基于冗余互相關(guān)算法的后采集漂移校正新方法
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超分辨定位顯微成像是本世紀(jì)光學(xué)顯微成像領(lǐng)域最重要的突破,實(shí)現(xiàn)了20 nm的超高空間分辨率,為科學(xué)研究的諸多領(lǐng)域,尤其是生物體內(nèi)微小精細(xì)結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)與功能研究,提供了前所未有的工具。但是,從該技術(shù)的原理可知,為了獲得一幅超分辨圖像,通常需要采集數(shù)千甚至數(shù)萬(wàn)幅單分子熒光圖像。在此期間,生物樣品與成像系統(tǒng)的相對(duì)位置可能發(fā)生嚴(yán)重的漂移,降低了超分辨圖像的空間分辨率。
近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的基于互相關(guān)計(jì)算的后采集漂移校正方法,具有使用方便、效果顯著等諸多優(yōu)點(diǎn),受到廣泛關(guān)注。但是,當(dāng)前報(bào)道的該類校正方法對(duì)于具有少信號(hào)量的微小結(jié)構(gòu)圖像校正精度差,并且穩(wěn)健性低。
Britton Chance生物醫(yī)學(xué)光子學(xué)研究中心黃振立教授課題組與美國(guó)加州大學(xué)舊金山分校的黃波教授課題組合作,通過(guò)結(jié)合冗余漂移模型和互相關(guān)計(jì)算算法,建立了一種后采集漂移校正新方法(Redundant Cross-correlation algorithm,RCC)。該方法具有良好的少信號(hào)量數(shù)據(jù)處理能力,其異常值排除策略使得該方法具有優(yōu)異的穩(wěn)健性能。相比于已有方法,基于RCC方法的漂移校正能使小視場(chǎng)及微小結(jié)構(gòu)的超分辨定位顯微成像獲得更高的空間分辨率(圖)。
微管及高爾基體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果
(審核編輯: 小王子)