Inhaltsbasierte Autofokussierung in der automatisierten Mikroskopie

Die automatische Fokussierung ist ein grundlegender Arbeitsschritt
für die Bildaufnahme und Auswertung mit motorgetriebenen
Mikroskopen. Auch wenn die Forschungs- und Entwicklungsarbeit auf
dem Gebiet des kontrastbasierten Autofokus nunmehr auf eine viele
Dekaden lange Geschichte zurückblicken kann, fehlt es selbst
aktuellen Methoden an Robustheit gegenüber Bildstörungen und der
Handhabung komplexerer Präparatstrukturen. Diese Dissertation
stellt einen neuen Autofokusansatz vor, der grundsätzlich mit jeder
Mikroskopieart wie unter anderem Fluoreszenz-, Hellfeld- oder auch
Phasenkontrast-Mikroskopie verwendet werden kann. Die Neuheit der
Methode besteht in einer inhaltsbasierten Fokussuche, die für eine
gezieltere Autofokussierung Vorwissen über das zu untersuchende
Präparat verwendet. Dabei stellen die von den Trainingsdaten
extrahierten und per Boosting selektierten lokalen Haar-Merkmale
die Wissensbasis. Die im folgenden als Inhaltsbasierte Autofokus
(IB-AF) bezeichnete Methode verfährt in drei Schritten: Zuerst
werden an beliebiger z-Koordinate innerhalb des Präparats
Regions-of-Interest (ROI) ermittelt, die starke Objekthypothesen
enthalten. Danach wird nur auf diesen Regionen eine Kontrastmessung
zur Fokuslagenndung der jeweiligen Region entlang der z-Achse
durchgeführt. Im letzten Schritt werden die Regionen in ihrer
Fokuslage einer genaueren Verikation unterzogen, um ergänzend
etwaige uninteressante Objekte auszuschließen. Mit dieser
Herangehensweise wendet sich der IB-AF von traditionellen Methoden
ab, welche den gesamten Bildbereich einer Fokusmessung unterziehen.
Dadurch ist es möglich, sowohl Artefakte aus der Schärfemessung
auszuschließen, als auch gezielt spezische Objekte in den Fokus zu
bringen. Die vorgestellte Methode wurde auf Präparaten mit
unterschiedlichen Herausforderungen getestet und erzielte ein
erfolgreiches Fokussieren, wo andere Methoden bisher scheiterten.