【手続補正書】
【提出日】平成29年3月10日(2017.3.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像化された領域に対応しかつ少なくとも第1および第2のセンサー素子により取得された画像化データを得る工程、ならびに
プロセッサを使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させる工程を含む、プロセッサに実行される画像化方法であって、該パラメーター化されたモデルは、該第1のセンサー素子により取得された該画像化データの第1の部分における該第1のセンサー素子により生成されるノイズの第1のセンサー依存性モデル、および該第2のセンサー素子により取得された該画像化データの第2の部分における第2のセンサー素子により生成されるノイズの第2のセンサー依存性モデルを含み、
該第1のセンサー依存性ノイズモデルが、少なくとも部分的に該第2のセンサー依存性ノイズモデルとは異なる、プロセッサに実行される画像化方法。
【請求項２】
該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させる工程が、統計学的推定を使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させることを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
該第1および第2のセンサー依存性ノイズモデルのそれぞれの1つ以上の各パラメーターの1つ以上の値を決定する工程；および
第1および第2のセンサー依存性ノイズモデルのそれぞれの少なくとも1つのパラメーター値を使用して、さらなる処理のために、該画像化データの少なくとも1つの部分集合を特定する工程
をさらに含む画像化方法であって、
統計学的推定を使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させることが、
該パラメーター化されたモデルの1つ以上の各パラメーターの1つ以上の値を推定すること、および
該1つ以上の各推定値を用いて、該画像化データの少なくとも1つの部分集合と、該1つ以上のパラメーターを有するパラメーター化されたモデルの間の適合の質を特徴づけること
を含む、請求項２記載の画像化方法。
【請求項４】
該統計学的推定を使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させることが、最尤推定(maximum likelihood estimation)(MLE)を使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させることを含み、該画像化データの少なくとも1つの部分集合と、該パラメーター化されたモデルの間の適合の質を特徴づけることが、該第1および第2のノイズモデルを使用して対数尤度比(log-likelihood ratio)を決定することおよび/またはクラメールラオの下限(Cramer-Rao lower bound)(CRLB)を決定することを含む、請求項３記載の画像化方法。
【請求項５】
MLEを使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させることが、式
【数１】
2016518747.tif 000001
(Diは、ピクセルiの観察されるADUカウントであり、
uiは、ピクセルiの予測される光電子の数であり、
giは、ピクセルiの増幅利得(amplification gain)であり、
oiは、ピクセルiの読み出しノイズのオフセットであり、
variは、ピクセルiの読み出しノイズの分散であり、
bgは、ピクセルiの予測されるバックグラウンドADUカウントである)
に従って1つ以上の各パラメーターθの1つ以上の値を推定することを含む、請求項４記載の画像化方法。
【請求項６】
該統計学的推定を使用して、該画像化データにパラメーター化されたモデルを適合させることが、
該第1のセンサー依存性ノイズモデルと、パラメーター依存性光子ショットノイズ(photon shot noise)モデルを合わせて、該第1のセンサーに対応する画像化データの第1の部分におけるセンサー依存性ノイズおよび光子ショットノイズの推定値を得ること；ならびに
該第2のセンサー依存性ノイズモデルと、パラメーター依存性光子ショットノイズモデルを合わせて、該第2のセンサーに対応する画像化データの第2の部分におけるセンサー依存性ノイズおよび光子ショットノイズの推定値を得ること
を含む、画像化方法であって、
該パラメーター依存性光子ショットノイズモデルが、少なくとも部分的に該パラメーター化されたモデルの1つ以上の推定されたパラメーター値に依存する、請求項３記載の画像化方法。
【請求項７】
該第1のセンサー依存性ノイズモデルと、パラメーター依存性光子ショットノイズモデルを合わせることが、
該第1のセンサー依存性ノイズモデルと、該パラメーター依存性光子ショットノイズモデルのコンボリューションを決定すること、および／または
該第1のセンサー依存性ノイズモデルと、該パラメーター依存性光子ショットノイズモデルのコンボリューションを分析的に近似すること、ここで、該分析的に近似することが、項
【数２】
2016518747.tif 000002
を含む式を使用して、ピクセルiのADUカウントの確率分布Pi(x)を分析的に近似することを含む、
を含む、請求項６記載の画像化方法。
【請求項８】
該ピクセルiのADUカウントの確率分布が、
【数３】
2016518747.tif 000003
(Diは、ピクセルiの観察されるADUカウントであり、
uiは、ピクセルiの予測される光電子の数であり、
giは、ピクセルiの増幅利得であり、
oiは、ピクセルiの読み出しノイズのオフセットであり、
variは、ピクセルiの読み出しノイズの分散であり、
【数４】
2016518747.tif 000004
である)
により表される、請求項７記載の画像化方法。
【請求項９】
該第1および第2のセンサー依存性ノイズモデルの少なくとも1つのパラメーター値を使用して、さらなる処理のために、該画像化データの少なくとも1つの部分集合を特定する工程が、該第1のセンサー依存性ノイズモデルの1つ以上のパラメーター値を使用して、該第1のセンサーにより取得された画像化データの第1の部分におけるノイズをフィルター処理する(filter)こと、および該第2のセンサー依存性ノイズモデルの1つ以上のパラメーター値を使用して、該第2のセンサーにより取得された画像化データの第2の部分におけるノイズをフィルター処理することを含む、請求項３〜８いずれか記載の画像化方法。
【請求項１０】
該第1のセンサー依存性ノイズモデルの1つ以上のパラメーター値を使用して、該画像化データの第1の部分におけるノイズをフィルター処理することが、
【数５】
2016518747.tif 000005
(Diは、ピクセルiの観察されるADUカウントであり、
giは、ピクセルiの増幅利得であり、
oiは、ピクセルiの読み出しノイズのオフセットであり、
variは、ピクセルiの読み出しノイズの分散であり、
nは、カーネルサイズであり
Cnxnは、ピクセルiを含むカーネル領域である）
により規定されるフィルターカーネルを使用して、該画像化データの第1の部分をフィルター処理することを含む、請求項９記載の画像化方法。
【請求項１１】
該パラメーター化されたモデルの1つ以上の各パラメーターの1つ以上の値を推定することが、1つ以上の各分子および/または粒子の1つ以上の位置を推定することを含み、該方法は、該画像化データおよび該1つ以上の各パラメーターの1つ以上の推定値を使用して、分子局在化、粒子追跡および/または超解像顕微鏡検査を行うことをさらに含む、請求項３〜１０いずれか記載の画像化方法。
【請求項１２】
少なくとも該第1および第2のセンサー素子を使用して該画像化データを取得することをさらに含む画像化方法であって、
該少なくとも第1および第2のセンサー素子を使用して画像化データを取得することが、少なくとも第1および第2のピクセルを使用して画像化データを取得することを含み、
第1および第2のピクセルのそれぞれが、半導体の感光性領域および該ピクセルからデータを読み出すように形作られた半導体の部分を含む、請求項２〜１１いずれか記載の画像化方法。
【請求項１３】
該少なくとも第1および第2のピクセルを使用して画像化データを取得することが、
少なくとも第1および第2のCMOSピクセルを使用して画像化データを取得すること、および／または
少なくとも第1および第2のsCMOSピクセルを使用して画像化データを取得すること
を含む、請求項１２記載の画像化方法。
【請求項１４】
第1および第2のセンサー依存性ノイズモデルのそれぞれの1つ以上の各パラメーターの1つ以上の値を決定することをさらに含む画像化方法であって、
該第1のセンサー依存性ノイズモデルの1つ以上のパラメーター値が、少なくとも部分的に第2のセンサー依存性ノイズモデルの1つ以上のパラメーター値と異なる、請求項１〜１３いずれか記載の画像化方法。
【請求項１５】
該第1および第2のセンサー依存性ノイズモデルのそれぞれが、ガウス確率分布関数(Gaussian probability distribution function)を含み、第1および第2のセンサー依存性ノイズモデルのそれぞれの1つ以上のパラメーター値を決定することが、
該第1のセンサー依存性ノイズモデルのガウス確率分布関数の1つ以上のパラメーター値として、該第1のセンサー素子により生成されるノイズのオフセット、該第1のセンサー素子により生成されるノイズの分散、および/または該第1のセンサー素子の利得(gain)を決定すること；ならびに
該第2のセンサー依存性ノイズモデルのガウス確率分布関数の1つ以上のパラメーター値として、該第2のセンサー素子により生成されるノイズのオフセット、該第2のセンサー素子により生成されるノイズの分散および/または該第2のセンサー素子の利得を決定することを含む、
請求項１４記載の画像化方法。
【請求項１６】
1つ以上の処理回路；および
プロセッサ実行可能な指示を記憶する少なくとも1つのコンピューター読み取り可能記憶媒体を含む、画像化デバイスであって、
該プロセッサ実行可能な指示が、該1つ以上の処理回路により実行される場合に、該画像化デバイスに、請求項１〜１５いずれか記載の方法を実施させる、画像化デバイス。
【請求項１７】
移動型電子デバイスと一体化され、移動型電子デバイスに含まれ、および/または移動型電子デバイス上に配置される、請求項１６記載の画像化デバイス。
【請求項１８】
1つ以上の処理回路により実行される場合、該処理回路に、請求項１〜１５いずれか記載の方法を実施させる、プロセッサ実行可能な指示を記憶するコンピューター読み取り可能記憶媒体。