"試料を保持するよう構成され、下面を有している試料ホルダと;前記試料ホルダの下面の向かい側に、前記試料ホルダと近接して配置されたプリズムと;前記プリズムの一面を介して前記試料を照明するよう構成された光源であって、実質的に全ての光は前記試料ホルダの下面において全内部反射される光源と;前記試料ホルダの下面に近接して配置され、入力側と出力側とを有する光ファイバのアレイと;前記光ファイバのアレイの出力側に近接して配置された画像センサアレイと、を具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスがさらに、前記光ファイバのアレイの出力側と前記画像センサアレイの間に置かれた吸収フィルタを具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスにおいて、前記光ファイバのアレイが、約100μm乃至約5cmの範囲の厚さを有することを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスにおいて、前記光ファイバのアレイが、約0.01乃至約1の範囲の開口数を有する複数の光ファイバを具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスにおいて、前記光ファイバのアレイが、約1μm乃至約50μmの範囲の周期を有する複数の光ファイバを具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスにおいて、前記試料ホルダが、複数の微小チャネルを具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項6に記載の画像化デバイスにおいて、前記複数の微小チャネルが、垂直方向に積み重ねられた微小チャネルを含むことを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスにおいて、前記画像センサアレイが、約1mm2乃至約20cm2の範囲の検出アクティブ領域を有していることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスがさらに、前記試料ホルダの下面と前記光ファイバのアレイの入力側の間に隙間を具えており、当該隙間の寸法は約1μm乃至約500μmであることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスがさらに、前記光ファイバのアレイの出力側と前記画像センサアレイの間に隙間を具えており、当該隙間の寸法は約1μm乃至約500μmであることを特徴とする画像化デバイス。請求項1に記載の画像化デバイスがさらに、前記プリズムの他の面を介して前記試料を照明するよう構成された第2の光源を具えていることを特徴とする画像化デバイス。試料を保持するよう構成され、下面を有している試料ホルダと;前記試料ホルダの下面の向かい側に、前記試料ホルダと近接して配置された半球面と;前記半球面を介して前記試料を照明するよう構成された光源であって、実質的に全ての光は前記試料ホルダの下面において全内部反射される光源と;前記試料ホルダの下面に近接して配置され、入力側と出力側とを有する光ファイバのアレイであって、当該光ファイバのアレイの入力側は、前記出力側における光ファイバの導波管の密度と比較して高い光ファイバの導波管の密度を有している光ファイバのアレイと;前記光ファイバのアレイの出力側に近接して配置された画像センサアレイと、を具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項12に記載の画像化デバイスがさらに、前記光ファイバのアレイの出力側と前記画像センサアレイの間に置かれた吸収フィルタを具えていることを特徴とする画像化デバイス。請求項12に記載の画像化デバイスにおいて、前記光ファイバのアレイの入力側における前記光ファイバの導波管の密度は、前記光ファイバのアレイの出力側における前記光ファイバの導波管の密度の5倍より大きいことを特徴とする画像化デバイス。請求項12に記載の画像化デバイスにおいて、前記光ファイバのアレイが、約100μm乃至約5cmの範囲の厚さを有することを特徴とする画像化デバイス。試料を画像化する方法において:試料を照明する前にプリズムを通過する蛍光励起放射を用いて試料ホルダに含まれる試料を照明するステップであって、実質的に全ての前記蛍光励起放射が前記試料ホルダの下面において全内部反射され、前記試料からの蛍光発光放射が前記試料ホルダから出るステップと;画像センサアレイを用いて、前記蛍光発光放射の画像フレームを取得するステップと;復号画像フレームを生成すべく、取得した前記画像フレームを圧縮復号するステップと、を含むことを特徴とする方法。請求項16に記載の方法がさらに、前記試料ホルダの下面と前記画像センサアレイの間に置かれた光ファイバのアレイを介して、前記試料ホルダから出る前記蛍光発光放射を前記画像センサアレイに移動させるステップを含むことを特徴とする方法。請求項16に記載の方法において、前記試料が、複数の細胞を含むことを特徴とする方法。請求項16に記載の方法がさらに、複数の細胞内に含まれる1以上の対象の細胞を識別するステップを含むことを特徴とする方法。請求項17に記載の方法において、第1のエアギャップが前記光ファイバのアレイから前記試料ホルダの下面を分離し、第2のエアギャップが前記光ファイバのアレイと前記画像センサアレイを分離していることを特徴とする方法。請求項16に記載の方法において、前記試料ホルダが、少なくとも1の微小チャネルを具えていることを特徴とする方法。請求項21に記載の方法において、さらに複数の微小チャネルを具えており、当該複数の微小チャネルは、異なる垂直位置に配置された微小チャネルを具えていることを特徴とする方法。図1Aは、本発明の一実施形態による画像化デバイス10を示している。この画像化デバイス10は、詳しく後述するように、蛍光励起光源として機能する光源12を有している。光源12は、蛍光ポンプとして機能可能な幾つかの光源を含みうる。これらは、例として、ダイオード、レーザ、LED、または、単色フィルタに連結されたキセノンランプといったフィルタ付光源さえも含みうる。図1Aに見られるように、光源12は任意の開口14を有することができ、その開口を通って光が通過する。代替的に、光源12は、光ファイバケーブル例えば、マルチモード光ファイバケーブルを含みうる。さらに図1Aを参照すると、画像化デバイス10は、試料18を保持するよう構成された試料ホルダ16を有している。この試料18は、出所が生物学的または非生物学的な微小物体20を含みうる。一例として、試料18の微小物体20は、例えば、1以上の蛍光部分で分類される細胞、細胞小器官などを含みうる。試料ホルダ16は、試料18を配置する三次元容量または空間を有しうる。代替的に、試料ホルダ16は、図2に図示するような一以上の微小チャネル22を有しうる。図2は、4の垂直方向に積み重ねられた微小チャネル22を図示している。微小チャネル22は、流動ベースの画像化用途に利用することができる。例えば、細胞群などを含む流体を有する試料18を、微小チャネル22を通して送り込む、あるいは流動させることができる。微小チャネル22が積み重ねられると、画像化と復号を同時にすることが可能となる。これは特に、迅速に画像化する、および/または珍しい事象を撮影する必要がある場合例えば、大きい細胞群の癌検診、あるいはDNAまたはプロテインの微小アレイの用途に適している。図1Aに見られるように、試料ホルダ16は、上面24と下面26を有している。図1Aに示す実施形態では、試料ホルダ16の下面26は、厚さ50μmのカバーガラスの下面である。図1Aに見られるように、プリズム28は、試料ホルダ16の上に配置される。このプリズム28は、複数の面を有している。ポンプ光源12はプリズム28の面30の1つに入り、試料ホルダ16を通過する。ポンプ光源12は微小物体20と相互作用し、図1Aの矢印32に示すように、蛍光発光を生じさせる。伝搬波の形状をした光源12からのポンプ光は、試料18全体を励起した後に全内部反射TIRする。図1Aの実施形態では、TIRは、下面26に、特にカバーガラスの底小面におけるガラスと空気の界面に生じる。TIRしたポンプ光は、プリズム28の面34、36を介して反射され、拒絶される。さらに図1Aを参照すると、励起した微小物体20からの蛍光発光32が、密集した光ファイバフェースプレートFOF38を用いて収集されている。FOF38は、入力側40と出力側42とを有する光ファイバ導波管のアレイである。図1Aおよび1Bに図示された実施形態では、FOF38内の各ファイバの開口数は約0.3である。FOF38内の各ファイバの周期は約6μmである。図1Aに示すFOF38の厚さは約1cmである。一般に、FOF38の厚さは、約100μm乃至約5cmの範囲で足りる。FOF38の顕微鏡端面図が、拡大部とともに図1Bに図示されている。この実施形態では、FOF38が物理的な拡大を有していないため、詳しく後述する検出アクティブ領域と同等の視野FOVを有している。蛍光発光32は、FOF38の出力側42を出た後に、吸収フィルタ44を通過する。この吸収フィルタ44を用いて、ポンプ光源12から拡散した光の検出を除去または軽減する。図1Aに示す吸収フィルタ44は、厚さ75μm乃至100μmのプラスチックベースの吸収フィルタである。この吸収フィルタ44は、蛍光発光32を通過させることができる。図1Aに見られるように、この蛍光発光32は、画像センサアレイ46へと通過している。画像センサアレイ46は、比較的広い、例えば8cm2よりも広い検出アクティブ領域を有していることが好ましいが、他のサイズも有効である例えば、約1mm2乃至約20cm2の範囲内。画像センサアレイ46は、市販のCMOSまたはCCDデバイスを含みうる。図1Aは、9μmのピクセルサイズおよび25mm×25mmのアクティブ領域を有する、KODAKCAI-11002から入手可能な大型フォーマットCCDを示している。図1Aを参照すると、デバイス10の一般的な寸法は、w1×w2=25mm×35mm;p=1.7cm;k~10-100μm;f=1-2cmを含む。当然のことながら、これらの寸法は変更することができる、あるいは具体的な上記寸法を越えて変化させることができる。画像センサアレイ46は、未加工の画像フレーム48を取得するために使用される。図3Aに示すように、これらの未加工画像フレーム48は、その後のデータ処理のために、コンピュータ50または他のマイクロプロセッサに転送されるか通信される。特に、コンピュータ50は、圧縮復号アルゴリズム52を搭載する、あるいはそれを有するように構成されている。詳しく後述するように、圧縮復号アルゴリズム52を未加工画像フレーム48に適用して、復号画像フレーム54を生成する。この圧縮復号アルゴリズム52は、画像センサアレイ46でサンプリングされた二次元2Dレンズフリー画像を作り出す蛍光点の分布を復元する。復号画像フレーム54は、例えば、コンピュータ50に接続されたディスプレイ56に表示することができる。復号画像フレーム54が追加の画像処理ステップを受けるようにすることもできる。例えば、復号画像フレーム54は、特定の珍しい微小物体20を分析することができ、特に珍しい表現型例えば、癌を示す細胞などを画像化する。コンピュータ50は、このような細胞を識別し、これをユーザに強調表示することができる。図3Bは、図1Aに示すデバイス10を使用して試料を画像化するために用いられる操作順序を示している。操作1000では、光源12を用いて、プリズム28を通る励起放射で試料18を照明する。操作1100では、FOF38を通過した蛍光放射の未加工画像フレーム48を画像センサアレイ46において取得する。操作1200では、次いで未加工画像フレーム48が圧縮復号アルゴリズム52を受けて、復号画像フレーム54を生成する。オンチップのレンズフリー蛍光画像化と圧縮サンプリング理論の関係を簡潔に説明すると、試料容量内の蛍光粒子/細胞分布は、で表すことができ、Nはボクセルの数を表している。このモデルを実際の画像化試験に上手く適応させるため、の物理的グリッドサイズをdであると仮定する。視覚化するため、単純な微小流体チャネルについて、がチャネルのアクティブ面上の点を表し、キャプチャした細胞はN×d2の画像化領域内に存在していると考えることができる。しかし、多層微小チャネルについては、は3Dの不連続容量を表している。広視野の蛍光血球計算、珍しい細胞の解析および高処理の微小アレイの画像化といった、この作業を対象とした用途については、通常、が始めはスパースであると仮定することができ、これにより、のS係数のみが非ゼロとなり、S<<Nとなる。対象の細胞の殆どは、空間分解能が限られていることによりオーバーサンプリングされず、実際のに対してS値を限定してしまうため、この仮定は更に本発明の等倍レンズフリー構造を正当化するものである。従って、その基本的な理論の重要な要求事項であるため、のスパース性は、圧縮サンプリングに真っ先に関連してくる。図1Aに示すようなレンズフリーの蛍光画像化プラットフォームでは、が、画像センサアレイ46に作用する強度分布を一意的に特定する。の各非ゼロ要素について、波動が伝達され、試料ホルダ16の異なる層を通過した後に、試料容量内の他の蛍光点によって作られた波動に非干渉的に加わる。したがって、検出面の直上測定/サンプリングされる前の強度分布は、以下のように記載することができる。ここで、文字ψix,yは、ciの物理的位置に生じる、検出面直前の2D波強度を表している。ψiの分析的形態は、図1Aに表されるような、特定のレンズフリー構造について得ることができる。しかしながら、実用的な観点から、小さな蛍光微小物体20などを用いることで、各物体面について容易に測定することができる。図1Aにおいてフェースプレートを使用しなくとも、所与の物体面についてのψiの機能的形態が空間不変量であることが直接見て取れる。これは、ψix,y=px-xi,y-yiと言うことと同等であり、px,yは所与の物体層についてのシステムの非干渉性点拡がり関数psfであり、xi,yiはciの物理的位置を指している。式1はサンプリング面の直前の強度を表しているため、この定義では、px,yは検出器におけるピクセルサイズとは関係ないことに留意されたい。試料とフェースプレート面の間には著しい間隙があり、フェースプレートの底面と検出面の間にも同様の間隙があるため、図1Aに示すように密集したFOF38についても同じ空間不変性の性質がある。したがって、図1Aのレンズフリーの蛍光画像化構造について、フェースプレートの作用が有ろうと無かろうと、通常は次のように記載することができる。多層の蛍光微小物体20についても、異なる層の非干渉性点拡がり関数をさらに合計に含む場合、同様の式を書くことができる。式2は、既にスパースな蛍光物体分布を、画像センサアレイ46によってこれからサンプリングしようとする光強度分布に関連付けるものである。ψix,yで与えられる表示基底は、レンズフリーの回折に基づいているため、直交基底ではない。は既にスパースであって、表示基底とは無関係であると仮定されているため、圧縮復号の用途をこの作業に限定するものではない。一方、ψix,yが直交基底を形成しないということは、圧縮復号できる空間分解能を限定し、ci値は密接していることにより、対応するψix,yは、所与の検出信号雑音比SNRに対して互いによく類似する。これは、後述するように、システムの制限等長性に関係している。しかしながら、等倍で広視野のレンズフリー蛍光画像化を実現するために空間分解能を犠牲にするということは既知であるため、その物理的意味合いは何ら新しいものではない。次に、検出アレイにおけるfx,yのサンプリングを、次のように公式化することができる。ここで、Φm=φx-xm,y-ymがサンプリング/測定基底を表しており、m=1、すなわちMは、xm,ymの中心座標を有する検出アレイのmthピクセルを表し、φx,yはピクセル関数を表し、これはW/2以下の|x|、|y|については検出定数K、W/2より大きい|x|、|y|については0であると概算することができるWを正方ピクセルサイズと仮定する。この記載では、画像センサアレイ46のフィルファクタは、量子効率などと共に、全てKに一括される。この例では、ピクセルビニングを通してW=9μmおよびW=18μmを使用していることに留意されたい。これらの定義について、レンズフリーの蛍光画像化の問題は、次のように要約することができる。すなわち、Imから独立しているMの測定値に基づいて、試料におけるスパースな蛍光源分布を概算したい。更に考察すると、式3は仮想の近距離サンプリング試験を表し、画像センサアレイ46の各ピクセルがfx,yの一部を測定する。画像センサアレイ46に作用する任意の強度分布fx,yについて、少数のピクセル値Imが関数全体を表すことはできない。しかしながら、ファーフィールドに位置する非干渉性点光源のスパース分布によって、検出面においてサンプリングされる強度の分析結果を作り出す場合、より少ないピクセルを用いて、圧縮復号に基づいて光源分布を復元することができる可能性がある。この復号ステップを効率的に作用させるため、各ピクセルは、理想的には全てのci値からある程度の寄与を検出すべきであり、これは、比較的広い点拡がり関数psfを必要とすることを示唆している。しかしながら、蛍光の拡がりも検出面における信号強度を低下させるため、点拡がり関数の最適範囲は、検出SNRによって実質的に特定される。ある極端な例では、同一のスパース光源分布が仮に画像センサアレイ46のピクセルと直接接触して配置された場合、非干渉性の各点源は1つのピクセル値にのみ寄与しているため、圧縮復号することはできない。例えば、同じピクセル上に位置する2のサブピクセルの点源は、その特定のピクセルにのみ寄与し、測定SNRに関わらず、それらを物理的に分解することは不可能である。しかしながら、同じ2のサブピクセル点が、検出面上にある程度離れて位置しており、これにより、より多くのピクセルが発光の加重寄与weightedcontributionを検出できる場合には、圧縮復号を介して互いに分解することができる。ここでは、非適応的な画像化について検討しているためすなわち、蛍光粒子/細胞の想定されるx-y位置について先験的な情報はない、を再構築するためにピクセル値Imのサブセットは使用していない。したがって、単一の層の物体については、図1Aのような等倍を用いて、N×d2=M×W2がある。ここで、物体面において10μm未満の空間分解能を要求するため、d=2-3μmを使用しており、これはW=9μmについてNが9M以上であることを示唆している。幾つかの試験については、d=2μmとともにW=18μmのピクセルサイズも使用しており、N=81Mであることを示唆している。さらに、3の異なる蛍光微小チャネル22が垂直方向に積み重ねられ、一度のスナップショットで同時に画像化される多層の試験については、N=27Mであり、これらはすべて、測定数Mが再構築点の数Nよりも著しく少ないため、圧縮画像化であることを示している。この手法において、を概算するための復号プロセスの有効性はさらに、全ての起こりうるm=1:Mおよびi=1:N組についてのΦmとψiの間の最大空間関係に依存している。したがって、この最大空間相関係数は、サンプリング基底と表示基底の間の非干渉性の測定を規定し、Mの測定からを正確に再構築する可能性に関係させることができる。所与の物体面について、Φmとψiの双方のシフト不変性により、この干渉性の算出は、ピクセル関数φx,yと非干渉性点拡がり関数px,yの間の相関関係の算出に相当する。これらの2つの空間関数の間の相対関係が小さくなると、圧縮復号プロセスがより正確かつ効率的になる。このことに基づいて、最大相関係数を減少させる、すなわちΦmとψiの間の非干渉性を増加させることにより、小さいピクセルサイズはオンチップのレンズフリー手法に更に役立つものとなる。したがって、本書に記載された圧縮サンプリングの主な機能は、式3に示すレンズフリーの画像ピクセルの復号を介して、式1-2に公式化された回折に誘起される拡がりの影響をデジタル処理して取り消すことであると、結論づけることができる。しかしながら、このような圧縮プロセスは、FOVが縮小することを犠牲にした従来の蛍光顕微鏡法のようにレンズの使用を介して、またはFOF38の使用を介して、デジタルというよりも、物理的にすることもできる。図1AにおけるFOF38を使用すると、回折に誘起された拡がりを部分的に復号し、FOF38を用いてpx,yが狭く且つ強くなるため、φx,yとpx,yの間の相関関係を比較的高めることもできる。サンプリング基底と表示基底の間の干渉性は比較的高いにもかかわらず、FOF38を使用する検出SNRの向上は、px,yならびにIm値の測定をより良くすることができ、これは実現可能な空間分解能の観点から圧縮復号プロセスの精度を高める。上記の解析は、最終的な結論を変化させることなく、異なるセットの測定基底および表示基底を用いてもなされうることに留意されたい。上記解析において、回折プロセスは測定の一部として含まれておらず、それゆえ、測定基底のみが、画像センサアレイ46においてサンプリングしたピクセルを含む。代替的な表記として、表示基底にψix,y=δx-xi,y-yiを使用することができ、これは、Ψが単位行列であることを示唆している。物体のは既にスパースであり、スパース行列を単位行列とみなすことができるため、これは意外な選択肢ではない。この表示基底の定義に基づいて、測定基底Φmは回折プロセスおよびピクセルサンプリングプロセスの双方を含む必要がある。式3の導関数に類似する、測定基底は以下のようになる。予想通り、全ての起こりうるmとiの組についてのΦmとψiの間の相関関係は、前と同様であって、前述の基底の選択肢を用いて帰着したものと同じ結論が生じる。単に表記の問題であるが、この新たな基底の組では、空間分解能をシステムの制限等長性RIPに性質的に関連付けることも容易である。RIPは、N>MおよびS<<Nについてのスパース信号再構築のロバスト性の目安である。この新たな基底の選択肢については、ΦΨ=Φから取り出されるS列の全ての想定されるサブセットが互いにほぼ直交している場合に、RIPを保持する。ピクセルサイズが対象の物体層の非干渉性psfよりも狭いと仮定すると、以下のように近似することができる。したがって、このレンズフリーのシステムにおいてRIPを保持するため、i=1:Nの任意のSの選択肢について、サブセットの関数は、xm,ymについてほぼ直交となる。単に回折に依存している場合、所与の検出SNRについて実現可能な分解能を実質的に限定する密集した空間xi,yiでは、この状況を満たすことは難しくなりうる。再び、オンチップの広視野レンズフリーの蛍光画像化を実現するために分解能と交換することは既知であるため、これは物理的に驚くべきことではない。構成された面は、非干渉性psfの空間不変性を不規則に中断することによって優れた分解能を実現することに役立ちうる。上述のように、圧縮サンプリング理論の主な機能は、検出アレイでサンプリングされる2Dのレンズフリー画像を作り出した、蛍光点分布を復元することである。各物体の層について当該システムの非干渉性psfが分かると、例えば、1の微小チャネル22または垂直に積み重ねた微小チャネル22の範囲内の任意の蛍光源分布について、検出アレイにおける予想レンズフリー画像を容易に算出することができる。この事実を用いて、圧縮サンプリングアルゴリズムを介して、所与の2Dのレンズフリー蛍光測定に基づいて、物体体積における蛍光源分布を最適化することができる。使用された特定の圧縮サンプリングアルゴリズムは、SJKim等のAnInteriorPointMethodforLargeScale11RegularizedLeastSquares、IEEEJournalonSelectedTopicsinSignalProcessing、14:606-617、2007年12月において説明されたアルゴリズムに基づいており、これは参照により本書に援用される。この特定の圧縮復号器の選択は、大きいデータセットからスパース信号を復元するように特に設計されているため、提示される広いFOVの蛍光画像プラットフォームに非常に適している。より具体的には、再構築/復号プロセスは、I1正則化された最小二乗問題LSPとして、以下のように公式化することができる。ここで、β>0は正則化パラメータであり;Idetはセンサアレイで検出される未加工蛍光画像ベクトル形式であり;Mcomνはシステムの非干渉性点拡がり関数に基づく2Dコンボリューション行列を表し;は、検出面においてレンズフリー画像を作り出す蛍光源分布であり;は、ベクトルのIpノルムを表している。垂直に積み重ねられた複数の微小チャネル22については、各光源の層について別個のMcomνがある。ここで使用されている圧縮復号アルゴリズム52は、トランケートのニュートン内点法に基づいており、特に広いスケールのデータセットについて非負制約を用いて式6のスパース解を迅速に提供し、これは一般に蛍光画像化を確実に満たすものである。試験結果-第1の実施形態画像化デバイス10の性能および画像化法を立証および定量化するため、図1Aのレンズフリーのセットアップを用いて、蛍光微粒子直径2μmと10μmを画像化した。光源12は495nmの励起波長を有しており、蛍光放射は505nmで放出された。このセットアップでは、光ファイバのフェースプレートとともに、画像センサアレイ46KODAKから入手可能なKAI-11002、ピクセルサイズ:9μm、アクティブ領域:25mm×35mmについて大型フォーマットCCDを使用し、各ファイバの開口数は0.3未満、周期は6μm未満であった。図1Bは、使用したFOF38の端面図を示している。これらの蛍光画像化試験の結果を、以下に要約して記載しており、本願のプラットフォームの幾つかの重要な特徴を指摘している。図4Aおよび4Bに見られるように、画像化デバイス10におけるFOF38の存在は、物体の蛍光シグネチャの回折に誘起された拡がりを著しく減少させる。特に、図4Aに見られるように、検出面における蛍光シグネチャのFWHMは、FOF38を用いると、180μm未満から36μm未満まで、5倍まで減少する。フェースプレートの厚さを除いて、他の全ての垂直方向距離は、両構成において、すなわちフェースプレートが有っても無くても、対照比較をするため同一に維持されることに留意されたい。優れた検出SNRおよび高い空間分解能を実現できるようにするために、この改善点は極めて重要である。この試験に使用されたFOF38の物理的機能は、0.3未満の有効開口数で試料からの蛍光発光を収集し、それを画像センサアレイ46へと誘導することである。しかしながら、微小物体20からの蛍光発光は、FOF38上のエアギャップにわたって1の有効開口数で拡がるため、各ファイバの受光NAよりも大きい角度に相当する幾つかの斜めの蛍光線は誘導されないままとなる。このような誘導されない光線も複数のファイバ断面にわたって様々な部分反射を受けセンサ面において検出され、各ファイバのコアを通って誘導される蛍光信号上に非干渉的に重ね合わせられる。しかしながら、FOF38の厚さは比較的大きい1cm未満ため、これらの誘導されない蛍光波の寄与は、誘導された蛍光信号よりも弱い。従って、画像化デバイス10に使用されるFOF38は、図4に示すように、検出面における信号の拡がりを著しく減少させるにもかかわらず、検出面において特有の非干渉性点拡がり関数psfを作り出すことで、記録された画像にそれ自体の歪みをもたらしてしまう。2Dの非干渉性点拡がり関数の厳密な空間形状は、フェースプレートの周期性やラチス、各ファイバの開口数、試料面とFOF38の上面の間の距離、FOF38の出口面と検出アレイの間の距離によって特定される。一旦、これらのパラメータの全てが図1Aの構成に示すように画像化配列に固定されると、所与の物体面について得られるpsfを、例えば、低密度で画像化される小径の蛍光粒子を用いて、容易に測定することができる。さらに、試料とフェースプレート面の間の物理的間隙1-500μm未満は、フェースプレートと検出面の間の間隙1-500μm未満と共に、この非干渉性点拡がり関数が本願の画像化FOVの全てにおいて空間的に不変であることを保証し、これにより、各物体面を復号するために単一の点拡がり関数を使用することが可能となる。図5A-5Dは、同一の視野を復号するためにFOF38を使用した画像化デバイス10の性能と、使用しない場合の性能とを比較した画像を示している。図5Cおよび5Dに見られるように、密接した蛍光粒子の分解に関して、いかなる再構築による人為的結果または不明確さもなく、FOF復号画像の性能は明らかに優れている。これは、図5B、5C、および5Dの矢印から分かる。図6A-6Eは、図1Aの画像化デバイス10を用いて取得した、異なる分離距離における2の蛍光微小物体2010μmを撮影したレンズフリーの蛍光未加工画像を示しており、FOF38を使用して取得した。図6A-6Eの挿入画像各画像の右下隅は、同一粒子の透過顕微鏡画像を示しており、それぞれの場合の中心間の距離gが比較するためにのみ算出されている。図6F-6Jは、図6A-6Eの画像フレームを圧縮復号した後に得られる画像フレームを示している。図6A-6Eでは、gCSは、各画像の分解される蛍光粒子の中心間距離を指しており、CSは圧縮サンプリングcompressivesamplingを意味する。g=10μmの場合右端の列であっても、gCS=9μmで互いから蛍光微小物体20を明確に分解することができる。復号画像のピクセルサイズは3μmであり、未加工のレンズフリー画像は、検出アレイにおいてW=9μmのピクセルサイズ、すなわちN=9Mでサンプリングされている。挿入図に示す顕微鏡画像とは異なりgCS=9μmの場合の再構築点が互いに接触しない理由は、このシステムの非干渉性点拡がり関数が直径10μmの蛍光粒子を用いて概算されているからである。これらの復号画像の算出時間は、IntelCentrinoDuoCore、1GHzのPCにおいて、0.1分乃至0.5分の間で変動する。図6K-6Oは、図6A-6Eに示すものと同一の一連のレンズフリー画像のルーシーリチャードソンアルゴリズムの解析結果を示している。図6K-6Oでは、gLRは各画像の分解した蛍光粒子の中心間距離を指し、LRはルーシーリチャードソンLucyRichardsonを意味する。これらの解析の反復回数は、200乃至400回となり、各画像のCS結果の総計算時間に適合する。これらの結果は、LRアルゴリズムはgが18μm未満の粒子を分解することができ、CS復号器はgが10μm未満の粒子を明確に分解することができるということを示している。図7A-7Hは、異なる分離距離における2の蛍光微小物体20直径2μmを撮影したレンズフリーの未加工蛍光画像、ならびに圧縮復号画像を示している。これらの画像は、図1Aの画像化デバイス10を使用して取得し、FOF38を使用して取得した。レンズフリーの未加工画像図7A、7C、7E、7Gを復号して、互いに密接した粒子を分解した。挿入画像図7B、7D、7F、7Hの各復号画像の右下隅は、同一粒子の通常の透過顕微鏡画像を示しており、各場合での中心間距離gが比較するために算出されている。最下列は、それぞれgが12μmおよび8μm未満離れている2μmの微小物体20の分解を示している。レンズフリーの未加工蛍光画像のピクセルサイズはW=9μmであり、復号画像のピクセルサイズは2μm、すなわちN~20Mである。このシステムの点拡がり関数は、低密度で画像化される直径2μmの蛍光粒子を用いて概算している。図8A-8Hは、異なる分離距離における2の蛍光微小物体20直径2μmを撮影したレンズフリーの未加工蛍光画像、ならびに圧縮復号画像を示している。これらの画像は、図1Aの画像化デバイス10を用いて取得し、FOF38を使用して取得した。図7A-7Hとは異なり、画像センサアレイ46におけるピクセルサイズはW=18μmであり、これにより、画像センサアレイ46の4ピクセルを復号して、互いに密接した蛍光微小物体20を分解する。復号画像のピクセルサイズは、それでも、図7A-7Hと同様に2μmであり、この場合にはN=81Mであることを示唆している。図7A-7Hと比較するとMが著しく減少するため、圧縮復号の性能は比較的低下し、これは、g=8μmの場合右下隅の再構築について特に明らかである。N=81Mにもかかわらず、このデバイスおよび方法は、図8F例えば、g=12μmに示すようなサブピクセルの物体の復号化を実現している。画像化デバイス10および方法の他の態様は、垂直方向に積み重ねられた複数の微小チャネル22に位置する蛍光微小物体20の分布を再構成する機能である。これにより、画像化デバイス10および方法は、画像センサアレイ46における二次元2Dのレンズフリー蛍光画像を、圧縮サンプリングを介して三次元3D分布に復号することが可能となり、これはオンチップの蛍光画像化用途の処理能力を更に高めるためには特に重要である。図9A-9Mは、2の異なる微小チャネル22に位置する蛍光微粒子20直径10μmが、同時に画像化および復号された画像を示している。この特定の試験では2の異なる微小チャネル22を使用したが、同じ画像化および復号化技術を使用して、図2に示すような、更に層状となった微小チャネル22を復号することもできる。これらの試験では、蛍光チャネルは、垂直方向に50μm離れている。図9Aは2つの層層1および層2を図示しており、層間Δzが50μmで画像化した。図9Bおよび9Hは、広いFOVの2つの異なるデジタルトリミングされた領域から得たレンズフリー未加工画像を示しており、FOF38を使用することなく画像化した。図9Cおよび9Dは、図9Bの未加工画像の2つの層を圧縮復号した結果を示している。図9Iおよび9Jは、図9Hの未加工画像の2つの層を圧縮復号した結果を示している。図9Eおよび9Kは、広いFOVの2つの異なるデジタルトリミングされた領域から得たレンズフリーの未加工画像を示しており、FOF38を用いて画像化した。図9Fおよび9Gは、図9Eの未加工画像の2つの層を圧縮復号した結果を示している。図9Lおよび9Mは、図9Kの未加工画像の2つの層を圧縮復号した結果を示している。図9B-9Mに見られるように、互いに重なった蛍光シグネチャを分解するFOF38の優れた性能が明らかである。この圧縮サンプリングベースの再構築法は、場合によって同じ目的のために使用できる既存の幾つかの解析法と、定量的に比較することができる。このようなニューメリカルレシピの1つが、ルーシーリチャードソンのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、検出画像に基づく蛍光源分布を最大限の確度の概算に反復的に集束させるために、非干渉性の点拡がり関数psfの情報に依存している。このアルゴリズムは、スパース物体のみに限定されず、通常は数百回の反復回数内で蛍光源分布へと非常に効率的に集束することが明らかになっている。圧縮サンプリングベースの再構築に対するこのアルゴリズムの性能の比較が図6K-6Oに図示されており、特に空間分解能における圧縮復号法の利点を明確に示している。図6F-6Jと図6K-6Oとの比較は、同じ一連のレンズフリーの蛍光測定について、圧縮復号器は10μm未満の分解能を実現するが、ルーシーリチャードソンの解析アルゴリズムは20μm未満の分解能を実現することを実証している。ルーシーリチャードソンのアルゴリズムは、最適化の制約条件として物体のスパース性を必要としないため、この反応は直観的に予想されうる。分解能に加えて、2つの手法の他の重要な差異は、スパース物体について容易に多層再構築を実施することができる圧縮サンプリングとは異なり、ルーシーリチャードソンのアルゴリズムは、3D再構築を処理するために著しい改変を必要とすることである。図10Aは、本発明の他の実施形態による画像化デバイス60を図示している。この画像化デバイス60は、前述のような蛍光励起光源として機能する光源12を有している。図10Aに見られるように、光源12は、光ファイバケーブル例えば、マルチモードの光ファイバケーブルを有し、その角度は、画像化領域全体にわたってTIRを生成するように調整することができる。図10Aの画像化デバイス60では、15nm未満の帯域で中心波長が580nmとなるように、単色光分光器に連結されたキセノンランプによる光源12を提供した。試料ホルダ16は、微小物体20を含む試料18を保持する3次元容量を有しうる。微小物体20は、粒子、細胞などを含みうる。前述の実施形態のように、画像センサアレイ46を使用する。この特定の例では、11メガピクセルのCCDセンサチップKODAK、KAI-11002、9μmのピクセルサイズを用いて、約60mmの画像化FOVを取得した。プリズム28を有する代わりに、半球面62を、上面24と下面26を有する試料ホルダ16の上に配置し、試料18を通してポンプ光を伝達するために使用する。半球面62はガラスから作ることができ、屈折率整合ゲル図示せずを用いて、光源12からのポンプ励起光を試料18に接続する。光ファイバケーブル光源12の向きは、画像センサアレイ46の実質的に全てのアクティブ領域にわたり、下面26におけるTILを生成するよう調整することができる。画像化デバイス60はさらに、微小物体20から放出された蛍光32を捕捉する先細FOF64を有している。先細FOF64は、入力側66と出力側68を有している。先細FOF64の機能は、微小物体20からの蛍光発光を高密度グリッドの光導波路2μm未満の周期でサンプリングし、大きいグリッドサイズ4.8μm未満の周期を有する画像センサアレイ46に送達することであり、これにより、物体面の相対距離はおよそ2.4倍未満にまで拡大する。市販の先細FOF64の例は、例えば、EdmundOpticsから入手可能な先細FOFNT55-134、開口数:1.0、サイズ比18:8mm;8.8×20×15mmを含む。当然のことながら、他の先細FOF64を使用することもできる。微小物体20から放出される蛍光32は、先細FOF64の入力側66に透過し、出力側68を介して先細FOF64を出る。先細FOF64と画像センサアレイ26の間には吸収フィルタ44が配置される。吸収フィルタ44は、厚さ30μmのガラス基板を染料でコーティングすることにより製造できる。この製造プロセスは、シクロペンタノン溶剤にオラゾール染料を溶解させて、KMPR1005のフォトレジスト0.4gml-1未満の染料濃度を添加するステップから始まり、その後、直径0.45μmの多孔質フィルタを用いて、混合物内の過剰な染料剤を除去する。次いで、材料溶液を、2000rpmで20秒間のスピンコーティング、100°Cで300秒間の焼成、13mW/cm2で35秒間のフラッド露光、および最後に100°Cで更に120秒間の焼成によって処理する。次いで、このように製造した吸収フィルタ44の1つを、真空ペンを用いて、画像センサアレイ46の上に静かに配置することができる。ハウジング図示せずを画像化デバイス60の光学要素を覆うように形成してもよい。励起光または環境光からの漏れを減少させるために、不要な光を遮ることが重要であり、これにより画像コントラストを減少させることができる。図3Aを引き続き参照すると、未加工画像は、処理用のコンピュータ50に転送することができる。処理は、詳しく上述したように、未加工画像フレーム48に圧縮復号アルゴリズム52を受けさせるステップを含みうる。次いで、圧縮復号した画像フレーム54をディスプレイ56に表示する、あるいは更なる処理を受けさせることができる。未加工画像フレーム48への圧縮復号アルゴリズム52の実施は、例えばLabviewのような、従来の実験処理ソフトウェアを用いて実行することができる。図10Aおよび10Bは、先細FOF64の入力側66および出力側68それぞれの顕微鏡40倍対物レンズ画像を示している。先細FOF64の主な機能は、PSF工学の観点からも理解することができる。すなわち、画像センサアレイ46における所与のピクセルサイズについて、FOF64を使用することにより、最適PSFが作りだされる。図10Aに示すようにFOF64を先細にすると、画像の拡大によって他の利点を付加し、これにより、検出SNRを犠牲にすることなく、あるいは広い画像化FOV内に空間収差を引き起こすことなく、より多くのピクセルが微小物体20のレンズフリー発光を検出することができる。PSF工学に加えて、先細FOF64の他の有効な機能は、画像センサアレイ46およびリーダー回路から微小物体20を熱的に分離することであり、これにより、試料ホルダ16内の動作温度を上手く制御することができる。試験結果-第2の実施形態図10Aに示すような画像化デバイス60を、直径4および2μmの蛍光粒子、さらにジアルジアムリス嚢子GiardiaMuriscystsを画像化して試験した。前述の実施形態のように、微小物体20のレンズフリーの蛍光画像を反映した未加工画像フレーム48を、画像センサアレイ46において検出した。これらの未加工画像フレーム48は次いで、図3Aおよび3Bに示すように圧縮復号アルゴリズム52を受け、復号画像フレーム54を生成する。直径4μmおよび2μmの蛍光ビーズ励起580nm/発光605nmをInvitrogen社カリフォルニア州Carlsbadから購入した。保存溶液は、一定小分量の脱イオン水で4000倍に希釈した。次いで、マイクロピペットを用いて、ビーズ溶液10μl未満を使い捨てのガラス基板厚さ:30-100μm未満上に移し、画像化デバイス60を用いて画像化する前に、別のガラス基板を用いてサンドイッチ状に挟む。ジアルジアムリス嚢子は、Waterborne社米国ルイジアナ州、ニューオーリンズから購入した。これらの嚢子の保存溶液は、1mL当たり5×106未満の寄生虫濃度を有している。寄生虫の動的運動を防ぐため、pH7.4/0.01Tween-20で5ホルマリン/PBSに固定した。少量の溶液例えば、100-200μLを遠心分離機にかけて、PBS懸濁液の形態に再懸濁した。標識染料については、5μLの染料と100μLの寄生虫を含む懸濁液の混合比で、1mMのSYTO登録商標64核酸染料を使用した。一旦調製して、この混合物を30分未満、暗所で培養した。寄生虫本体内の染料標識が活性した直後放出ピーク波長:619nm、別の遠心分離およびPBSの再懸濁により、不要な背景を取り込む可能性がある非結合染料を除去した。次いで、画像化デバイス60において広視野のレンズフリー画像化をするために、最後の試料液を2枚のガラススライドの間に配置した。第1の実施形態と同様に、圧縮サンプリングベースの復号を用いて、回折による影響を部分的に復元する。この方法では、レンズフリー画像化システムの点拡がり関数を、小さい蛍光粒子例えば、直径2μm未満を用いて測定した。幾つかの隔離した粒子のレンズフリー蛍光スポットを互いに位置合わせして、次いで平均化し、画像化デバイス60のレンズフリーの蛍光点拡がり関数を得た。確認されたpsfに基づいて、物体面における蛍光点源の任意の分布について、検出面でサンプリングされる推定レンズフリー蛍光パターンを算出することができる。所与のレンズフリー蛍光画像を復号するため、上述のような、トランケートのニュートン内点法を用いて圧縮復号アルゴリズム52は、算出したレンズフリー蛍光パターンと画像センサアレイ46で測定したレンズフリー蛍光パターンの間のI1正則化された最小二乗誤差によって規定されるコスト関数を反復的に最小化する。この全体的な最適化プロセスは、物体面における蛍光分布のスパース性に基づいており、例えば、3.2GHzプロセッサインテルコアi5CPU650を用いて、対象の領域を0.5-2分かけて40-60回繰り返した後に通常は集束する。この圧縮復号プロセスの結果、画像化デバイス60の分解能は著しく増加し、60mm2までの広視野にわたって4μm未満の分解能を実現する。図11A-11Dは、4μmの大きさの微小物体20の画像のパネルを示している。図11Aは、図10Aの画像化デバイス60の画像化FOV全体60mm2未満の広視野レンズフリー画像を示している。図11Bは、レンズフリー蛍光画像の一部の未加工画像フレーム48を示している。図11Cは、圧縮復号した後の復号画像フレーム54を示している。図11Dは、従来のレンズベースの蛍光顕微鏡10倍対物レンズ、NA=0.25を使用した、同一微小物体20直径4μmの顕微鏡画像を示している。画像化デバイス60の分解能を定量化するため、図12A-12Lに示すように、蛍光粒子直径2μmが互いに近接した対象の狭い領域を分析した。図12C、12F、12I、12Lは、これらの蛍光粒子の明視野顕微鏡画像を示しており、粒子間の距離dに関しては参照のようになる。図12A、12D、12G、12Jは、同一粒子の画素化されたレンズフリーの未加工蛍光画像を示している。図12B、12E、12H、12Kは、分解能を確認するために、それぞれの未加工画像フレーム48をCS復号した態様を示している。従来のレンズベースの顕微鏡とは異なり、このレンズフリーのプラットフォームに生じる不可避の回折により、15μm未満離れた物体は、検出面で互いに部分的に重なることに留意されたい。図12B、12E、12H、12Kは、互いに密接した蛍光粒子を分解し、4μm未満のレンズフリーの空間分解能を実現できることを立証している。このレンズフリーオンチップ撮像装置のCCDチップにおけるピクセルサイズが9μmであると考慮すると、4μm未満の分解能は非常に大きいものである。画像化デバイス60の性能はさらに、図13A、13B、および13Cに示すような、標識化されたジアルジアムリス嚢子を画像化することによっても実証される。小型のオンチッププラットフォーム内の広いFOVと組み合わせる場合、これらの結果は、現場環境で水媒性の寄生虫を素早くスクリーニングするために特に重要となりうる。図13Aは、ジアルジアムリス嚢子のレンズフリーの未加工蛍光画像フレーム48を示している。図13Bは、図13Aの未加工画像フレーム48の復号画像フレーム54を示している。図13Cは、同一FOVの従来の顕微鏡画像10倍を示している。画像化デバイス60の先細FOF64の機能は、微小物体20からの蛍光発光が、密集したグリッドの光導波管2μm未満の周期でサンプリングされ、大きいグリッド4.8μm未満の周期を有する画像センサアレイ46に送達され、これにより、物体面の相対距離がおよそ2.4倍に拡大される点である。この拡大は空間分解能にとって重要なパラメータであるが、このプラットフォームには、得られる分解能に著しい影響を与える他の因子もある。信号雑音比SNRの検出このパラメータは、センサのノイズフロアから、フェースプレートとセンサおよび物体とフェースプレートの距離、フェースプレートの開口数、さらに物体の発光強度、および暗視野背景の強度にまでわたる幾つかの因子によって決定される。原則的に、未加工蛍光画像のSNRが非常に高い場合、圧縮復号画像の分解能は、先細フェースプレートの拡大とは無関係となり、サブミクロンレベルの理論アプローチとなる。したがって、光電子センサアレイの能動的冷却が、画像化FOVと引き替えにすることなく、レンズフリー分解能を更に向上させるために使用できる重要な手段となる。先細FOF64の厚さが1-2cmより大きいということは、センサチップから試料を熱的に分離することもでき、試料に損傷を与えることなく、センサを能動的に冷却するのに役立つ。一般に、先細FOF64の厚さは、約100μm乃至約5cmの範囲内で十分である。このようにデジタルSNRが増大すると、プラットフォームの検出開口数も増大し、これにより、更に多くの斜めの蛍光線をセンサのノイズフロア上で検出することができる。従って、増大したSNRレベルの下では、検出開口数は最終的に先細FOF64の開口数によって限定され、この実験のセットアップでは1未満であった。検出SNRを設定する他の重要なパラメータが、フェースプレートとセンサおよび物体とフェースプレートの距離である。物体とフェースプレートの垂直距離は、接触構造を用いて最小限にすることができるすなわち、5-10μm未満。しかしながら、フェースプレートとセンサの垂直距離は、吸収フィルタ44の厚さで限定されねばならず、この厚さは20-30μm未満程度まで狭くなりうる。画像化デバイス60の検出SNRを直接的に決定する他のパラメータの1つは、背景と比較した試料の蛍光発光強度であり、これは、標識染料の量子効率、励起強度および波長、さらには試料の標識化効率によって主に決定される。得られる画像のデジタルSNRは、画像化デバイス60の空間分解能に影響を与える最も重要な因子の1つであり、得られるSNRをさらにシステム的に向上させることにより、サブミクロンの分解能を潜在的に実現することができる。レンズフリーの点拡がり関数PSF画像化デバイス60のレンズフリーPSFは、検出面において画像センサアレイ46によってサンプリングされる前の、物体面における光点源の放出パターンを表す2Dの空間関数によって規定される。画像センサアレイ46における強力な検出SNRおよび広いピクセルサイズ例えば、通常は9μm未満を利用するの下では、最も狭いレンズフリーPSFが、必ずしもCS復号した分解能を向上させるための最高の手段ではない。この理由をよりよく理解するために、レンズフリーPSFの空間幅が、画像センサアレイ46における広いピクセルサイズよりも仮に小さく作られると仮定する。この場合、サブピクセルレベルで互いに近接している2の蛍光点は、1つのピクセルに双方とも寄与しているため、どのような種類のデジタル復号器を使用しても、それらを分解することは不可能である。要するに、同一ピクセル内のこれらの2の点源の非常に多くの異なる組み合わせが同一信号を生じさせることにより、サブピクセルレベルで復号することを物理的に不可能にしている。しかしながら、画像センサアレイ46における同一のピクセルサイズおよびデジタルSNRについて、レンズフリーPSFの幅が増大した場合例えば、センサ面から物体面までの垂直距離を僅かに増加させることによって実現しうる、PSFの実質的な幅によって影響される幾つかの異なるピクセルが2つの密接した点源の加重和を検出することができるため、これらのサブピクセル離れた物体を復号可能にする。この結論は、空間の拡がりによって検出SNRが著しく低下センサのノイズフロアに接近するしない限り当てはまる。換言すると、画像センサアレイ46における所与の大きいピクセルサイズについて、特定のPSF幅に達した後、その幅が更に増大すると、信号の拡散によって検出SNRが部分的に減少し始めることがあり、これは画像センサアレイ46におけるピクセルサイズおよびレンズフリープラットフォームの騒音性能によって完全に決定される最適PSFについての境界を設定する。上述のように、これを防ぐ方法の1つは、画像センサアレイ46の表面から物体面までの垂直距離を僅かに増加させることである。レンズフリーの蛍光オンチップの画像化における先細FOF64の主な機能の1つは、PSF工学の観点から理解することができる。すなわち、センサチップにおける所与のピクセルサイズについて、フェースプレートを使用して、最適PSFが作り出される。FOF64の先細構造は、画像の拡大を通して他の利点を付加し、これにより、検出SNRを犠牲にすることなく、あるいは大きい画像化FOV内の空間収差を引き起こすことなく、より多くのピクセルが、物体のレンズフリーの発光を検出することができる。本発明の実施形態を図示し記載してきたが、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な改変をすることができる。したがって、本発明は、以下の特許請求の範囲、およびその均等物を除き、限定すべきではない。"