Die Dekonvolution(deconvolution) ist in der Mikroskopie ein weit verbreitetes Verfahren zur Bilddatenverarbeitung. Das Mikroskop führt bei der Abbildung einen bestimmten Fehler (PSF – Konvolution) in die gewonnenen Daten ein . Dekonvolutionsalgorithmen arbeiten mit diesen Parametern und korrigieren die Ausgabedaten, um ein Bild mit höherer Auflösung zu erhalten, das das untersuchte Objekt besser wiedergibt.

Abbildung 1: Die Punktstreufunktion (PSF –Point Spread Function), die bei der Abbildung eines Punktobjekts mit einem Fluoreszenzmikroskop (Widefield) und einem Konfokalmikroskop (Confocal) gewonnen wurde. Die Bildverzerrung des Punktobjekts wurde durch den Faltungsvorgang verursacht.

Die Punktstreufunktion (PSF – Point Spread Function) stellt die vom Mikroskop gewonnenen Informationen bei der Abbildung eines punktförmigen Objekts (Punktquelle) dar. Größe und Form der PSF hängen von den Parametern der Komponenten ab, durch die das Signal läuft, von den Brechungsindizes (n) aller Medien sowie von der verwendeten Methode (siehe Abbildung 1).

Es gibt viele verschiedene Dekonvolutionsalgorithmen, die auf Daten aus Mikroskopen angewendet werden (siehe Tabelle). Alle arbeiten mit dem konvolutierten Bild und liefern als Ergebnis eine mehr oder weniger hochwertige Wiedergabe des realen Objekts.

Algorithmus Geschwindigkeit Quantitativ Erfordert PSF Erzeugt PSF S/N Rauschen
No/Nearest – Nachbar Schnell Nein Nein Nein Niedriger Höher
Inversfilter Mittlere Geschwindigkeit Nein Nein Nein Höher Höher
Nicht-blindes, eingeschränktes iteratives Verfahren Mäßig langsam Ja Ja Nein Höher Niedriger
Blind-Constrained-Iterative Langsam Ja Ja Ja Höher Niedrigste

„No/Nearest-Neighbor“-Algorithmen sind relativ einfach und entfernen, ähnlich wie bei der Konfokalmikroskopie, Signale außerhalb der Fokusebene. Die übrigen genannten Algorithmen sind bereits komplexer, und insbesondere die iterativen (Non-blind/Blind constrained iterative) nutzen das gesamte erfasste Signal für die endgültige Bilddarstellung.

Abbildung 2: Schematische Darstellung der bei der blinden Dekonvolution ablaufenden Prozesse. Die durchschnittliche Anzahl der Iterationen für eine typische Ausgabe eines Konfokalmikroskops beträgt 10×.

Iterative Algorithmen vom Typ„Blind constrained iterative“– die sogenannte blinde Dekonvolution (blind deconvolution) – sind derzeit die neuesten. Sie unterscheiden sich von den anderen dadurch, dass die PSF durch eine Schätzung auf der Grundlage der Mikroskopparameter bestimmt wird und im Laufe des Iterationsprozesses (Wiederholungen) angepasst. Dies vereinfacht den gesamten Prozess und ermöglicht einer breiten Anwenderschicht, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Die blinde Dekonvolution ist eine große Stärke unserer Lösung – der Software AutoQuant.

Die Dekonvolutionssoftware AutoQuant (Bitplane) weist folgende Merkmale auf:

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