时间序列荧光图像中精确检测高密度快速运动多囊泡的“自校正”算法（英文）

本文提出了一种"自校正"算法,用于提高时间序列荧光图像中的多个运动目标识别的正确率(如囊泡).此算法的主要思想是构建一个由核函数叠加构成的模型,然后用这个模型去拟合无法分辨时刻的数据,通过最小二乘拟合后得到的模型与真实数据的χ~2统计残差及拟合得到的核函数的参数,来确定该时刻囊泡的数目及各囊泡的中心位置.我们在合成图像上比较加入了自校正算法和未加自校正算法的识别正确率,结果表明,加入了自检算法以后识别正确率得到了明显提高.同时,提出了一个优化的囊泡追踪流程,并应用到小鼠β细胞的囊泡荧光图像分析中.统计分析显示,加入葡萄糖刺激后,小鼠β细胞囊泡轨迹数目会增加,平均锚定时间会减少,这是由于胰岛细胞需要借助囊泡的转运和分泌来调控血糖平衡.因此我们进一步在亚细胞水平定量分析了活细胞中囊泡的活动.