【摘 要】
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在超分辨荧光显微成像技术中,单分子定位显微方法是被广泛应用的技术之一.根据荧光显微成像原理构造多测量矢量压缩感知模型(Multiple Measurement Vector-Compressed Sensing,MMV-CS),并采用多重稀疏贝叶斯学习算法进行求解,来实现超分辨荧光图像重建.分析了有效像元大小、荧光分子生成的光子数和背景信号泊松化噪声对重建结果的影响,以及在图像进行分块处理时算法运行时间的分析.模拟和实验计算分析表明,当点扩展函数的标准差在160 nm时,有效像元大小在120、160、20
【机 构】
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湖南城市学院信息与电子工程学院,湖南益阳413000;湖南城市学院全固态储能材料与器件湖南省重点实验室,湖南益阳413000
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在超分辨荧光显微成像技术中,单分子定位显微方法是被广泛应用的技术之一.根据荧光显微成像原理构造多测量矢量压缩感知模型(Multiple Measurement Vector-Compressed Sensing,MMV-CS),并采用多重稀疏贝叶斯学习算法进行求解,来实现超分辨荧光图像重建.分析了有效像元大小、荧光分子生成的光子数和背景信号泊松化噪声对重建结果的影响,以及在图像进行分块处理时算法运行时间的分析.模拟和实验计算分析表明,当点扩展函数的标准差在160 nm时,有效像元大小在120、160、200 nm能取得较好的重构效果,而在60 nm时效果较差.探测器收集的光子数越多,重构效果越好,随着背景信号光子数增加时,离得越近的样品结构越不能分辨.在同样的分块处理情况下,MMV-CS比同伦算法(L1-Homotopy,L1-H)和凸优化算法(CVX)分别快一个数量级和三个数量级,因此,在研究三维超分辨荧光显微成像时,MMV-CS算法在运行时间上具有更大的优势.
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