"以下のステップ、すなわち光学顕微鏡法により撮像可能な状態に移行可能であるマーカーを用いて試料構造2、34を準備するステップと、像毎に、各々、前記マーカー全体のサブセットのみが、光学顕微鏡法により撮像可能な状態に移行するように、前記試料構造2、34を逐次撮像することにより、一連の個々の像データセットを生成するステップであって、前記サブセットのそれぞれの前記マーカーが、それぞれ撮像されたマーカーの1つを表す光分布の範囲を決める光学顕微鏡法撮像の解像限界よりも大きい平均間隔を互いの間に有する、一連の個々の像データセットを生成するステップと、複数の連続した個々の像データセットがそれぞれ結合された少なくとも2つのデータブロックを生成するステップと、前記データブロックのそれぞれに含まれる前記個々の像データセットを重ねて、重畳像データセットをもたらすステップと、前記重畳像データセット間の像オフセットを識別するステップと、前記識別された像オフセットに基づいて、前記重畳像データセットのうちの少なくとも1つに含まれる前記個々の像データセットを補正するステップと、前記撮像されたマーカーを表す前記光分布の中心点位置を特定するステップと、前記中心点位置をオフセット補正済みの全体像に組み入れるステップと、を有する、試料構造2、34を光学顕微鏡法で撮像する方法。前記データブロックのそれぞれに結合される連続した個々の像データセットの数は、前記データブロック間の相互相関により生成される相関係数が所定の閾値SWよりも大きくなるように定義される、請求項1に記載の方法。3つ以上の重畳像データセットの状況では、前記重畳像データセットのうちの1つは基準データセットとして決定され、その他の重畳像データセットのそれぞれの前記像オフセットは、前記基準データセットに対して特定される、請求項1又は2に記載の方法。3つ以上の重畳像データセットの状況では、前記像オフセットは、2つの連続する重畳像データセット間で、各々特定される、請求項1又は2に記載の方法。補間関数が、前記識別された像オフセットに基づいて決定され、前記関数の値は、前記重畳像データセット内の前記個々の像データセットが補正される基となる個々の像オフセット値を構成する、請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。最初に、前記少なくとも1つの重畳像データセットに含まれる前記個々の像データセットが、前記識別された像オフセットに基づいて補正され、次に、前記撮像されたマーカーを表す前記光分布の前記中心点位置が特定される、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。最初に、前記撮像されたマーカーを表す前記光分布の前記中心点位置が、前記個々の像データセットにおいて特定され、次に、前記少なくとも1つの重畳像データセットに含まれる前記個々の像データセットの中心点位置が、前記識別された像オフセットに基づいて補正される、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。前記像オフセットはICPアルゴリズムに従って識別される、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法。前記像オフセットは、前記重畳像データセット内の共通の下位構造を検出することにより識別される、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法。像ドリフトの連続時間経過が、複数のサイクルで前記像オフセットを繰り返し識別することにより、および、サイクル毎に、前記データブロックに結合される個々の像データセットの数を変更することにより識別される、請求項1~9のいずれか一項に記載の方法。前記像オフセットを識別する状況では、品質パラメータが決定され、前記品質パラメータに基づいて、全体像の分解能を示す変数が識別される、請求項1~10のいずれか一項に記載の方法。前記中心点位置は3つの空間寸法で特定される、請求項1~11のいずれか一項に記載の方法。光学顕微鏡20の構成要素が、前記光学顕微鏡20の像生成系に対する前記試料構造2、34のドリフト移動を補償するために、前記識別された像オフセットに従って移動する、請求項1~12のいずれか一項に記載の方法。請求項1~13のいずれか一項に記載の方法を実行する手段を有する装置20。前記手段はグラフィックスプロセッサ24を含む、請求項14に記載の装置20。本発明の目的は、わずかな技術的費用で機械的ドリフトを確実に補償可能な、試料構造を光学顕微鏡法で撮像する方法及び装置を記載することである。本発明は、以下のステップ、すなわち、光学顕微鏡法により撮像可能な状態に移行可能なマーカーを用いて試料構造を準備するステップと、像毎に、各々、マーカー全体のサブセットのみが、光学顕微鏡法により撮像可能な状態に移行するように、試料構造の逐次撮像により一連の個々の像データセットを生成するステップであって、各サブセットのマーカーは互いの間に平均間隔を有し、平均間隔は、撮像される各マーカーの1つを表す光分布の範囲を決める光学顕微鏡法撮像の解像分解よりも大きい、ステップと、複数の連続した個々の像データセットがそれぞれ結合される少なくとも2つのデータブロックを生成するステップと、各データブロックに含まれる個々の像データセットを重ねて、重畳像データセットをもたらすステップと、重畳像データセット間の像オフセットを識別するステップと、識別された像オフセットに基づいて、重畳像データセットのうちの少なくとも1つに含まれる個々の像データセットを補正するステップと、撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置を特定するステップと、中心点位置をオフセット補正全体像に組み入れるステップと、によりこの目的を方法に関して達成する。本発明は、個々の像データセットを結合して、少なくとも2つのしかし、一般には3つ以上のデータブロックにし、各データブロックに含まれる個々の像データセットを重ねて、重畳像データセットをもたらすことを提供する。すると、重畳像データセットは、個々の各像データセットよりもはるかに多数のマーカーを含む。各データブロックが大きいほど、すなわち、各重畳像データセットをもたらすために重ねられる個々の像データセットが多いほど、各重畳像データセットに含まれる構造情報はより完全になる。次に、重畳像データセットに含まれる構造情報を使用して、連続した各重畳像データセット間の像オフセットを識別する。各像オフセットが識別される時間分解能は、各重畳像データセットに含まれる個々の像データセットの数と相関する。その数が小さいほど、時間分解能は高くなる個々の各像の像取得時間が一定であると仮定して。したがって、一方では、像オフセットの提供に十分な構造情報が提供され、他方では、可能な限り最高の時間分解能が達成されるように設定された、各重畳像データセットに結合される個々の像データセットの数を選択することが望ましい。本発明による方法は、ドリフト補償のために別個の測定装置を必要とせずに、又は追加の準備費用なし、例えば、参照マーカーの使用なしで、ドリフト補償を達成できるという利点を有する。したがって、ドリフトは、適したソフトウェアプログラムを使用して純粋に計算で補償して、像生成系に対する試料構造の望ましくない機械的移動を補償することができる。本発明による方法は、すべての既知の顕微鏡方法、特に、PALM、FPALM、FSTORM、PALMIRA、又はGSDIM等のすべての局在顕微鏡方法で使用可能である。これは、マーカー通常、光活性化可能な分子を明状態すなわち、光学顕微鏡法で撮像可能と暗状態とで切り替えるプロセスがどのように実現されるかに関係なく当てはまる。結合されて各データブロックになる連続した個々の像データセットの数は、好ましくは、データブロック間の相互相関により作られた補正係数が所定の閾値よりも大きくなるように定義される。相互相関は、一方では、実行できる補正ステップ数が可能な限り多くなるように可能な限り小さく、しかし他方では、データブロックが全体的に確率的な性質のものではない大きな実際像のオフセットを特定するために十分な構造情報を含むのに十分に大きくもなるようにブロックサイズを定義する能力を提供する。ここで、補正係数は、データブロックに含まれる構造情報の重要性表示を表す。各データブロック内の連続した個々の像データセットの数は、別の方法で決定することもできる。例えば、この数は、各重畳像データセット内で識別された中心点位置の平均間隔に基づいて決定することができる。各重畳像データセットで感知されるマーカーの数を利用して、重畳像データセットをもたらすために重ねられる個々の像データセットの数を定義することもできる。さらなる可能性は、各重畳像データセット内で感知されたマーカーの確率的分布を解析し、個々の像データセットの数をそこから決定することである。この数は、個々の重畳像データセットで同じである必要はない。特に、スイッチオフプロセス、すなわち、明状態から暗状態へのマーカーの変換が、漂白により行われる場合例えば、国際公開第2006/127692A3号パンフレットの場合のように、重畳像データセットを時間順に大きくすることが有利であり得る。この方法の有利な実施形態では、補間関数が、識別された像オフセットに基づいて決定され、上記関数の値は個々の像オフセット値を構成し、それに基づいて、各重畳像データセット内の個々の像データセットが補正される。それにより、各重畳像データセットに含まれる個々の各像データセットを、別個の像オフセット値を用いて補正することが可能であり、それにより、さらに高精度のドリフト補償が可能になる。撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置は、オフセット補正前又は後に特定することができる。前者の場合、最初に、少なくとも1つの重畳像データセットに含まれる個々の像データセットは、識別された像オフセットに基づいて補正され、次に、撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置が特定される。後者の場合、逆に、最初に、撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置が、個々の像データセット内で特定され、次に、少なくとも1つの重畳データセットに含まれる個々の像データセットの中心点位置が、識別された像オフセットに基づいて補正される。像オフセットは、様々な方法を使用して識別することができる。好ましい実施形態では、像オフセットは、例えば、ObjectModelingbyRegistrationofMultipleRangeImages,Y.ChenandG.Medioni,Proc.IEEEConf.OnRoboticsandAutomation,1991;並びにAMethodforRegistrationof3-DShapes,P.BeslandM.McKay,Trans.PAMI,Vol.14,No.2,1992に記載のように、反復最近点ICPアルゴリズムに従って識別される。このアルゴリズムを用いて、いわゆるポイントクラウドを互いに適合させることが可能であり、ポイントクラウドの間隔が最小化されるようなポイントクラウドの座標変換が決定される。これは、1つのポイントクラウドのポイント毎に、その他のポイントクラウドの各最近傍ポイントを特定することを含む。間隔の二乗和は、変換パラメータを適合することにより最小化される。これは、最適が見つけられるまで繰り返し行われる。しかし、像オフセットの識別は、上述した方法に限定されない。例えば、像オフセットは、重畳像データセット内の共通の下位構造を検出することにより識別することもできる。下位構造の検出は、ここでは、適した像解析、例えば、エッジ検出又はパターン認識により行われる。相互相関により、2つの重畳像データセットの像オフセットを特定することも可能である。この方法のさらなる有利な改良形態では、複数のサイクルで像オフセットを繰り返し識別し、データブロックに結合される個々の像データセットの数をサイクル毎に変更することにより、像シフトの連続した時間経過が識別される。これは、本発明による像オフセット解析が、異なるデータブロック分類で繰り返され、それにより、像ドリフトの連続時間経過を検出することを意味する。像オフセットを識別する状況の中では、品質パラメータを決定し、品質パラメータに基づいて、全体像の分解能を示す変数を識別することが好ましい。上述した方法、例えば、ICPアルゴリズム又は相互相関により、像重畳精度の表示であり、したがって、像重畳精度の品質パラメータを表す特徴付けパラメータ例えば、ICPアルゴリズムの様々なマトリックス又は相互相関係数を決定することができる。そのような品質パラメータに基づいて、連続したドリフト補正後に予期される有効像分解能を示すことができる。さらに有利な改良形態では、中心点位置が3つの空間寸法で特定される。これは、本発明によるドリフト補償を、一平面通常、X-Y平面と呼ばれるのみならず、さらにその平面に直交する平面通常、Z方向と呼ばれるでも行うことができることを意味する。この種のいわゆる3D用途に関しては、例えば、Threedimensionalsub100nmresolutionfluorescencemicroscopyofthicksamples,Juette,ManuelF.etal,NatureMethods5,2008,pp.527-529を参照する。本発明による方法は、識別された像オフセットに基づいて個々の像データセットの補正を提供する。この方法ステップへの追加又は代替として、識別された像オフセットを使用し、識別された像オフセットに従って光学顕微鏡の構成要素を移動させて、光学顕微鏡の像生成系に対する試料構造のドリフト移動を補償することも可能である。光学顕微鏡の上述した構成要素は、例えば、試料構造が保持される試料ホルダである。制御は、この状況では、閉制御ループで顕微鏡構成要素に適用することができる。この改良形態には、技術費用の増大が関連するが、恐らく、光軸に沿った機械的ドリフト、すなわち、焦点面ドリフトの補償に関して有利である。本発明はさらに、上述した方法を実行する手段を有する装置に関する。これらの手段は、好ましくは、グラフィックスプロセッサを含む。この種のグラフィックスプロセッサGPUは、方法を構成する方法ステップの並列化の良好な性能により、本発明による方法の実行に特に適する。これは特に、像オフセットを識別する方法ステップ及び撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置を特定する方法ステップに当てはまる。本発明について図を参照してさらに詳細に以下において説明する。図4は、例示的な実施形態として、試料構造を撮像する本発明による方法の実行に適した光学顕微鏡20を示す。光学顕微鏡20は光源22を含み、光源22は、2枚のレンズ24及び26から構成されるレンズ系に励起光を発する。このレンズ系は、光源22から発せられた励起光を所望のようにコリメートするように機能する。次に、コリメートされた励起光は集束レンズ28に入射する。集束レンズ28は、励起光を対物レンズ30の開口部に結像し、励起光はまず、励起光にとって透明なダイクロイックミラー32を通過する。対物レンズ30から出た励起光は、標本スライド36に搭載された試料構造34に入射する。上述したように、試料構造34は、マーカー、例えば、蛍光分子を用いて準備される。上述した方法を利用して、これらのマーカーの各部分を明状態に移行させ、それにより、アクティブサブセットを生成することができる。試料構造34から発せられた光は、対物レンズ30を通過し、ダイクロイックミラー32に入射する。ダイクロイックミラー32は、試料構造34から発せられた光を反射し、それにより、光を光検出器40、例えば、CCDカメラに向けて集束させるレンズ38に向けるように実施される。光検出器40は、受けた光を電気信号に変換し、電気信号をグラフィックスプロセッサ42に出力する。図4の光学顕微鏡により実行される方法の本発明による態様を、図5a、図5b、及び図5cを参照して以下に示す。ここでは、図4にただ示された試料構造34が図1aによる試料構造2と同一であると仮定する。図5aは、1~nmと順に付番された一連の個々の像を示し、nmは1よりも大きな整数である。これらの個々の像1,...,nmのそれぞれは、試料構造34の準備に用いられたマーカーの異なるアクティブサブセットを示す。特定のサブセットのマーカーは、図4による光学顕微鏡20の回折限界解像限界よりも大きな平均間隔だけ互いに離間された空間分布を示す。簡潔にするために、示される個々の像のうちの最初の3つのみの、マーカーの光学顕微鏡法撮像により生成される光分布を図5aに示す。光検出器40により生成された図5aによる個々の像1,...,nmは、グラフィックスプロセッサ42により処理可能な未処理データを含む対応する個々の像データセットに変換される。個々の像データセットが生成されると、像データセットを結合して、図5aに示されるm個のデータブロックにする。この例では、1番目のデータブロックはN1個の個々の像データセットを含み、2番目のデータブロックはN2個の個々の像データセットを含み、...、m番目のデータブロックはNm個のデータセットを含む。各データブロックに含まれる個々の像データセットが結合されて、重畳像データセットになる。したがって、1番目のデータブロックのN1個の個々の像データセットは、1番目の対応する像データセットをもたらし、2番目のデータブロックのN2個の個々の像データセットは2番目の重畳像データセットをもたらし、...、m番目のデータブロックのNm個の個々の像データセットはm番目の重畳像データセットをもたらす。対応する重畳像を図5bに示す。重畳像データセットは、個々の各像よりもはるかに多数のマーカー信号を含む特定のデータブロックサイズN1、N2、...、Nmに応じて。データブロックサイズN1、N2、...、Nmは、一方では、2つの連続した重畳像データセット間の像オフセットを識別するのに十分な構造情報を重畳像データセットが含むように選択される。他方、データブロックサイズN1、N2、...、Nmは、可能な限り多数のデータブロックが作成され、2つの連続した重畳像データセットのそれぞれ間の像オフセットを可能な限り頻繁に識別できるように、十分に小さくなるようにも意図される。結果として、像ドリフトを高い時間分解能で補正することができる。適したデータブロックサイズN1、N2、...、Nmを決定する方法の例について、図6のフローチャートを参照して後述する。図5bによる重畳像データセットは、マーカーに対応する光分布を含み、上記分布の範囲は光学顕微鏡20の回折限界分解能力によって決まる。したがって、重畳像データセットはなお未処理データ、すなわち、中心点補正前のデータを含む。連続した重畳像データセット間の像オフセットは、未処理データ自体に基づいてすなわち、図5bに示される重畳像データセットに基づいて識別することもでき、又は個々の像データセット内の中心点位置を特定し、中心点位置を重ねた後に識別することもできる。像オフセットを識別するために、後者の場合に利用されるデータセットを図5cに示す。ドリフト関連の像オフセットの、本発明による識別及び補正の具体的で例示的な実施形態について、図6のフローチャートを参照して後述する。まず、ステップST1及びST2において、1番目及び2番目のデータブロックに適したブロックサイズが決定される。これは、各データブロックに含まれる個々の像データセットの数が決定されることを意味する。例示的な本実施形態では、相互相関方法が、ステップST1においてこのために使用される、すなわち、大きさS1と大きさS2との相互相関記号○の中に×で示されるが計算される。2つの大きさS1及びS2は、上述した重畳像データセットを構成し、S1は1番目のデータブロックに関連付けられた個々の像データセットAnの和又は重畳であり、S2は2番目のデータブロックに関連付けられた個々の像データセットAmの和又は重畳である。ステップST1において、n及びmのそれぞれは制御変数を示し、n1は、1番目のデータブロック又は1番目の重畳像データセットの最後の個々の像データセットの数を示し、n2は、2番目のデータブロック又は2番目の重畳像データセットの最後の個々の像データセットの数を示す。ステップST1及びST2により構成されるループの開始時に、n1は初期値Δに設定される。大きさC1は相互相関マトリックスを表す。相互相関マトリックスが、ステップST1において最初に計算されると、ステップST2は、ステップST2においてMaxC1として示されるマトリックスC1の最大が、所定の閾値SWよりも大きいか否かを判断する。閾値SWは、MaxC1が閾値SWよりも大きい場合、相互相関が有意であり、すなわち、2つの大きさS1及びS2のそれぞれが、2つの対応する重畳像データセット間のオフセットの特定に十分な構造情報を含むように事前に決定される。ステップST2でのMaxC1が閾値SWよりも大きい場合、方法はステップST3に続く。その他の場合、n1はΔだけ増やされ、ステップST1が再び実行される。したがって、ST1及びST2で構成されるループは、MaxC1が所定の閾値SWよりも大きくなるのに十分な回数を通して循環される。ステップST3において、1番目のデータブロックに対応する1番目の重畳像データセットと2番目のデータブロックに対応する2番目の重畳像データセットとの平均オフセットが、相互相関マトリックスC1内の大きさMaxC1の位置に基づいて特定され、保存される。次に、方法はステップST4及びST5で構成されるループに進む。ステップST1に対応するステップST4において、2つの重畳像データセットSiとSi1との相互相関が計算されて、相互相関マトリックスCiを識別する。したがって、ステップST4が最初に実行される場合、制御変数iは2に等しい。これは、2番目の重畳像データセットと3番目の重畳像データセットとの相互相関が特定されていることを意味する。ステップST5は、MaxC1が閾値SWよりも大きいか否かを判断する。大きい場合、iは1だけインクリメントされて、方法は再びST4に飛び、3番目の重畳像データセットと4番目の重畳像データセットとの相互相関が特定される。他方、ステップST5において大きさMaxC1が閾値SW以下の場合、ni1がΔだけ増やされる。すなわち、さらなる個々の像データセットが3番目の重畳像データセットに追加されるΔの大きさに従って。次に、ステップST4及びST5が、MaxC1が閾値SWを超えるのに十分な回数、繰り返される。ステップST4及びST5で構成されるループが十分な回数循環し、したがって、制御変数iが、全体の一連の個々の像データセット図5a参照が適したサイズの重畳像データセットに分割されたポイントまで増やされると、連続した重畳像データセット間の平均オフセットが、ステップST6において特定され、保存される。次に、ステップST7において、各重畳像データセットに含まれる個々の像データセットは、合算されたオフセットに基づいて補正され、imaxは、ステップST4及びST4で構成されるループの最後のサイクル後の制御変数iの値を示す。これは、例えば、2番目の重畳像データセットj1=2の個々の像データセットが平均オフセットを用いて補正され、3番目の重畳像データセットi1=3の個々の像データセットが平均オフセットを用いて補正され、4番目の重畳像データセットi1=4の個々の像データセットが平均オフセットを用いて補正されること等を意味する。次に、個々の像データセット内の撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置が特定され、それにより特定された中心点位置は、像ドリフトが補償されるオフセット補正済みの全体像に組み入れられる。図6に示される方法は、単なる例として理解すべきである。この例示的な方法では、例えば、重畳像データセット間の像オフセットの識別は、未処理データに基づいて、すなわち、撮像されたマーカーを表す光分布の中心点位置をまだ含まないデータに基づいて行われる。しかし、まず、個々の像データセット内の中心点位置を識別し、次に、中心点位置に基づいて像オフセットを識別するだけでも同様に可能である。上述した例示的な実施形態では、各々、2つの連続する重畳像データセット間の像オフセットが特定される。しかし、重畳像データセットのうちの一方通常、最初の重畳像データセットを基準データセットとして決定し、次に、その基準データセットに対する、続く重畳像データセットのそれぞれの像オフセットを識別することも同様に可能である。図6に示される方法は、連続する重畳像データセット間の像オフセットのみならず、各重畳像データセットに含まれる個々の像データセット間の像オフセットも特定され、次に補正されるように変更することもできる。これは、例えば、オフセットに基づいて、言わば、離散した大きさを連続補間する関数を識別することにより行うことができる。この補間関数により、次に、個々の各像データセットの像オフセット値を特定することができ、個々の各像データセットをそれに対応して補正することができる。結果として、ドリフト補正はさらにより精密になる。識別された像オフセットを使用して、ドリフト補償のために、光学顕微鏡20の構成要素、例えば、試料ホルダ36に制御を直接適用することも可能なことにさらに留意されたい。このために、例えば、グラフィックスプロセッサ42は、像オフセットに対応して、制御変数を生成することができ、制御変数を用いて、位置決め部材図4に示されず、例えば、モータは、機械的ドリフトが補償されるように、対物レンズ30に対して上述した顕微鏡構成要素を移動させるように制御される。この場合、状況によっては、個々の像データセットの上述したオフセット補正を省くことが可能である。"