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Weitfeldmikroskopie

Dekonvolution – Bildverarbeitung in der Weitfeldmikroskopie

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Einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen für eine echte Dekonvolution ist die „Blind Deconvolution” (s. Tab. 1). In diesem Fall wird eine adaptive PSF genutzt, das heißt, die PSF wird während des Vorgangs modifiziert. Auch die Schätzung des Objekts wird angepasst. Diese Art der Dekonvolution gilt als sehr robust und ist in Abbildung 1 beispielhaft abgebildet: Ein Z-Stapel menschlicher Drüsenkrebszellen mit Dreifachfärbung (DAPI: Zellkern, GFP: intrazelluläre Vesikel, Alexa568: Plasmamembran) wurde aufgenommen und im Anschluss einer Blind Deconvolution unterzogen. Als erste deutliche Verbesserung ist die Eliminierung der Unschärfe, um die Objekte zu erkennen. Außerdem zeigen orthogonale Profile (xz, zy) die Minimierung der typischen Sanduhr-Formen. Hinzu kommt eine Kontrast- und Intensitätssteigerung. Während das Ausgangsbild eine maximale Intensität von 1842 aufweist, hat das dekonvolutierte Bild eine maximale Intensität von 18 875. Hierbei zeigt sich noch einmal der Unterschied zwischen einer echten Dekonvolution und Deblurring: Während beim Deblurring Sensitivität eingebüßt wird, kann bei einer echten Dekonvolution sogar die Zunahme der Sensitivität verzeichnet werden.

Wie erfolgt Qualitätsgewinn?

Der grundlegende Ablauf einer Dekonvolution gestaltet sich wie folgt: Während der Wiederherstellung des Bildes werden unscharfe Signale der Position ihrer ursprünglichen Erzeugung zugeordnet. Diese Informationszunahme beruht auf dem folgenden iterativen Prozess: Im ersten Schritt wird das mikroskopische Objekt geschätzt. Anschließend wird eine künstliche Konvolution mit einer PSF durchgeführt. Danach wird der echte Bildstapel mit dem künstlich konvolutierten Objekt verglichen. Das ermöglicht eine verbesserte Schätzung des Objekts und der gesamte Prozess beginnt von vorne, bis schließlich eine Wiederherstellung des Bildes vorliegt (s. Abb. 3).

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Fazit

Die Dekonvolution ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Eliminierung von Informationen außerhalb des Fokusbereichs. Diese reduzierte Unschärfe ist eine Voraussetzung für alle Kolokalisierungsanalysen. Eine Fehlinterpretation durch die Überlappung von Signalen aus nicht-fokussierten Bereichen separater Objekte wird somit verhindert. Außerdem wird die Bildsensitivität im Vergleich zum Ausgangsbild gesteigert, ohne dass dafür das Objekt einer hochenergetischen Lichtquelle ausgesetzt wird. Die 3D-Ansicht des Objekts trägt dazu bei, einen möglichst realitätsnahen Eindruck der Zellbedingungen zu erhalten.

* *Dr. C. Greb: Freier Wissenschaftsredakteur, Kontakt: Leica Microsystems, 35578 Wetzlar

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