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基于压缩感知的高密度分子定位算法比较  
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【英文篇名】 Comparison of Algorithms of High-Density Molecule Localization Based on Compressed Sensing
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【作者】 张赛文; 于斌; 陈丹妮; 吴晶晶; 李四维; 屈军乐;
【英文作者】 Zhang Saiwen; Yu Bin; Chen Danni; Wu Jingjing; Li Siwei; Qu Junle; Key Laboratory of Optoelectronic Devices and Systems of the Ministry of Education and Guangdong Province; Shenzhen University; College of Optoelectronic Engineering; Shenzhen Key Laboratory of Biomedicine Engineering;
【作者单位】 深圳大学光电子器件与系统教育部/广东省重点实验室; 深圳大学光电工程学院; 深圳生物医学工程重点实验室;
【文献出处】 中国激光 , Chinese Journal of Lasers, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 生物医学光子学; 荧光显微镜; 超分辨成像; 压缩感知; 荧光分子定位; 定位算法;
【英文关键词】 biomedical photonics; fluorescent microscopy; super-resolution imaging; compressed sensing; localization for single fluorescent molecule; localization algorithm;
【摘要】 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。
【英文摘要】 In order to improve the time resolution of super-resolution fluorescent microscopy,the methods of highdensity molecule localization have been proposed.Three algorithms based on compressed sensing models,including the interior-point method in the CVX toolbox,the homotopy method,and the orthogonal matching pursuit(OMP)algorithm,are investigated.We compare the identified density,localization precision,and execution time by using these algorithms in the simulations and experiments.Simulation results show that t...
【基金】 国家973计划(2015CB352005,2012CB825802); 国家自然科学基金(61335001,61178080,61235012,11004136); 国家重大科学仪器设备开发专项(2012YQ15009203); 广东省自然科学基金(2014A030312008); 深圳市科技计划项目(JCYJ20150324141711698); 国家留学基金
【更新日期】 2018-05-10
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 近年来,为了实现超衍射极限分辨的荧光显微成像,提出了一系列方法,如受激辐射损耗显微(STED)[1]、(饱和)结构光照明显微[(S)SIM][2]、通过荧光分子的开关效应和单分子定位的随机光学重建显微术(STORM)[3]、光敏定位显微术(PALM)[3-4]等。STORM利用不同波长的激活光和激发光控制

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