項目を指すために包括的に使用される。

本明細書に使用されるように、数字等の文字が、同様の要素を指す。

本開示は、以下の付番された付記を含む。各付記は、そのような組み合わせが、本明細書に開示される教示と一貫する範囲内で、１つ以上の他の付記と組み合わせられることができる。

付記１．算出的に再構築された画像を発生させるための方法であって、画像センサを用いて、それぞれが第１の波長を備える、第１の数の照明条件を備える照明条件の第１のセットを使用して照明されたサンプルから第１の画像データセットを入手することと、画像センサを用いて、それぞれが第２の波長を備える、第２の数の照明条件を備える照明条件の第２のセットを使用して照明されたサンプルから第２の画像データセットを入手することであって、第１の数は、第２の数よりも大きい、ことと、第１の画像データセットおよび第２の画像データセットをサンプルの算出的に再構築された画像に組み合わせることとを含む、方法

付記２．算出的に再構築された画像は、第１の波長に対応する第１の空間周波数帯域幅と、第２の波長に対応する第２の空間周波数帯域幅とを備え、第１の空間周波数帯域幅は、第２の空間周波数帯域幅を上回る、付記１に記載の方法。

付記３．第１の空間周波数帯域幅は、第１の波長における照明条件の第１のセットを用いて画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回る、付記２に記載の方法。

付記４．第２の空間周波数帯域幅は、第２の波長における照明条件の第２のセットを用いて画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回る、付記２に記載の方法。

付記５．算出的に再構築された画像は、少なくとも部分的に、第１の波長からの第１の画像データセットに基づいて、第２の波長に関する増加されたコントラストまたは収差補正のうちの１つ以上を備える、付記２に記載の方法。

付記６．再構築された画像を、第１の波長に対応する第１の空間周波数帯域幅および第１のユーザ知覚可能な色ならびに第２の波長に対応する第２の空間周波数帯域幅および第２のユーザ知覚可能な色を用いてディスプレイ上に提供することであって、第１の空間周波数帯域幅は、第２の空間周波数帯域幅および第１の波長における照明条件の第１のセットを用いて画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回る、ことをさらに含む、付記１に記載の方法。

付記７．第１の数は、第２の数よりも少なくとも２倍大きく、第２の画像データセットと関連付けられる第２の入手時間は、第１の画像データセットと関連付けられる第１の入手時間の半分以下であり、算出的に再構築された画像の空間周波数帯域幅は、照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの空間周波数帯域幅を少なくとも１．５倍上回る、付記１に記載の方法。

付記８．第１の画像データセットは、サンプルの複数の画像を備え、第２の画像データセットは、サンプルの１つ以上の画像を備え、第２の画像データセットは、第１の画像データセットよりも少ないサンプルの画像を備える、付記１に記載の方法。

付記９．算出的に再構築された画像は、増加された空間周波数帯域幅、光学収差に関する補正、または画像コントラストの増加のうちの１つ以上を備える、付記１に記載の方法。

付記１０．第１の画像データセットは、空間周波数空間に変換され、照明条件の第１のセットに基づいて空間周波数空間内の空間周波数にマッピングされ、照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの第１の空間周波数帯域幅と比べて、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅を提供する、付記９に記載の方法。

付記１１．画像センサは、ある空間周波数帯域幅を備え、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅は、画像センサの空間周波数帯域幅を画像センサ上へのサンプルの画像の倍率で除算したものを上回る、付記９に記載の方法。

付記１２．第１の画像データセットは、それぞれが第１の空間周波数帯域幅を備える、第１の複数の画像を備え、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅は、第１の複数の画像の該それぞれの第１の空間周波数帯域幅を上回る、付記９に記載の方法。

付記１３．第１の複数の画像は、第１の複数の画像の該それぞれの第１の空間周波数帯域幅を用いて分解されないサンプルの特徴を備え、算出的に再構築された画像は、算出的に再構築された画像の増加された空間周波数帯域幅を用いて分解されるサンプルの特徴を備える、付記１２に記載の方法。

付記１４．光学収差の補正は、算出的に再構築された画像上の光学収差の効果を減少させるように、サンプル情報から収差情報を分離することによって提供され、随意に、収差情報は、画像センサ上にサンプルを撮像するために使用される光学系と関連付けられる収差空間周波数および位相を備え、随意に、サンプル情報は、サンプルの構造と関連付けられるサンプル空間周波数および位相を備える、付記９に記載の方法。

付記１５．算出的に再構築された画像の増加された画像コントラストは、サンプルをより良好に表すために、再構築された画像の高空間周波数を算出的に増幅することによって提供される、付記９に記載の方法。

付記１６．算出的に再構築された画像は、増加されたコントラストを備え、増加されたコントラストは、第１の画像データセットの複数の画像のそれぞれの高空間周波数と低空間周波数との比率と比べて、算出的に再構築された画像における高空間周波数と低空間周波数との増加された比率を備える、付記９に記載の方法。

付記１７．第１の画像データセットおよび第２の画像データセットは、第１の画像データセットから第１の算出的に再構築された画像を発生させ、第２のデータセットから第２の算出的に再構築された画像を発生させるために、別個に処理され、第１の算出的に再構築された画像は、算出的に再構築された画像を発生させるために、第２の算出的に再構築された画像と組み合わせられる、付記１に記載の方法。

付記１８．第１の画像データセットは、第１の複数の画像を備え、第２の画像データセットは、１つ以上の画像を備え、第１の複数の画像および１つ以上の画像は、算出的に再構築された画像を発生させるために、ともに処理される、付記１に記載の方法。

付記１９．１つ以上の画像は、照明条件の第２のセットを用いて入手された単一の画像を備える、付記１８に記載の方法。

付記２０．１つ以上の画像は、第２の複数の画像を備える、付記１８に記載の方法。

付記２１．算出的に再構築された画像は、色画像を備え、色画像は、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの２つ以上を備える、付記１に記載の方法。

付記２２．第１の波長は、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの１つに対応し、第２の波長は、赤色チャネル、青色チャネル、または緑色チャネルのうちの別のものに対応する、付記２１に記載の方法。

付記２３．再構築された画像は、第１の波長に対応する第１の色チャネルに関する第１の空間周波数帯域幅を用いて、かつ第２の波長に対応する第２の色チャネルに関する第２の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示され、第１の空間周波数帯域幅は、第２の空間周波数帯域幅を上回る、付記２２に記載の方法。

付記２４．第１の波長は、緑色光を備え、第１のチャネルは、緑色チャネルを備え、第２の波長は、赤色光または青色光を備え、第２の色チャネルは、赤色チャネルまたは青色チャネルを備え、緑色チャネルは、第１の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示され、赤色チャネルまたは青色チャネルは、第２の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示される、付記２３に記載の方法。

付記２５．算出的に再構築された画像は、赤色チャネルと、緑色チャネルと、青色チャネルとを備え、第２の波長は、赤色チャネルに対応する赤色光を備え、第３の波長は、第３のチャネルに対応する青色光を備え、第３のチャネルは、第１の空間周波数帯域幅を下回る第３の空間周波数帯域幅を用いてディスプレイ上に示される、付記２４に記載の方法。

付記２６．画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備える、センサを備え、第１の画像データセットの第１の色は、第１の波長に対応し、第２の画像データセットの第２の色は、第２の波長に対応し、算出的に再構築された画像は、第１の波長および第２の波長に基づいて、赤色チャネル、緑色チャネル、および青色チャネルにマッピングされる、付記２１に記載の方法。

付記２７．画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備える、グレースケール画像センサを備える、付記２６に記載の方法。

付記２８．画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備える、色画像センサと、２次元アレイにわたって配列される複数の色フィルタを備える、色フィルタアレイとを備える、付記２６に記載の方法。

付記２９．第１の画像データセットは、第１の波長および第１の波長における色フィルタの第１の吸収特性に基づいて判定され、第２の画像データセットは、第２の波長および第２の波長における第２の吸収特性に基づいて判定される、付記２８に記載の方法。

付記３０．第１の画像データセットおよび第２の画像データセットは、算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の波長における色フィルタの第１の吸収特性および第２の波長における色フィルタの第２の吸収特性に従って組み合わせられる、付記２９に記載の方法。

付記３１．第１の波長は、第２の波長と異なり、第１の画像データセットの一部および第２の画像データセットの一部は、サンプルが、照明条件の第２のセットのうちの１つ以上を用いて照明されるとき、サンプルを照明する照明条件のセットのうちの１つ以上を用いて実質的に同時に入手される、付記２８に記載の方法。

付記３２．第１の波長は、第２の波長と異なる、付記１に記載の方法。

付記３３．第１の波長は、第１の色を備え、第２の波長は、第１の色と異なる第２の色を備える、付記３２に記載の方法。

付記３４．第１の波長は、波長の第１の分布を放出する第１の照明源の第１のピークを備え、波長の第１の分布は、第１の全幅半値を備え、第２の波長は、波長の第２の分布の第２のピークを備え、波長の第２の分布は、第２の全幅半値を備え、第１の全幅半値は、第２の全幅半値と重複しない、付記３２に記載の方法。

付記３５．第１の波長は、以下の範囲のうちの１つの中にあり、第２の波長は、以下の範囲のうちの異なるものの中にあり、すなわち、約２００～約３８０ナノメートル（ｎｍ）の紫外範囲、約３８０～約４５０ｎｍの紫色範囲、約４５０～約４８５ｎｍの青色範囲、約４８５～５００ｎｍのシアン色範囲、約５００～５６５ｎｍの緑色範囲、約５６５～約５９０ｎｍの黄色範囲、約５９０～６２５ｎｍの橙色範囲、約６２５～約７４０ｎｍの赤色範囲、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの近赤外範囲内にある、付記３２に記載の方法。

付記３６．第１の波長は、範囲のうちの１つの中にあり、第２の波長は、範囲のうちの異なるものの中にある、付記３３に記載の方法。

付記３７．画像センサを用いて、照明条件の第３のセットを使用して、第３の波長を用いて照明されたサンプルから第３の画像データセットを入手することをさらに含み、第３のデータセットは、算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の画像データセットおよび第２の画像データセットと組み合わせられる、付記１に記載の方法。

付記３８．照明条件の第３のセットは、第１の数の照明条件を下回る第３の数の照明条件を備える、付記３７に記載の方法。

付記３９．画像センサを用いて、照明条件のＮ個の付加的セットを使用して、Ｎ個の付加的波長を用いて照明されたサンプルからＮ個の付加的画像データセットを入手することをさらに含み、Ｎ個の付加的データセットは、算出的に再構築された画像を発生させるために、第１の画像データセット、第２の画像データセット、および第３の画像データセットと組み合わせられ、Ｎは、少なくとも１の整数を備える、付記３７に記載の方法。

付記４０．Ｎは、約１０～１００の範囲内の整数を備える、付記３９に記載の方法。

付記４１．算出的に再構築された画像は、ハイパースペクトル画像を備える、付記３９に記載の方法。

付記４２．算出的に再構築された画像は、２Ｄ画像、３Ｄ画像、２Ｄ強度画像、３Ｄ強度画像、２Ｄ位相画像、３Ｄ位相画像、２Ｄ蛍光画像、３Ｄ蛍光画像、２Ｄハイパースペクトル画像、または３Ｄハイパースペクトル画像のうちの１つ以上を備える、付記１に記載の方法。

付記４３．第１のデータセットおよび第２のデータセットは、サンプルの第１の深度に対応し、本方法はさらに、顕微鏡の焦点を調節し、複数の深度においてサンプルを撮像することと、算出的に再構築された画像を発生させるために、入手するステップおよび組み合わせるステップを繰り返すことであって、算出的に再構築された画像は、複数の深度に対応する異なる深度における複数の算出的に再構築された画像を備える、こととを含む、付記１に記載の方法。

付記４４．第１の波長を判定することをさらに含む、付記１に記載の方法。

付記４５．第１の波長は、ユーザ定義される、付記４４に記載の方法。

付記４６．第１の波長を判定することはさらに、画像センサを用いて、複数の波長を用いて照明されたサンプルの初期画像データセットを入手することと、初期画像データセットの第１の画像が、初期画像データセットの第２の画像よりも多くの情報を含むと判定することと、第１の波長として、第１の画像に対応する複数の波長の第１の波長を選択することと、第２の波長として、第２の画像に対応する複数の波長の第２の波長を選択することとを含む、付記４４に記載の方法。

付記４７．情報は、空間周波数情報を備える、付記４６に記載の方法。

付記４８．初期画像データセットから識別された情報に基づいて、照明条件の第１のセットを判定することをさらに含む、付記４６に記載の方法。

付記４９．照明条件の第１のセットを判定することは、光源の数、光源の場所、複数の光源の場所の組み合わせ、照明角度、照明角度の組み合わせ、照明の数、拡散器の位置、光のパターン、フィルタ、マスク、またはサンプルの焦点のうちの１つ以上を判定することを含む、付記４８に記載の方法。

付記５０．初期画像データセットに基づいて、第１の画像を再構築するための算出プロセスを判定することをさらに含む、付記４６に記載の方法。

付記５１．算出的に再構築された画像は、３次元画像を備える、付記１に記載の方法。

付記５２．照明条件の第２のセットは、照明条件の第１のセットと異なる、付記１に記載の方法。

付記５３．第２の画像データセットは、第１の画像データセットよりも小さい、付記１に記載の方法。

付記５４．第１の画像データセットは、第２の画像データセットの後に入手される、付記１に記載の方法。

付記５５．画像再構築のための顕微鏡であって、複数の角度における複数の波長を用いてサンプルを照明するように構成される、照明源と、画像センサと、照明アセンブリを用いて照明されたサンプルを画像センサ上に撮像するための対物レンズと、照明アセンブリおよび画像センサに動作的に結合される、プロセッサであって、プロセッサは、先述の付記のいずれか１項に記載の方法を実施するための命令とともに構成される、プロセッサとを備える、顕微鏡。

付記５６．複数の波長は、約３８０～約４５０ナノメートル（ｎｍ）の範囲内の紫色波長、約４５０～約４８５ｎｍの範囲内の青色波長、約４８５～５００ｎｍの範囲内のシアン色波長、約５００～５６５ｎｍの範囲内の緑色波長、約５６５～約５９０ｎｍの範囲内の黄色波長、約５９０～６２５ｎｍの範囲内の橙色波長、約６２５～約７４０ｎｍの範囲内の赤色波長、７００ｎｍを上回る赤外波長、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの範囲内の近赤外波長のうちの１つ以上を備える、付記５５に記載の顕微鏡。

付記５７．照明アセンブリは、サンプルの異なる照明角度に対応する複数の場所において、複数の光源を用いてサンプルを照明するように構成される、付記５５に記載の顕微鏡。

付記５８．画像センサ上にサンプルの画像を形成するために使用される、サンプルの深度を調節するためにプロセッサに結合される、焦点アクチュエータをさらに備える、付記５５に記載の顕微鏡。

付記５９．焦点アクチュエータは、第１の深度においてサンプルを撮像するための第１の構成に移動し、第２の深度においてサンプルを撮像するための第２の構成に移動するように構成される、付記５８に記載の顕微鏡。

本開示の実施形態は、本明細書に記載されるように示され、説明され、実施例としてのみ提供される。当業者は、本開示の範囲から逸脱することなく、多数の適合、変更、変形例、および代用を認識するであろう。本明細書に開示される実施形態のいくつかの代替物および組み合わせが、本明細書に開示される本開示および本発明の範囲から逸脱することなく、利用されてもよい。したがって、本開示される発明の範囲は、添付される請求項およびその均等物の範囲のみによって定義されるものとする。

Claims (59)

1. 算出的に再構築された画像を発生させるための方法であって、
   画像センサを用いて、それぞれが第１の波長を備える、第１の数の照明条件を備える照明条件の第１のセットを使用して照明されたサンプルから第１の画像データセットを入手することと、
   前記画像センサを用いて、それぞれが第２の波長を備える、第２の数の照明条件を備える照明条件の第２のセットを使用して照明された前記サンプルから第２の画像データセットを入手することであって、前記第１の数は、前記第２の数よりも大きい、ことと、
   前記第１の画像データセットおよび前記第２の画像データセットを前記サンプルの算出的に再構築された画像に組み合わせることと
   を含む、方法。
2. 前記算出的に再構築された画像は、前記第１の波長に対応する第１の空間周波数帯域幅と、前記第２の波長に対応する第２の空間周波数帯域幅とを備え、前記第１の空間周波数帯域幅は、前記第２の空間周波数帯域幅を上回る、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の空間周波数帯域幅は、前記第１の波長における前記照明条件の第１のセットを用いて前記画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回る、請求項２に記載の方法。
4. 前記第２の空間周波数帯域幅は、前記第２の波長における前記照明条件の第２のセットを用いて前記画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅を上回る、請求項２に記載の方法。
5. 前記算出的に再構築された画像は、少なくとも部分的に、前記第１の波長からの前記第１の画像データセットに基づいて、前記第２の波長に関する増加されたコントラストまたは収差補正のうちの１つ以上を備える、請求項２に記載の方法。
6. 前記再構築された画像を、前記第１の波長に対応する第１の空間周波数帯域幅および第１のユーザ知覚可能な色と前記第２の波長に対応する第２の空間周波数帯域幅および第２のユーザ知覚可能な色とを用いてディスプレイ上に提供することをさらに含み、前記第１の空間周波数帯域幅は、前記第２の空間周波数帯域幅と前記第１の波長における前記照明条件の第１のセットを用いて前記画像センサによって入手された１つ以上の画像の空間周波数帯域幅とを上回る、請求項１に記載の方法。
7. 前記第１の数は、前記第２の数よりも少なくとも２倍大きく、前記第２の画像データセットと関連付けられる第２の入手時間は、前記第１の画像データセットと関連付けられる第１の入手時間の半分以下であり、前記算出的に再構築された画像の空間周波数帯域幅は、前記照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの空間周波数帯域幅を少なくとも１．５倍上回る、請求項１に記載の方法。
8. 前記第１の画像データセットは、前記サンプルの複数の画像を備え、前記第２の画像データセットは、前記サンプルの１つ以上の画像を備え、前記第２の画像データセットは、前記第１の画像データセットよりも少ない前記サンプルの画像を備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記算出的に再構築された画像は、増加された空間周波数帯域幅、光学収差に関する補正、または画像コントラストの増加のうちの１つ以上を備える、請求項１に記載の方法。
10. 前記第１の画像データセットは、空間周波数空間に変換され、前記照明条件の第１のセットに基づいて前記空間周波数空間内の空間周波数にマッピングされ、前記照明条件の第１のセットを用いて入手された複数の画像のそれぞれの第１の空間周波数帯域幅と比べて、前記算出的に再構築された画像の前記増加された空間周波数帯域幅を提供する、請求項９に記載の方法。
11. 前記画像センサは、ある空間周波数帯域幅を備え、前記算出的に再構築された画像の前記増加された空間周波数帯域幅は、前記画像センサの空間周波数帯域幅を前記画像センサ上への前記サンプルの画像の倍率で除算したものを上回る、請求項９に記載の方法。
12. 前記第１の画像データセットは、それぞれが第１の空間周波数帯域幅を備える、第１の複数の画像を備え、前記算出的に再構築された画像の前記増加された空間周波数帯域幅は、前記第１の複数の画像の前記それぞれの第１の空間周波数帯域幅を上回る、請求項９に記載の方法。
13. 前記第１の複数の画像は、前記第１の複数の画像の前記それぞれの第１の空間周波数帯域幅を用いて分解されない前記サンプルの特徴を備え、前記算出的に再構築された画像は、前記算出的に再構築された画像の前記増加された空間周波数帯域幅を用いて分解される前記サンプルの特徴を備える、請求項１２に記載の方法。
14. 前記光学収差の補正は、前記算出的に再構築された画像上の光学収差の効果を減少させるように、サンプル情報から収差情報を分離することによって提供され、随意に、前記収差情報は、前記画像センサ上に前記サンプルを撮像するために使用される光学系と関連付けられる収差空間周波数および位相を備え、随意に、前記サンプル情報は、前記サンプルの構造と関連付けられるサンプル空間周波数および位相を備える、請求項９に記載の方法。
15. 前記算出的に再構築された画像の前記増加された画像コントラストは、前記サンプルをより良好に表すために、前記再構築された画像の高空間周波数を算出的に増幅することによって提供される、請求項９に記載の方法。
16. 前記算出的に再構築された画像は、前記増加されたコントラストを備え、前記増加されたコントラストは、前記第１の画像データセットの複数の画像のそれぞれの高空間周波数と低空間周波数との比率と比べて、前記算出的に再構築された画像における高空間周波数と低空間周波数との増加された比率を備える、請求項９に記載の方法。
17. 前記第１の画像データセットおよび前記第２の画像データセットは、前記第１の画像データセットから第１の算出的に再構築された画像を発生させ、前記第２のデータセットから第２の算出的に再構築された画像を発生させるために、別個に処理され、前記第１の算出的に再構築された画像は、前記算出的に再構築された画像を発生させるために、前記第２の算出的に再構築された画像と組み合わせられる、請求項１に記載の方法。
18. 前記第１の画像データセットは、第１の複数の画像を備え、前記第２の画像データセットは、１つ以上の画像を備え、前記第１の複数の画像および前記１つ以上の画像は、前記算出的に再構築された画像を発生させるために、ともに処理される、請求項１に記載の方法。
19. 前記１つ以上の画像は、前記照明条件の第２のセットを用いて入手された単一の画像を備える、請求項１８に記載の方法。
20. 前記１つ以上の画像は、第２の複数の画像を備える、請求項１８に記載の方法。
21. 前記算出的に再構築された画像は、色画像を備え、前記色画像は、赤色チャネル、緑色チャネル、または青色チャネルのうちの２つ以上を備える、請求項１に記載の方法。
22. 前記第１の波長は、前記赤色チャネル、前記緑色チャネル、または前記青色チャネルのうちの１つに対応し、前記第２の波長は、前記赤色チャネル、前記青色チャネル、または前記緑色チャネルのうちの別のものに対応する、請求項２１に記載の方法。
23. 前記再構築された画像は、前記第１の波長に対応する第１の色チャネルに関する第１の空間周波数帯域幅を用いて、かつ前記第２の波長に対応する第２の色チャネルに関する第２の空間周波数帯域幅を用いて前記ディスプレイ上に示され、前記第１の空間周波数帯域幅は、前記第２の空間周波数帯域幅を上回る、請求項２２に記載の方法。
24. 前記第１の波長は、緑色光を備え、前記第１のチャネルは、前記緑色チャネルを備え、前記第２の波長は、赤色光または青色光を備え、前記第２の色チャネルは、前記赤色チャネルまたは前記青色チャネルを備え、前記緑色チャネルは、前記第１の空間周波数帯域幅を用いて前記ディスプレイ上に示され、前記赤色チャネルまたは前記青色チャネルは、前記第２の空間周波数帯域幅を用いて前記ディスプレイ上に示される、請求項２３に記載の方法。
25. 前記算出的に再構築された画像は、前記赤色チャネルと、前記緑色チャネルと、前記青色チャネルとを備え、前記第２の波長は、前記赤色チャネルに対応する赤色光を備え、第３の波長は、第３のチャネルに対応する青色光を備え、前記第３のチャネルは、前記第１の空間周波数帯域幅を下回る第３の空間周波数帯域幅を用いて前記ディスプレイ上に示される、請求項２４に記載の方法。
26. 前記画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備えるセンサを備え、前記第１の画像データセットの第１の色は、前記第１の波長に対応し、前記第２の画像データセットの第２の色は、前記第２の波長に対応し、前記算出的に再構築された画像は、前記第１の波長および前記第２の波長に基づいて、前記赤色チャネル、前記緑色チャネル、および前記青色チャネルにマッピングされる、請求項２１に記載の方法。
27. 前記画像センサは、前記ピクセルの２次元アレイを備えるグレースケール画像センサを備える、請求項２６に記載の方法。
28. 前記画像センサは、ピクセルの２次元アレイを備える色画像センサと、前記２次元アレイにわたって配列された複数の色フィルタを備える色フィルタアレイとを備える、請求項２６に記載の方法。
29. 前記第１の画像データセットは、前記第１の波長と前記第１の波長における前記色フィルタの第１の吸収特性とに基づいて判定され、前記第２の画像データセットは、前記第２の波長と前記第２の波長における第２の吸収特性とに基づいて判定される、請求項２８に記載の方法。
30. 前記第１の画像データセットおよび前記第２の画像データセットは、前記算出的に再構築された画像を発生させるために、前記第１の波長における前記色フィルタの第１の吸収特性および前記第２の波長における前記色フィルタの第２の吸収特性に従って組み合わせられる、請求項２８に記載の方法。
31. 前記第１の波長は、前記第２の波長と異なり、第１の画像データセットの一部および前記第２の画像データセットの一部は、前記サンプルが、前記照明条件の第２のセットのうちの１つ以上を用いて照明されるとき、前記サンプルを照明する前記照明条件のセットのうちの１つ以上を用いて実質的に同時に入手される、請求項２８に記載の方法。
32. 前記第１の波長は、前記第２の波長と異なる、請求項１に記載の方法。
33. 前記第１の波長は、第１の色を備え、前記第２の波長は、前記第１の色と異なる第２の色を備える、請求項３２に記載の方法。
34. 前記第１の波長は、波長の第１の分布を放出する第１の照明源の第１のピークを備え、前記波長の第１の分布は、第１の全幅半値を備え、前記第２の波長は、波長の第２の分布の第２のピークを備え、前記波長の第２の分布は、第２の全幅半値を備え、前記第１の全幅半値は、前記第２の全幅半値と重複しない、請求項３２に記載の方法。
35. 前記第１の波長は、以下の範囲のうちの１つの中にあり、前記第２の波長は、以下の範囲のうちの異なるものの中にあり、すなわち、約２００～約３８０ナノメートル（ｎｍ）の紫外範囲、約３８０～約４５０ｎｍの紫色範囲、約４５０～約４８５ｎｍの青色範囲、約４８５～５００ｎｍのシアン色範囲、約５００～５６５ｎｍの緑色範囲、約５６５～約５９０ｎｍの黄色範囲、約５９０～６２５ｎｍの橙色範囲、約６２５～約７４０ｎｍの赤色範囲、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの近赤外範囲内にある、請求項３２に記載の方法。
36. 前記第１の波長は、前記範囲のうちの１つの中にあり、前記第２の波長は、前記範囲のうちの異なるものの中にある、請求項３３に記載の方法。
37. 前記画像センサを用いて、照明条件の第３のセットを使用して、第３の波長を用いて照明された前記サンプルから第３の画像データセットを入手することをさらに含み、
    前記第３のデータセットは、前記算出的に再構築された画像を発生させるために、前記第１の画像データセットおよび前記第２の画像データセットと組み合わせられる、請求項１に記載の方法。
38. 前記照明条件の第３のセットは、前記第１の数の照明条件を下回る第３の数の照明条件を備える、請求項３７に記載の方法。
39. 前記画像センサを用いて、照明条件のＮ個の付加的セットを使用して、Ｎ個の付加的波長を用いて照明された前記サンプルからＮ個の付加的画像データセットを入手することをさらに含み、
    前記Ｎ個の付加的データセットは、前記算出的に再構築された画像を発生させるために、前記第１の画像データセット、前記第２の画像データセット、および前記第３の画像データセットと組み合わせられ、
    Ｎは、少なくとも１の整数を備える、請求項３７に記載の方法。
40. Ｎは、約１０～１００の範囲内の整数を備える、請求項３９に記載の方法。
41. 前記算出的に再構築された画像は、ハイパースペクトル画像を備える、請求項３９に記載の方法。
42. 前記算出的に再構築された画像は、２Ｄ画像、３Ｄ画像、２Ｄ強度画像、３Ｄ強度画像、２Ｄ位相画像、３Ｄ位相画像、２Ｄ蛍光画像、３Ｄ蛍光画像、２Ｄハイパースペクトル画像、または３Ｄハイパースペクトル画像のうちの１つ以上を備える、請求項１に記載の方法。
43. 前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットは、前記サンプルの第１の深度に対応し、前記方法はさらに、
    前記顕微鏡の焦点を調節し、複数の深度において前記サンプルを撮像することと、
    前記算出的に再構築された画像を発生させるために、前記入手するステップおよび組み合わせるステップを繰り返すことであって、前記算出的に再構築された画像は、前記複数の深度に対応する異なる深度における複数の算出的に再構築された画像を備える、ことと
    を含む、請求項１に記載の方法。
44. 前記第１の波長を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
45. 前記第１の波長は、ユーザ定義される、請求項４４に記載の方法。
46. 前記第１の波長を判定することはさらに、
    前記画像センサを用いて、複数の波長を用いて照明された前記サンプルの初期画像データセットを入手することと、
    前記初期画像データセットの第１の画像が、前記初期画像データセットの第２の画像よりも多くの情報を含むと判定することと、
    前記第１の波長として、前記第１の画像に対応する前記複数の波長の第１の波長を選択することと、
    前記第２の波長として、前記第２の画像に対応する前記複数の波長の第２の波長を選択することと
    を含む、請求項４４に記載の方法。
47. 前記情報は、空間周波数情報を備える、請求項４６に記載の方法。
48. 前記初期画像データセットから識別された情報に基づいて、前記照明条件の第１のセットを判定することをさらに含む、請求項４６に記載の方法。
49. 前記照明条件の第１のセットを判定することは、光源の数、光源の場所、複数の光源の場所の組み合わせ、照明角度、照明角度の組み合わせ、照明の数、拡散器の位置、光のパターン、フィルタ、マスク、または前記サンプルの焦点のうちの１つ以上を判定することを含む、請求項４８に記載の方法。
50. 前記初期画像データセットに基づいて、前記第１の画像を再構築するための算出プロセスを判定することをさらに含む、請求項４６に記載の方法。
51. 前記算出的に再構築された画像は、３次元画像を備える、請求項１に記載の方法。
52. 前記照明条件の第２のセットは、前記照明条件の第１のセットと異なる、請求項１に記載の方法。
53. 前記第２の画像データセットは、前記第１の画像データセットよりも小さい、請求項１に記載の方法。
54. 前記第１の画像データセットは、前記第２の画像データセットの後に入手される、請求項１に記載の方法。
55. 画像再構築のための顕微鏡であって、
    複数の角度における複数の波長を用いてサンプルを照明するように構成された照明源と、
    画像センサと、
    前記照明アセンブリを用いて照明されたサンプルを前記画像センサ上に撮像するための対物レンズと、
    前記照明アセンブリおよび前記画像センサに動作的に結合されたプロセッサであって、前記プロセッサは、前記請求項のうちのいずれか１項に記載の方法を実施するための命令とともに構成されている、プロセッサと
    を備える、顕微鏡。
56. 前記複数の波長は、約３８０～約４５０ナノメートル（ｎｍ）の範囲内の紫色波長、約４５０～約４８５ｎｍの範囲内の青色波長、約４８５～５００ｎｍの範囲内のシアン色波長、約５００～５６５ｎｍの範囲内の緑色波長、約５６５～約５９０ｎｍの範囲内の黄色波長、約５９０～６２５ｎｍの範囲内の橙色波長、約６２５～約７４０ｎｍの範囲内の赤色波長、７００ｎｍを上回る赤外波長、または約７００ｎｍ～約１１００ｎｍの範囲内の近赤外波長のうちの１つ以上を備える、請求項５５に記載の顕微鏡。
57. 前記照明アセンブリは、前記サンプルの異なる照明角度に対応する複数の場所において、複数の光源を用いて前記サンプルを照明するように構成されている、請求項５５に記載の顕微鏡。
58. 前記画像センサ上に前記サンプルの画像を形成するために使用される、前記サンプルの深度を調節するために前記プロセッサに結合されている、焦点アクチュエータをさらに備える、請求項５５に記載の顕微鏡。
59. 前記焦点アクチュエータは、第１の深度において前記サンプルを撮像するための第１の構成に移動し、第２の深度において前記サンプルを撮像するための第２の構成に移動するように構成されている、請求項５８に記載の顕微鏡。

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