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1、(10)申请公布号 CN 102438524 A(43)申请公布日 2012.05.02CN102438524A*CN102438524A*(21)申请号 201080021137.5(22)申请日 2010.03.1012/403,231 2009.03.12 USA61B 5/1455(2006.01)G06T 17/00(2006.01)(71)申请人维森盖特有限公司地址美国华盛顿(72)发明人 M梅耶尔 J哈延加 T阿博特D斯丹华尔(74)专利代理机构北京润平知识产权代理有限公司 11283代理人南毅宁 周建秋(54) 发明名称适于伪投影的模式噪声校正(57) 摘要校正模式噪声投影图像。
2、，包括：用包括处理器的光学层析系统获取一组投影图像(22A)，其中该组投影图像(22A)的每一帧图像是在不同的视角下获取的；对每一帧投影图像应用阈值(104)以产生一组阈值图像；每一帧阈值图像可操作地被放大(106)以产生被加成来形成集成图像(114)的一组放大的图像；处理每一帧放大的图像以便产生一组二元图像(108)；加成该组二元图像(112)以便形成集成掩膜(116)；由集成掩膜(116)将集成图像分离以便产生背景模式噪声图像(118)；将每一帧投影图像乘以缩放因数以及除以背景模式噪声(120)以便产生商图像，滤除该商图像(122)以便产生经过噪声校正的投影图像(124)。(30)优先权数。
3、据(85)PCT申请进入国家阶段日2011.11.14(86)PCT申请的申请数据PCT/US2010/026862 2010.03.10(87)PCT申请的公布数据WO2010/104976 EN 2010.09.16(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书 2 页 说明书 7 页 附图 10 页CN 102438532 A 1/2页21.一种用于校正模式噪声投影图像的系统，该系统包括：用于获取一组投影图像(22A)的装置，其中该组投影图像(22A)的每一帧投影图像在不同的视角下获取；用于对每一帧投影进行阈值处理以便产生一组阈值图像(22A)的。
4、装置(104)，其中阈值处理装置(104)耦联以便接收该组投影图像(22A)；用于将该组阈值图像(22A)加成以便形成集成图像(114)的装置(110)，其中加成装置(110)耦联以便接收该组阈值图像(22A)；用于处理该组阈值图像(22A)的每一帧阈值图像以便产生一组二元图像的装置(108)，其中二元处理装置(108)耦联以便接收该组阈值图像(22A)；用于将该组二元图像加成以便形成集成掩膜(116)的装置(112)，其中加成装置(112)耦联以便接收所述集成掩膜；用于通过所述集成掩膜(116)将所述集成图像(114)分离以便产生背景模式噪声图像(118)的装置，其中分离装置耦联以便接收所述。
5、集成图像(114)和所述集成掩膜(116)；用于将每一投影图像乘以缩放因数以及除以所述背景模式噪声(118)以便产生商图像的装置(120)，其中乘法装置(120)耦联以便接收每一投影图像和所述背景模式噪声(118)；以及装置(122)，耦联以便接收自商图像，从而将所述自商图像滤除以便产生经过噪声校正的投影图像(124)。2.根据权利要求1所述的系统，其中用于进行阈值处理的装置包括：用于产生直方图的装置，其中所述直方图将背景和对象数据相结合，以及其中所述直方图以模式(Mode)和最大值(Max)为特征；以及用于通过确定所述最大值和所述模式之间的差来估算所述背景中变化的装置(102)。3.根据权利。
6、要求2所述的系统，其中所述用于进行阈值处理的装置还包括：用于根据下述公式将对象数据与背景分离的第一估算装置，公式为：阈值0.9*(2*模式-最大值)，其中所述阈值是应用于图像的初始估算阈值(102)。4.根据权利要求3所述的系统，其中所述用于进行阈值处理的装置还包括：用于确定在估算阈值之下的总面积的装置；以及用于迭代调节所估算阈值直到所估算阈值之下的所述总面积处于适于每个前一所估算阈值的面积的10以内的装置。5.根据权利要求1所述的系统，其中用于阈值处理的装置(104)包括基于像素强度来应用阈值的装置。6.根据权利要求1所述的系统，其中该组投影图像(22A)包括由光通过感兴趣对象形成的投影图像。
7、。7.根据权利要求1所述的系统，还包括放大每一阈值图像以便产生一组放大图像的装置，其中放大装置(106)耦联以便接收该组阈值图像，以及放大图像传送到用于进行处理以便产生该组二元图像的装置。8.根据权利要求1所述的系统，其中该组投影图像(22A)包括伪投影。9.根据权利要求1所述的系统，其中用于获取该组投影图像的装置包括光学投影层析系统。权 利 要 求 书CN 102438524 ACN 102438532 A 2/2页310.根据权利要求9所述的系统，其中该组投影图像(22A)包括伪投影图像。11.根据权利要求6所述的系统，其中所述感兴趣对象包括生物细胞(15)。12.根据权利要求6所述的系统。
8、，其中所述感兴趣对象包括具有细胞核的细胞(15)。13.一种用于校正模式噪声投影图像的方法，所述方法包括下述步骤：用包括处理器的光学层析系统获取一组投影图像(22A)，其中该组投影图像(22A)的每一帧图像是在不同的视角下获取的；通过操作处理器对该组投影图像(22A)的每一帧投影图像进行阈值处理(104)以便产生一组阈值图像；通过操作处理器将该组阈值图像加成(110)以便形成集成图像(114)；通过操作处理器对该组阈值图像的每一帧阈值图像进行处理(108)以便产生一组二元图像；通过操作处理器将该组二元图像加成(112)以便形成集成掩膜(116)；通过操作处理器通过所述集成掩膜(116)将所述集。
9、成图像(114)分离以便产生背景模式噪声图像(118)；通过操作处理器将每一投影图像乘以(120)缩放因数以及除以背景模式噪声以便产生商图像；以及通过操作处理器将所述商图像滤除(122)以便产生经过噪声校正的投影图像(124)。14.根据权利要求13所述的方法，还包括通过操作所述处理器将每一帧阈值图像放大(106)的步骤以便产生适于传送到所述处理步骤从而产生该组二元图像的一组放大图像。15.根据权利要求13所述的方法，其中该组投影图像(22A)包括伪投影图像。16.根据权利要求13所述的方法，其中获取该组投影图像(22A)包括操作光学投影层析系统以便获取伪投影图像。17.根据权利要求13所述的。
10、方法，其中该组投影图像(22A)包括由光通过感兴趣对象形成的投影图像。18.根据权利要求17所述的方法，其中所述感兴趣对象包括生物细胞(15)。19.根据权利要求17所述的方法，其中所述感兴趣对象包括具有细胞核的细胞(15)。20.根据权利要求17所述的方法，其中用于进行阈值处理的步骤还包括：产生直方图(101)，其中所述直方图将背景和对象数据相结合，以及其中直方图以模式(Mode)和最大值(Max)为特征；以及用于通过确定所述最大值和所述模式之间的差来估算背景中的变化。21.根据权利要求20所述的方法，其中用于进行阈值处理(104)的步骤还包括用于根据下述公式将所述对象数据与背景分离，公式为。
11、：阈值0.9*(2*模式-最大值)，其中所述阈值是应用于图像的初始估算阈值(102)。22.根据权利要求21所述的方法，其中用于进行阈值处理(104)的步骤还包括：确定在估算阈值之下的总面积；以及迭代调节所估算阈值直到阈值之下的像素所述总面积处于适于每个前一阈值的面积的10以内。权 利 要 求 书CN 102438524 ACN 102438532 A 1/7页4适于伪投影的模式噪声校正技术领域0001 本发明通常涉及医疗成像数据的分析，以及更具体地涉及在生物细胞成像仪中的模式噪声校正。背景技术0002 3D层析重构需要作为输入的投影图像。投影图像假定感兴趣对象对于暴光源(诸如，传送通过感兴趣。
12、对象的光源)是半透明的。因此投影图像包括通过对象沿着从上述源到投影平面的光线的吸收整合。在光学投影层析中将可见光谱中的光用作暴光源。0003 在由生物细胞产生投影的情况下，生物细胞通常由苏木素染液进行染色，附着到蛋白质的吸收性染料用于找到细胞染色体。细胞核的直径大约为15微米，且为了促进亚细胞的重构，有必要保持亚微米级的解析度。对于亚微米级的解析度而言，照明光源的波长与感兴趣的生物对象的波长同处于相同的空间范围内。这可导致不希望的折射效果。因此不能形成标准的投影图像。为了避免如上所述的这些不希望效果，在焦平面扫掠通过细胞时，摄像机孔阑保持打开。该成像方法导致整个细胞体积的均等采样，上述导致伪投。
13、影图像。光学层析系统的好实例公开为于2004年4月22日提交的美国专利申请公开2004-0076319，其相应于由Fauver等于2003年11月18日提交的、标题为“Method and Apparatus of Shadowgram Formation for Optical Tomography”的待审美国专利申请No.10/716,744。因此美国专利申请No.10/716,744在此提及而并入本文。0004 模式噪声0005 对于在任何光学层析系统中获取的所有伪投影图像而言，模式噪声表示固定的且存在程度相同的一种失真。这种失真源于从照明到图像形成的光学路径中的任何组件，其导致光从其理。
14、想路径(与从投影到投影是相一致)偏离。模式噪声在伪投影图像的采集过程中不会由处于运动状态下的细胞或细胞-CT中的任何组成部分引起。0006 例如参照图2，示出显示造成模式噪声的某些原因的典型伪投影图像。这些包括灰尘和照明变化。在图2中还示出埋嵌于光学凝胶中的两个细胞C1、C2。在应用CCD摄像机的系统中造成获取伪投影或模式噪声的类似来源包括：0007 1.不稳定的照明；0008 2.在CCD摄像机上的灰尘；0009 3.在CCD摄像机响应上的不统一性；以及0010 4.由在光学路径中遇到的位于反射表面上的灰尘/碎屑造成的照明中的失真。0011 现在参照图2A，示出伪投影图像的所选部分40，其被。
15、放大为部段40A以便更好地直观说明模式噪声的一些细微影响。部段40A显示由在光学路径中的位于反射表面上的灰尘和碎屑导致的更细微失真。这种失真通过获取伪投影图像片段以及将其扩展以便充满整个空间灰度动态范围而例示性地说明。注意在背景44中的花斑失真。0012 由模式噪声导致的失真0013 利用如在Fauver中所述的光学层析系统，随着例如细胞等对象旋转而形成伪投说 明 书CN 102438524 ACN 102438532 A 2/7页5影图像。所形成的伪投影图像反向投影以及交会以便形成细胞的3D图像。在伪投影中的模式噪声也交会以及导致附加到感兴趣对象重构的噪声。虽然在每个伪投影中的噪声可能相当小。
16、，但是在最终的重构中，该噪声会颇大，因为图案形成会以横过多个伪投影的结构性方式增强。0014 现在参照图3，示出被放大以便示出对所重构图像上模式噪声的影响的重构切片(slide)。背景中的漩涡图案30是模式噪声的一种明显表现。0015 不幸的是，由于用于空间滤波的先前已知技术没有有效地关注噪声的原因，因此其不能充分地校正图像。空间滤波对于低频照明变化而言不能进行充分地校正。此外，空间滤波也不能将由灰尘导致的脉冲失真充分地去除。进一步的，为花斑形式的模式噪声的空间频率与需要3D重构的其它特征的范围相同。因此，需要去除模式噪声的不同方法。0016 描述于此的本发明第一次提出用于去除医学成像仪中的模。
17、式噪声有害作用的新式的和新颖的系统和方法。发明内容0017 提供本发明概要以便以简单的形式引入对概念的选择，上述概念在下面的详细说明部分会进一步进行描述。该发明概要不拟确定所要求主题事项的关键特征，也不拟用作确定所要求主题事项的范围的辅助手段。0018 用于校正模式噪声投影图像的系统和方法包括用包括处理器的光学层析系统获取一组投影图像，其中该组投影图像的每一帧图像在不同的视角下获取。将阈值应用于产生一组阈值图像的每一帧投影图像。可将每一帧阈值图像任选放大以便产生一组放大的图像。将该组阈值图像(或放大图像)加成以便形成集成图像。每一帧阈值图像(或放大图像)进行处理以便产生一组二元图像。将该组二元。
18、图像加成以便形成集成掩膜(ensemble mask)。该集成图像由集成掩膜分离以便产生背景模式噪声图像。每一帧投影图像乘以缩放因数且除以背景模式噪声，以便产生商图像，对商图像进行滤波以便产生经过噪声校正的投影图像。附图说明0019 在所附权利要求书中具体提出本发明新颖性特征的同时，参照附图对本发明的以下详细描述将从组织和内容方面以及其它目的和特征发明来更好地理解和领会本发明，其中：0020 图1是包括模式噪声校正处理器的光学投影层析系统的高度示意性示图；0021 图2示出带有模式噪声的典型伪投影图像；0022 图2A示出图2伪投影图像的所选部分，其被放大以便更好地直观说明模式噪声的一些细微影。
19、响；0023 图3示出从3D重构得到的经处理的切片(slice)，示出模式噪声的影响；0024 图4A示出图2中所示细胞的掩膜伪投影，以及图4B示出适于细胞的掩膜图像；0025 图5A示出毛细管前进45的图2中所示细胞的掩膜伪投影，以及图5B示出适于细胞的掩膜图像；0026 图6A示出毛细管倒退45的图2中所示细胞的掩膜伪投影，以及图6B示出适于说 明 书CN 102438524 ACN 102438532 A 3/7页6细胞的掩膜图像；0027 图7示出由所有掩膜伪投影加成导致的图像；0028 图8示出由所有掩膜加成导致的图像；0029 图9示出扩展灰度以便充满图像动态范围的噪声图像；003。
20、0 图10示出噪声校正示意图；0031 图11示出在应用噪声校正之后的图2所示的图像；0032 图12A以及图12B分别示出从伪投影的3D重构得到的未经过噪声校正和经过噪声校正的图像切片的比较；0033 图13是代表阈值选择标准的图。具体实施方式0034 下述公开描述了用于对感兴趣对象成像的几个实施例和系统。在附图中提出和描述了根据本发明示例性实施例的方法和系统的几个特征。应该意识到根据本发明其它示例性实施例的方法和系统可包括与附图中所示那些不同的附加程序或特征。0035 涉及生物细胞而对示例性实施例在此进行描述。但是，应该理解，这些实例是为了解释说明本发明原理的目的，而不是对本发明的限制。此。
21、外，根据本发明几个示例性实施例的方法和系统可以不包括这些附图中所示的所有特征。贯穿附图，相似的附图标记指代相似或相同的组件或程序。0036 除非上下文另外需要，否则下面的整份说明书和权利要求书，词语“包括(comprise)”和其变换形式，诸如“包括(comprises)”和“包括(comprising)”是以开放式、0037 包含式的意思理解，和“包含，但不限于”相同。0038 该整份说明书，所提述的“一个示例”或“一示例性实施方式”、“一个实施方式”、“一实施方式”或这些术语的各种组合意味着与实施方式结合起来描述的特定特征、结构和特性包括在本公开的至少一个实施方式中。从而，在本说明书各处出。
22、现的短语“在一个实施方式中”或“在实施方式中”不必都指代相同的实施方式。而且，特定的特征、结构或特性可以在一个或多个实施方式中以合适的方式相结合。0039 如在这里通常使用的，当在光学显微镜法过程的背景中使用时，下面的术语具有下述含义：0040 “毛细管”具有其通常可被接受的含义，且意旨包括透明微毛细管和具有通常500微米或更小内径的同等装置。0041 “景深”是沿着光轴的长度，在该光轴内在产生特定特征的不可接受的图像模糊之前可以移动焦平面。0042 “对象”指单个细胞、物体、物品、粒子或其它显微实体。0043 “伪投影”包括表示采样体积范围大于给定组光学元件固有景深的单个图像。在Fauver。
23、744中教导了一个伪投影的概念。0044 “样本”指通过单个测试或程序所获得的来自单位患者的完整产物(例如，为分析呈交的唾液、活组织检查或鼻拭子)。样本可包括一个或多个对象。样本诊断的结果成为病例诊断的一部分。说 明 书CN 102438524 ACN 102438532 A 4/7页70045 “样品”指准备好用于分析的已完成的细胞制品，包括全部或部分等分部分或样本。0046 如在该说明书中使用的，术语“处理器”以及“计算机处理器”涵盖个人计算机、微控制器、微处理器、可现场编程的对象阵列(FPOA)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、可现场编程的门阵列(FPGA)、可编程的。
24、逻辑阵列(PLA)、或包括相关存储装置、传输装置、定点装置、输入/输出装置、显示器及等同物的任何其它数字处理引擎、装置或等同物。0047 现在参照图1，示出包括模式噪声校正处理器的光学投影层析系统的高度示意性图。细胞15悬浮于容纳在毛细管18内的折射率匹配凝胶12的指标内。将压力10施加于凝胶12上以便使得细胞移动到包括物镜5的高倍放大显微镜的光学路径内。物镜5例如通过压电元件(未示出)被扫描或被振动。毛细管18定位成通过振动的物镜5进行扫描。照明光源20操作成对物体(诸如通过物镜5视场的生物细胞)进行照明。图像传感器25定位成获取从物镜5传递的图像。在此通过伪投影图像22A、22B和22C例。
25、示的若干伪投影图像由图像传感器25在如由旋转毛细管16所呈现的不同视角下来获取。耦联具有噪声校正35的图像处理器以便接收伪投影图像。然后将经过校正的伪投影图像传送到重构处理器36以便产生3-D图像。0048 该申请的受让人Gig Harbor Washington的VisionGate，Inc.正在研发商标为“Cell-CTTM”的结合模式噪声校正的光学层析系统。Cell-CTTM光学层析系统采用了分级标度，其设计成检测肺癌的侵袭前和可治疗阶段。在一个例示性实施方式中进行如下操作：0049 1.对用于测试的样本进行处理以便去除非诊断性因素，并且将样本固定和染色。0050 2.然后将样本悬浮于凝。
26、胶媒质中。接着将为凝胶混合物中的细胞插入到具有大约50的内径16的玻璃微毛细管18内。0051 3.将压力施加于凝胶上以便使得细胞移动到高倍放大显微镜的光学路径14内。0052 4.一旦细胞处于合适位置，毛细管就旋转以允许在毛细管旋转360度范围获取所需对象的500高解析度图像。这些图像是通过当物镜扫描细胞核时将来自物镜的光集成而产生投影图像的模拟。因此，模拟投影或伪投影图像表示从单帧透视图所取的单个图像内的整体细胞核含量。0053 5.对伪投影图像进行处理以便校正残留噪声和运动伪影。0054 6.利用滤波反向投影对经过校正的伪投影进行处理以便产生细胞的3-D层析表示图。在图3中示出适于在培养。
27、基中培养的腺癌细胞的这种3-D呈现的例示性部段。0055 7.基于层析重构，计算用于检测带有癌症或其前驱体特性的细胞的特征。这些特征在分类器中使用，其输出表示被观察的对象是癌细胞的可能性。分类器的输出是基于由VisionGate，Inc.研发的称为LuCEDTM分计标度系统的分计标度系统。0056 除了其它之外，良好质量的重构和分类取决于在步骤6中输入到重构算法的良好质量的已校正伪投影。该文献公开了适于校正在获取数据时存在于伪投影中的模式噪声的方法。0057 模式噪声校正0058 如上所述，模式噪声由附加的失真导致。可将伪投影做成理想的伪投影加上模式噪声的原型。接下来如果发现模式噪声是理想的、。
28、无噪声，那么伪投影可通过从带有噪声的说 明 书CN 102438524 ACN 102438532 A 5/7页8伪投影中减去模式噪声而找到。因此用于进行减法校正的挑战是需要找到模式噪声图像。通过识别以及利用伪投影图像包括两个图像部分的事实而使得能够产生模式噪声图像。第一图像部分是稳定的且是全组伪投影共有的，以及第二图像部分是动态的以及从一个投影到另一个投影而可变化。动态部分是与诸如悬浮于凝胶中的细胞或其它材料的样品相关的那一部分。在任一个的光学层析系统设计中，细胞的位置随着毛细管的旋转而变化。因为细胞和其它材料相对于背景是黑暗的，因此图像的凝胶悬浮部分可通过阈值排除掉，剩下代表图像稳定部分的。
29、部分示图。0059 在图4A中示出适于图2伪投影在应用阈值后的图像。注意图4B包含掩膜图像，其是图4A的灰度形式的二元形式，其中所有的非零像素都设定为一。图5A、图5B、图6A和图6B示出适于分别从图4A和图4B中显示的位置以加减45度的方式旋转的类似图像。这些轴以像素进行计量。0060 现在结合参照图4A、图5A和图6A，注意每一图像包含背景的不同部分，或者是图像的包含模式噪声的一部分。在观察到该现象后，找到形成背景图像的关键。适于全组经过掩膜的伪投影的阈值图像可加成在一起以便形成在图7所示的适于全组总共500个伪投影的集成灰度图像。应该理解，虽然在一些实例中使用一组总共500个伪投影，但是。
30、本发明并不限于上述，在一组中可以包括更多或更少的伪投影。也可改变旋转量和旋转速率，以便适于不同的应用和结果。0061 现在结合参照图4B、图5B和图6B，其中示出的掩膜图像可加成在一起以便形成集成掩膜。在图8中示出全组总共500个伪投影的加成图像。0062 现在结合以及分别参照图7和图8，可以看出在图像中存在没有花斑的地方，就是不能得到关于背景的一些信息的地方。通过设计，在相应附图中通常指示为70和70A的背景基本不通过毛细管的旋转来进行调制。在相应附图中例如72和72A由经过调制的图案来证明细胞的材料。因此，可以很好地假设通过所有得出500个伪投影平均数来计算的背景可约等于任一伪投影的背景。。
31、因此，模式噪声图像可通过将集成灰度图像除以集成掩膜而找到。0063 在图9中示出结果，其中噪声图像进行处理以便扩展灰度范围从而充满适于图像的整个动态范围。注意图9示出噪声图像表示所有相关失真，因为上述需要进行包括下述的校正：0064 照明变化；0065 灰尘；以及0066 花斑。0067 因此，任一伪投影的校正是分离问题。0068 现在参考图10，示出噪声校正示意图。适于生物细胞的典型3-D重构需要获取500帧伪投影图像PP0-PP499，每一帧图像随着毛细管是在500个递增的旋转角度下而获取的，其中PP0是在角度为0度时获取的，以及PP499是在角度为约360度时获取的。在操作中，循环环10。
32、0根据命令i0:499通过500个递增角度重复。每一伪投影PPi通过阈值操作104进行处理以便产生阈值图像。任选的，接着阈值图像可被放大106以便产生放大的图像。但是，放大对于模式噪声校正而言不是必需步骤，以及可被绕过或忽略。按情况而定，放大图像或阈值图像可被发送到加法器110，其将去除对象的图像累积，以及所有的图像的加成以说 明 书CN 102438524 ACN 102438532 A 6/7页9便形成集成图像114。按情况而定，放大图像或阈值图像在108也可被处理成二元图像以便形成掩膜，上述掩膜在掩膜加法器112处加成最后形成集成掩膜116。下面参照图13进一步描述阈值程序。在计算机中作。
33、为软件程序、专用处理器、计算机处理器、包括处理器或上面所列相关装置的电子电路等可执行阈值操作、放大操作以及形成掩膜的操作。0069 现在参照图13，示出标注阈值选择标准的直方图的代表图。噪声校正算法的校正功能取决于用于从伪投影去除对象而进行的阈值校正选择。在一个示例中，阈值选择通过两步式的过程完成，以及对于每一帧伪投影单独执行。阈值选择的两步式过程基于两种原理。首先生成直方图101，其将从来自图像、背景以及对象(诸如细胞)的两种作用相结合。直方图101以模式(“Mode”)和最大值(“Max”)为特征。模式表示出现频率最高的值，在此其是背景的平均值。在图像中的细胞影响直方图使其到达其黑暗侧。因。
34、此通过发现最大值和模式之间的差异可估算背景中的变化。因此可以根据下述公式得到用于将细胞的阈值与图像中的背景分离的适于阈值的初始估算：如由虚线102指示，阈值0.9(2*模式-最大值)。然后将所估算的阈值应用于图像以及找出阈值之下的总面积。0070 支配阈值计算的第二种原理源自于任何不同对象的轮廓从伪投影到投影会有少许变化的事实。这是因为毛细管以小的递增量从一个伪投影旋转到下一个伪投影。利用该事实将阈值被迭代调节时进一步精确确定阈值，直到在阈值之下的像素总面积处于适于前一阈值的面积的10以内。0071 再次参照图10，一旦实现加成，则通过集成掩膜将集成图像114分离以便产生背景模式噪声118。每。
35、个PPi乘以缩放因数(在此例如为360000)以及该乘积除以背景模式噪声118。通过低通滤波器122对商图像进行滤波，其传递低频信号但是削弱频率高于截止频率的信号，其中选择截止频率以便将例如可由摄像机噪声导致的高频伪影滤除。选择截止频率以便保持在重构中响应所需的最高空间频率。在124产生作为经过噪声校正的伪投影的滤波图像。0072 现在参照图11，示出适于图2的伪投影的校正结果。图11与图2的比较示出照明变化被校正，去除了灰尘，以及基本减少花斑。0073 现在参照图12A和图12B，分别示出未经过噪声校正和经过噪声校正的从伪投影的3D重构体积得到的图像切片的比较。图12A中的第一图像是由没有经。
36、过噪声校正的重构导致的。在图12B中的第二图像是用噪声校正进行处理的。注意越洁净的细胞细节表示的是经过噪声校正重构。0074 在光学层析系统或类似的系统中，当存在细胞的足够运动以致背景可以至少小数目的伪投影成像时可有效地执行根据在此描述的方法及系统进行的噪声校正。如果情况不是这样的话，噪声校正可能为无效。此外，该技术的校正执行取决于将细胞从背景去除的能力，这样例如由图7中所示的由所有掩膜伪投影的加成导致的图像中的灰度仅仅代表背景。当确定阈值的算法被精确地确定片段细胞的阈值时发生上述情况。当不能精确地确定阈值时，从所有掩膜伪投影的加成导致的图像可包括细胞残留物，其导致不正确的标准化。在这种情况下，与图9中所示的不同，最终的模式噪声图像显示高度的变化。当噪声图像的变化超过预定水平时，不能有效地执行噪声校正。0075 虽然在此对本发明的具体实施例进行了解释说明和描述，但是应该认识到对于本领域的技术人员而言可进行各种变型和变化。因此，应该理解所附的权利要求旨在涵盖所说 明 书CN 102438524 ACN 102438532 A 7/7页10有的这种变型和变化，因为这种变型和变化落入本发明的精神实质和范围内。说 明 书CN 102438524 A。