超分辨成像中基于模板函数对多个荧光分子定位

在生物结构和功能成像领域里,超分辨成像成为近年来研究的热点,而荧光分子定位,特别是多荧光分子的定位,是超分辨成像的一个重要环节。本文基于模板函数和非线性拟合给出多个荧光分子定位算法,并利用该算法分析信噪比和两个荧光分子距离对荧光分子定位精度的影响,指出了只有信噪比大于5,两个荧光分子的距离大于8个像素时,才能获得精确的荧光分子的定位。结果证明该方法的合理性和有效性。

超分辨成像中荧光分子定位算法性能比较

超分辨成像已成为活细胞结构和功能成像的关键工具,荧光分子定位是超分辨成像过程中不可缺少的步骤。从超分辨成像角度研究各种荧光分子定位算法性能具有重要的意义。选择5种典型的荧光分子定位算法:质心法、广义质心法、高斯拟合、解线性方程组和极大似然法,以定位精度和定位时间来评价所选择算法的性能。结果表明,1)高斯拟合、极大似然法和广义质心法能高精度对荧光分子定位,不受荧光分子所在子区域提取的影响;2)质心法和解线性方程组法能应用于图像在线分析,但定位精度较低,受子区域提取影响较大;3)当两个荧光分子位于一个衍射斑时,采用这5种算法的定位精度都会急剧下降。

基于压缩感知的高密度分子定位算法比较

为了提高荧光超分辨显微技术的时间分辨率,提出了各种高密度荧光分子定位算法。对基于压缩感知模型的凸优化(CVX)工具箱的内点算法、同伦算法以及正交匹配追踪(OMP)算法的重构密度、定位精度、定位时间进行比较。模拟结果表明,CVX方法和同伦算法能够在高密度情况下实现精确定位,OMP算法与同伦算法运行时间比CVX算法短,但OMP算法在高密度的情况下定位精度相对其他2种算法明显下降。实验结果表明,3种算法都能实现高密度的荧光分子定位,CVX方法和同伦算法具有较好的重构效果;在500幅图像重构中,同伦算法与OMP算法的速度相比于CVX算法分别提高了14.9倍和21.2倍,大幅度缩短了重构时间。