准备用于对样品成像的显微镜的方法技术

准备用于对样品(4)进行成像的显微镜(2)的方法，包括以下步骤：提供用于对样品进行成像的显微镜，其中显微镜包括物镜，物镜具有用于校正像差的可马达调节的物镜校正环(20)；获取样品信息，样品信息包括以下信息中的至少一种：盖玻片(10)的厚度、盖玻片(10)的材料、样品温度、样品类型、样品在样品载体(6)上的位置、样品的包埋介质(8)、浸没介质(19)；使用显微镜对样品成像，以使用物镜校正环(20)的第一设置的产生样品的至少一个原始图像；将至少一个原始图像和样品信息输入到机器算法(32)中，并且算法基于原始图像和样品信息确定物镜校正环的第二设置，该第二设置通过算法降低了相对于第一设置的成像像差。

【技术实现步骤摘要】
准备用于对样品成像的显微镜的方法
本专利技术涉及一种用于准备用于对样品成像的显微镜的方法，其中，显微镜包括物镜，所述物镜具有用于校正成像像差(imagingaberrations)的可调节的，尤其是可马达调节的物镜校正环。本专利技术还涉及显微方法。
技术介绍
显微镜物镜的设计使其在特定的光学条件下可获得最佳成像效果。随着分辨率的提高，显微镜的光学系统对偏离其设计所基于的情况的反应越来越敏感。图像像差增加。因此，高性能物镜，特别是浸没物镜具有所谓的校正环，该校正环光学地作用在物镜上并校正球面图像像差(sphericalimageaberrations)，所述球面图像像差例如可能是因偏离设计情况而引起的。这样的偏离可以是例如变化的盖玻片厚度、偏离的样品温度或样品中的温度差异或包埋介质与浸没介质之间的折射率差异。这样的偏离还可能是样品中焦平面的不同深度位置。这种物镜校正环的最佳设置对于高分辨率应用，特别是活体细胞应用非常重要，因为只有在那时才能实现最大分辨率。同样，也只有在那时，光敏度才是最佳的，考虑到其减少光毒性(即照明辐射的破坏性影响、荧光团的漂白作用等)的作用，这在显微活体细胞时尤其重要。另一个重要的应用是所谓的“多光子显微镜”，其中，具有高深度分辨率的多光子显微镜，因此，为了进行三维记录，多个深度平面必须布置在所谓的z堆栈(z-stack)中。此外，由于这里的样品通常具有较高的光密度并且也是不均匀的，因此，图像像差会以特别令人不安的程度出现。为了方便地设置物镜校正环，作为手动致动的替代方案，已经知道可马达调节的校正环比较久了，其例如可以由显微镜的控制装置驱动，并且可以由用户通过软件进行设置。然而，物镜校正环的正确设置的选择仍然存在问题，特别是在变化的显微任务和样品的情况下。另外，物镜校正环的设置有通常会改变样品中焦点的偏移，这必须通过相应地对显微镜的重新调整来补偿。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的是说明一种准备用于对样品成像的显微镜的方法，该方法允许以简单的方式确定尽可能最佳的物镜校正环的设置。本专利技术提供一种对显微镜进行准备的方法，所述显微镜用于对样品进行成像，所述方法包括以下步骤：a)提供用于对样品进行成像的显微镜，其中，显微镜包括物镜，该物镜具有用于校正成像像差的可调节物镜校正环；b)使用显微镜对样品成像，以使用物镜校正环的第一设置产生样品的至少一个原始图像；c)将所述至少一个原始图像输入到被机器学习的或机器学习算法中，以及d)基于原始图像，借助于所述算法确定物镜校正环的相对或绝对第二设置，所述第二设置相对于第一设置降低了成像像差。优选地，根据如上所述的方法，其中，所述算法被实施为机器学习算法，并且在步骤d)中执行以下子步骤：e1)确定原始图像的品质因数，并在模拟过程中或在对样品重新成像的过程中，将物镜校正环调整到改变的设置，并迭代执行以下步骤e2)-e5)：e2)对于物镜校正环的改变的设置，确定样品的另外的原始图像，e3)生成在步骤e2)中确定的样品的原始图像的当前品质因数，e4)检查当前品质因数是否达到最小值，如果是这种情况或者已经达到预定的迭代次数，则使用最后确定的物镜校正环的设置作为第二设置来结束迭代，否则执行步骤e5)继续迭代，e5)如果当前品质因数比前一个品质因数好，则沿与最后一次调整相同的方向调整物镜校正环，否则沿相反方向调整物镜校正环，并执行步骤e2)继续迭代。优选地，根据如上所述的方法，其中，所述品质因数基于根据质量标准的评估，所述质量标准包括以下图像特性中的至少一个：成像清晰度；信噪比；预定伪影的存在、频率或程度；预定结构的可识别性。优选地，根据任一如上所述的方法，其中，所述算法包括神经网络，其评估图像质量和/或确定所述第二设置。优选地，根据任一如上所述的方法，包括：获取样品信息，所述样品信息包括以下信息中的至少一个：盖玻片的厚度、盖玻片的材料、样品温度、样品类型、样品在样品载体上的位置、样品的包埋介质、浸没介质，其中，所述算法也在所述样品信息的基础上确定所述第二设置。优选地，根据任一如上所述的方法，其中，所述算法在步骤d)中确定所述物镜校正环的至少一个临时设置，并且利用该临时设置来迭代步骤b)和步骤c)。优选地，根据任一如上所述的方法，其中，所述算法基于所述物镜校正环的改变的设置，特别是基于所述临时设置或所述第二设置，来计算预览图像。优选地，根据任一如上所述的方法，其中，为显微镜提供点扩展函数(PSF)，并且所述算法评估该点扩展函数(PSF)。优选地，根据任一如上所述的方法，其中，所述算法由所述显微镜的控制装置执行，并且所述物镜校正环能够通过马达进行调节并且通过所述控制装置被设置到所述第二设置。本专利技术提供一种用于通过显微术检查样品的方法，其中，通过前述任一所述的方法准备显微镜，并且随后使用物镜校正环的所述第二设置对样品进行成像。为了准备用于对样品进行成像的显微镜，首先提供显微镜，该显微镜包括物镜，该物镜具有用于校正成像像差的可调节的，尤其是可马达调节的物镜校正环。随后使用显微镜对样品成像，以通过物镜校正环的第一设置产生样品的至少一个原始图像。原始图像是电子图像。它被输入到预定的机器学习(machinelearning)算法或被机器学习的(machine-learned)算法中，所述算法然后确定物镜校正环的第二设置，该第二设置相对于第一设置降低了成像像差。这是基于原始图像完成的。所使用的算法或者是机器学习算法，或者是被机器学习的算法，也就是说，在两种情况下均基于所谓的机器学习。这种算法的技术实现在人工智能领域中是已知的，并且例如可以被实施为神经网络或包括这种神经网络。在机器学习算法或被机器学习的算法中，学习过程涉及将原始图像分配给校正环设置。被机器学习的算法能够通常无需中间步骤的、直接从原始图像中导出所述原始图像能够如何通过改变校正环设置来改善。在这种情况下，所述改变可以是相对指示，也就是说，必须在校正环设置或绝对校正环设置上进行的更改，如果算法知道原始图像所使用的校正环设置则尤其是这样。因此，实施例规定，与原始图像相关联的校正环设置也将在步骤c中输入到算法中。校正环可以是马达化的，即可马达调整的。然后，在基于马达的调节驱动的情况下，关于校正环设置的信息的提供已知是被作为驱动反馈的结果，或是之前设置的校正环设置。但是，同样地，该方法也可以通过以下方式进行：纯手工的校正环调节，这是由于以下事实，即用户预先确定了校正环的设置值，该设置值然后由用户手动设置在校正环上，或者仅与原始图像相关联的校正环设置被用户读取，并相应地被馈送到算法中。步骤d中的所述第二设置可以可选地通过执行进一步的中间步骤来获得，其中，确定校正环的临时设置，并且针对所述临时设置的每一种情况生成原始图像。这对于机器学习算法尤其有利。在这种情况下，寻找第二设置尤其可以包括迭代过程。这同样适用于被机器学习的算法。在准备显微镜的过程中减轻了用户的负担，这是因为借助于人工智能，从以校本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对显微镜(2)进行准备的方法，所述显微镜用于对样品(4)进行成像，所述方法包括以下步骤：/na)提供用于对样品(4)进行成像的显微镜(2)，其中，显微镜(2)包括物镜(12)，该物镜具有用于校正成像像差的可调节物镜校正环(20)；/nb)使用显微镜(2)对样品(4)成像，以使用物镜校正环(20)的第一设置产生样品(4)的至少一个原始图像；和/nc)将所述至少一个原始图像输入到被机器学习的算法或机器学习算法(32)中，以及/nd)基于原始图像，借助于所述算法(32)确定物镜校正环(20)的相对或绝对第二设置，所述第二设置相对于第一设置降低了成像像差。/n

【技术特征摘要】
20191104 DE 102019129695.11.一种对显微镜(2)进行准备的方法，所述显微镜用于对样品(4)进行成像，所述方法包括以下步骤：
a)提供用于对样品(4)进行成像的显微镜(2)，其中，显微镜(2)包括物镜(12)，该物镜具有用于校正成像像差的可调节物镜校正环(20)；
b)使用显微镜(2)对样品(4)成像，以使用物镜校正环(20)的第一设置产生样品(4)的至少一个原始图像；和
c)将所述至少一个原始图像输入到被机器学习的算法或机器学习算法(32)中，以及
d)基于原始图像，借助于所述算法(32)确定物镜校正环(20)的相对或绝对第二设置，所述第二设置相对于第一设置降低了成像像差。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述算法(32)被实施为机器学习算法，并且在步骤d)中执行以下子步骤：
e1)确定原始图像的品质因数，并在模拟过程中或在对样品(4)重新成像的过程中，将物镜校正环(20)调整到改变的设置，并迭代执行以下步骤e2)-e5)：
e2)对于物镜校正环(20)的改变的设置，确定样品(4)的另外的原始图像，
e3)生成在步骤e2)中确定的样品(4)的原始图像的当前品质因数，
e4)检查当前品质因数是否达到最小值，如果是这种情况或者已经达到预定的迭代次数，则使用最后确定的物镜校正环(20)的设置作为第二设置来结束迭代，否则执行步骤e5)继续迭代，
e5)如果当前品质因数比前一个品质因数好，则沿与最后一次调整相同的方向调整物镜校正环(20)，否则沿相反方向调整物镜校正环(20)，并执行步骤e2)继续迭代。


3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：曼努埃尔·安索，丹尼尔·哈泽，托马斯·奥特，
申请(专利权)人：卡尔蔡司显微镜有限责任公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE