3D Deconvolution

Ernst Hippe · September 27, 2013, 11:17:32 VORMITTAG

Hallo allerseits,
im amerikanischen Forum zeigt Rogelio Moreno unglaubliche Bilder, gewonnen mit "3D Deconvolution":
http://www.flickr.com/photos/rogeliomorenog/9931452334/
Unbedingt ansehen! Kennt jemand diese offenbar neue Methode?

Fahrenheit · September 27, 2013, 11:39:07 VORMITTAG

Lieber Ernst,

die Aufnahmen sind wirklich fantastisch! Ich kenne sie (wie Du auch ...

) von den folgenden Links:

http://www.photomacrography.net/forum/viewtopic.php?t=21602
http://www.photomacrography.net/forum/viewtopic.php?t=21611

Die "Putz-Software" ist wohl hauptsächlich bei Bildern mit starken Kontrasten (Fluoreszenz-Aufnahmen ...) hilfreich, aber das kann jeder selbst testen.
Unter dem folgenden Link des Herstellers besteht auch die Möglichkeit, sich eine 14-tägige uneingeschränkte Testversion herunter zu laden - allerdings erst nach Angabe einer größeren Menge von mehr oder weniger persönliche Daten ...

http://www.mediacy.com/index.aspx?page=AutoQuant

Herzliche Grüße
Jörg

Ernst Hippe · September 27, 2013, 12:06:39 NACHMITTAGS

Lieber Jörg,
danke für Hinweise und Links!
Die abgefragten Daten sind ja schon etwas dick. Ich konnte noch nicht erkennen, was eine käufliche Version kosten würde, scheint aber sehr teuer und damit für Hobbiker problematisch zu sein.

knipser009 · September 27, 2013, 14:36:30 NACHMITTAGS

hallo Ernst

Rogelio schrieb in einer Antwort zum Preis des benutzen Programmes:

I got a quotation for around $7K

auch sehr interessant

http://www.photomacrography.net/forum/viewtopic.php?p=134887#134887

Grüße aus dem Saarland

Wolfgang

Holger Adelmann · September 27, 2013, 17:50:13 NACHMITTAGS

Liebe Kollegen,

die Dekonvolution ist keine neue Technik.
Sie wurde von Jansson und van Cittert bereits in den 70er Jahren entwickelt.

Erste Anwendungen waren die Verarbeitung von 1-dimensionalen Daten (Spektren), um versteckte / untergegangene Peaks sichtbar zu machen.
Z.B. hier: http://www-zeuthen.desy.de/acat05/talks/Morhac.Miroslav_1.2/Morhac_Deconvolution.pdf

Das wäre auch was für stefan_o bzgl. der Verarbeitung seiner Raman-Spektren.

Man hat schnell gemerkt, dass man durch das Rauschen in den Signalen an die Grenzen der Verbesserung stösst und hat lineare Algorithmen bald verlassen und iterative Verfahren eingeführt,
welche bestimmte einschränkende Bedingungen ("constraints") in die mathematichen Formeln einführten, also beispielsweise, dass eine Intensität zwar null aber nie negativ sein kann ("non-negativity constraint") etc.

Wissenschaftler wie Agard und Sedat http://www.nature.com/milestones/milelight/full/milelight14.html haben das Prinzip der 1-dimensionalen Signaldekonvolution dann in den 80ern auf 2-dimensionale Daten (Bilder) angewendet, z.B. um die Unvollkommenheiten der optischen Systeme und die dadurch erzeugten Bildverschlechterungen zu vermindern.
Auch diente die Dekonvolution später mit ausgefeilten 3-D Algorithmen der Bearbeitung von Bilderstacks um quasi wie in einem Konfokalmikroskop die Informationen aus genau einer Ebene sauber herauszurechnen (z.B. um eine saubere 3-D Rekonstruktion zu ermöglichen).

Die 3-D Voxelblock basierten Algorithmen sind meiner Meinung nach von Tim Holmes perfektioniert worden, welcher seine Erfindung zunächst unter dem Firmennamen AutoQuant selbst vertrieb, seine Patente und Software dann später aber an Media Cybernetics verkauft hat, die seine Algorithmen nun in den neueren Version von Image-Pro Plus verwenden.

Ich selbst habe noch eine Original-Softwareversion von Tim aus den 90ern - sorry, läuft nur mit Dongle, kopieren nutzt nix.

Für einfachere Verfahren bitte auch mal googlen nach "Wiener Filter Dekonvolution".

Ich glaube, auch die freie Software ImageJ hat Module zur (einfacheren) Dekonvolution - die richtig guten Sachen

http://www.mediacy.com/index.aspx?page=AutoQuant
http://www.svi.nl/HuygensDeconvolution

sind wie schon gesagt immens teuer.

Soviel zum kurzen Abriss der Dekonvolution in der Mikroskopie.

Herzliche Grüsse
Holger

Stefan_O · September 28, 2013, 17:46:02 NACHMITTAGS

Danke Holger, ich habe mir den Artikel heruntergeladen.

Für ImageJ gibt es eine ganze Reihe von Plugins zur Deconvolution, allerdings setzen alle mir bekannte die Kenntnis der PSF voraus, die AutoQuant nicht braucht.

Gruss,
Stefan

Holger Adelmann · September 28, 2013, 18:45:59 NACHMITTAGS

Gerne Stefan, Du solltest auch das hier mal lesen:
http://www.researchgate.net/publication/15952121_Quantitative_analysis_of_electrophoretograms_a_mathematical_approach_to_super-resolution?ev=pub_cit

H.

Karl73 · September 28, 2013, 21:54:00 NACHMITTAGS

Hallo Stefan,
imageJ kann auch anhand einiger Daten der Mikroskopoptik ein "künstliches" PSF generieren.
http://bigwww.epfl.ch/algorithms/psfgenerator/

zusammen mit
http://bigwww.epfl.ch/algorithms/deconvolutionlab/#outline

könnte das funktionieren. Vielleicht probiert es ja mal jemand. Aber ich fürchte das geht nicht mal so nebenbei...

Viele Grüße
Karl

d65 · Oktober 05, 2013, 18:00:57 NACHMITTAGS

Eine künstliche PSF kann man zwar verwenden, bekommt damit aber nicht so gute Ergebnisse wie mit gemessenen PSFs. Das Prinzip beruht ja darauf, das Licht (Signal) dahin zurückgerechnet wird, wo es eigentlich hin gehört. Wenn man eine PSF misst, also zum Beispiel ein kleines (unter Auflösungsgrenze, z.B. 170 nm) fluoreszierendes Kügelchen in einem 3D-Stack aufnimmt, dann sollte das im 3D Bild ja optimalerweise auch einen Punkt darstellen. Tut es aber nicht, kann es nicht, wegen der Auflösungsgrenze. Wie sich das Signal tatsächlich im Raum verteilt hängt jetzt halt nicht nur von der Beugung ab (die wird von den künstlichen PSFs schon berücksichtigt) sondern auch von Abweichungen des Brechungsindexes des Einbettungsmediums vom Idealzustand, von Objektivfehlern etc. Und die lassen sich schlecht theoretisch vorhersagen.

Ich kenne das Verfahren ausschließlich aus der Fluoreszenzmikroskopie. Ob das im Hellfeld überhaupt funktionieren kann, da habe ich so meine Zweifel.

Wenn sich jemand ernsthaft überlegen sollte sich eines dieser teuren Programme anzuschaffen: Bei SVI gibt es für Interessenten kostenlose 30-Tage Lizenzen von Huygens (so heißt das Programm). Möglicherweise bei der Konkurrenz auch, weiß ich aber nicht.

Schöne Grüße

Steffen

Holger Adelmann · Oktober 05, 2013, 21:26:06 NACHMITTAGS

Hallo Steffen,

Du hast Recht, eine gemessene / im aktuellen optischen System ermittelte PSF ist immer präziser und erlaubt genauere Rekonstruktionen als eine theoretische PSF.

Tim Holmes hat in seinem AutoQuant Verfahren (das Programm hies früher AutoDeblur, seine Firma hies AutoQuant) eine "Blind Deconvolution" implementiert, d.h. das Programm ermittelt die PSF selbst aus den Daten.
Klingt nach Zauberei, ist aber aufgrund statistischer Verfahren (maximum likelihood Algorithmen) möglich, auch wenn Tim das "wie" nie in seinen Patenten genau erklärt hat.
Aber es funktioniert gut, das hat er in einigen Publikationen gezeigt.

Da ich noch das "alte" Programm AutoDeblur von Tim aus den 90er Jahren habe, dachte ich mir ich zeige mal einen Dekonvolutions-Test mittels einer Fluoreszenzaufnahme einer kleinen (ca.10 µm grossen) mit Acridinorange gefärbten Amöbe.
Das Programm ist zwar nicht mehr das jüngste und nicht wirklich simpel zu bedienen aber es implementiert bereits vollkommen Tim's blind-deconvolution Ansatz.
Ich musste also nichts extra messen und auch keine theoretische PSF erzeugen und "einfüttern".

Anbei die Bilder. Das Original (links) mit einem 100x Pl Fluotar in der Auflicht Fluoreszenz aufgenommen, das rechte nach einer einfachen Dekonvolution mit AutoDeblur (mit Standard-Parametern, nicht von mir optimiert).

Ich denke das Resultat kann sich sehen lassen. Durch weitere Optimierung kommt man ohne Probleme in den Bereich eines konfokalen Fluoreszenzmikroskopes (aber selbst dessen Rohbilder lassen sich noch mittels rein mathematischer Dekonvolution verbessern ...).

Herzliche Grüsse
Holger