用于成像基底上的特征的方法和装置制造方法及图纸

一种用于成像基底上的特征的方法，包括扫描基底并产生其图像，在图像上覆盖网格模型，使网格模型与图像上的至少一些特征的位置适配，以及提取该特征的图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于成像基底上的特征的方法和装置，并且特别涉及一种用于成 像微阵列上的斑点(spot)的方法和装置。
技术介绍
在各种技术应用中，基底上的特征的成像以及分析是一项重要的任务。例如，在生 物化学分析中，根据预定义的图案(pattern)在基底上应用载体物质的小斑点是一种常见 技术。随后，少量的不同细胞(cell)材料被添加到载体物质的斑点，并且通过在某些时间 段之后得到基底上的斑点的图像且通过分析该图像内的特征来监视不同斑点随着时间的 细胞生长。可以通过根据预定义的图案将特征布置在基底上来制造这些特征的成像。通 常，使用专用扫描仪硬件来执行扫描，并且在制备基底期间仅在被登记到注释文件 (annotation file)中的斑点的预定义已知位置处扫描基底。这种常用技术在若干方面都 受到限制。根据基底上的特征的数量，整个基底的扫描需要大量的单次扫描，包括扫描装置 执行对应的大量重复且非常精确的机械移位(displacement)以将基底移动到扫描仪或者 与基底相关的扫描仪的前面。在生物化学应用中，基底可以包含单个基底上的多于3888个 特征，这需要相当大数量的机械移位步骤。因此，扫描需要高精度和相当昂贵的硬件。此外，扫描过程强烈依赖于关于斑点在基底上的位置的精确信息。在缺少精确的 定位信息的情况下或者在扫描仪和基底之间存在未对准的情况下，扫描会失败。基于这些缺陷，存在对一种改进的方法以及对应装置的需要，其允许更迅速地成 像基底上的特征以及对成像硬件的要求的降低，特别在基底包含大量特征的情况下。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于成像特征的改进方法和装置，其包括便利的扫描 过程以及加速的成像。通过包括独立权利要求1的特征的方法以及包括独立权利要求12 的特征的装置来实现上述目的。在从属权利要求中限定本专利技术的优选实施例。本专利技术的用于成像基底上的特征的方法包括扫描基底并产生其图像，在所述图像 上覆盖(overlay)网格模型，使该网格模型与至少一些特征在图像上的位置适配(fit)，以 及提取特征的图像。当通过使用放置在图像上的网格模型来识别特征的位置时，本专利技术的方法允许单 个或者若干个扫描步骤中的基底的独立扫描而不管特征的位置。该网格模型优选地是一组 通过边缘连接的点，其中网格模型中的每个点被指定基底上的一个特征，也就是说网格模 型中的点的数量等于基底上相关特征的数量。当在扫描的图像上覆盖网格模型时，网格模 型的点的位置最初不与基底上的特征的实际位置相对应。网格模型与特征在图像上的位置的后续适配考虑到它们的位置的精确确定和所识别的位置处和周围的特征的部分图像的 提取以用于进一步分析。由于网格模型与图像的特征的适配，不需要包括重复扫描步骤的扫描过程。因此， 降低了对扫描仪的要求。此外，由于可以避免在扫描仪的重复移位步骤期间所消耗的时间， 可以减少整个成像过程的时间。根据一个实施例，网格模型基于先验已知的基底上的特征的位置的图案。当为 特定基底创建网格模型时，包括特征之间的距离或关于它们彼此的定向的附加信息的 该图案被用来限定网格模型的点的初始位置并建立对应点之间的边缘以限定点的邻域 (neighborhood)0根据另一实施例，网格模型基于包括以下各项的组中的网格规则网格、直线网格 (rectilinear grid)、笛卡尔网格、多边形网格、以及六边形网格。规则、直线、笛卡尔网格表示分别由全等(congruent)或不全等(incongruent)的 矩形或者由单位正方形(unit square)的基底平面的镶嵌布置(tesselation)。网格模型 的点被放置在该镶嵌布置的节点上。特征的位置的图案也可由多边形或者六边形网格(其 描述通过多边形或者六边形的平面的平铺(tiling))来表示。网格模型的点被放置在网格 的对应节点上。根据本专利技术的另一实施例，覆盖包括通过粗略近似来确定基底的一些特征的位 置，并且将网格模型的一些点覆盖到所述位置上。举例来说，这可以通过这样做来完成即 识别特征在基底的图像上的区域的拐角(corner)或者三个突出点(例如边界点)，并且用 它们来对准网格模型的对应拐角。比如仿射变换的任何方法可以用来适配网格模型的剩余 点。该覆盖限定用于其他步骤的初始配置。根据另一个实施例，处理基底的图像同样具有优势，尤其在扫描过程期间产生多 个图像的情况下。具体来说，在网格模型的适配之前可以减小它们的尺寸。一方面，尺寸的 减小进一步加速处理步骤(因为需要处理的数据量减少了)；并且另一方面，尺寸减小对应 于图像的高斯平滑并且因此降低了图像中的噪声。在另一个实施例中，在网格模型的适配之前进一步处理图像，包括滤波器的应用、 平滑、边缘增强、颜色适应等等的一个或若干个处理。一个或若干个这些方法的利用帮助进 一步区分图像中的特征特性，例如将使用平滑来减少图像中的噪声、或者使用边缘增强来 强调特征的边沿和纹理(texture)。选择性的颜色增强可以被应用以增强具有特定颜色特 性的特征的对比度(contrast)。根据另一实施例，该适配可以包括网格模型的能量函数的结果的迭代优化。该能 量函数是网格模型的点的函数并表示点的当前拓扑结构(topology)。另外，该能量函数还 描述了网格模型的点与特征在图像上的位置的偏差。通过将网格模型的点移动到其优化全 局能量的给定领域中的位置来优化全局能量(即能量函数的结果)。针对网格模型的每个 点重复该过程以确定下一个优化的全局能量。重复这些直到能量函数的结果保持最优并且 不能进一步改进为止。也可应用其他的迭代细化(iterative refinement)方法。在优选实施例中，能量函数的结果被最小化且所述能量函数被定义为E(P)= ciF(P) + i3G(P) + YH(P)，其中α，β和Y是加权因子，F(P)是由网格模型的相邻点之间的 距离确定的距离项，G(P)是网格模型的正交性(perpendicularity)项，而H(P)是曲率项，该曲率项是由网格模型的点与根据图像的曲率图计算出的特征的位置的偏差确定的。 对应的项被给定为 f(p) = Yt f{PiJ ’ Pkj ) + Apu ’ pl+lJ) + JXpij，piH) + f{ptJ ’ piJA)Pu其中f (ρ，q) = (Dinterspot-d (ρ，q))2G(P) = ZsiPuPi -i,j ’ PiJ Pi j-、) + S(PijPij-i，PiJ Pmj )Pu-----+ g(P,jPMj, Pu Pu^ ) + 8(PijPij+i，Pij Pi-u )其中_以及H (尸)=~Σ CUrV(" (P‘,J ))Pu特别地，项F(P)和G(P)表示网格模型的空间配置，并且确保网格模型的点将近似 于笛卡尔网格。特别地，当斑点间的距离偏离了已知距离时F(P)具有更高的值。当两个相 邻的点之间的角度偏离了 90度时G(P)具有更高的值。除了空间属性之外，H(P)被用于创 建网格模型的点与特征位置之间的链接。H(P)源自基底的图像的曲率图(下面将会对其描 述)并且当点远离特征位置时其具有更高的值。根据另一个实施例，网格模型与至少一些特征的位置的适配包括使网格模型的本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种用于成像基底上的特征（２０）的方法，包括：－扫描基底并产生其图像（２１）；－在图像（２１）上覆盖网格模型（２０３）；－使网格模型（２０４）与至少一些特征（２０）在图像（２１）上的位置适配；以及－提取特征（２０）的图像。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·格诺维西奥，
申请(专利权)人：韩国巴斯德研究所，
类型：发明
国别省市：KR