發(fā)展適用于低光子數(shù)應用環(huán)境的熒光壽命分析方法對快速熒光壽命顯微成像（FLIM）方法的發(fā)展和應用都具有重要意義。受高密度單分子定位顯微成像中壓縮感知算法的啟發(fā),將熒光壽命分析看成一個稀疏逆問題,提出了一種基于交替下降條件梯度（ADCG）的熒光壽命分析新方法,并通過對模擬數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)進行分析,驗證了ADCG-FLIM算法即使在低光子數(shù)情形下依然能夠較好地分析熒光壽命,從而有利于活細胞快速FLIM技術的發(fā)展和應用。 

【文章來源】：中國激光. 2020,47(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

ADCG-FLIM算法流程圖

壽命估計值的統(tǒng)計結果隨光子數(shù)的變化。(a)壽命估計值的平均誤差;(b)壽命估計值的標準差

為了測試算法對噪聲的敏感性,生成了帶有泊松噪聲、壽命為2 ns、光子數(shù)為50并帶有不同水平背景噪聲的壽命衰減數(shù)據(jù)(背景噪聲水平以背景噪聲占總光子數(shù)的比例來表示,并以10%遞增),在每種背景噪聲水平下各產(chǎn)生1000組數(shù)據(jù),用于對三種算法進行分析和統(tǒng)計,結果如圖3所示。從圖3(a)中可以看出,隨著背景信號增強,不同算法逐漸表現(xiàn)出顯著的差異。隨著背景噪聲的增強,LS-FLIM算法對壽命分析的準確性顯著降低,即壽命估計值已遠遠偏離真實值。理論上,分析精度應隨著噪聲水平的提高而單調(diào)遞減,與此規(guī)律不同,MLE-FLIM的分析精度隨噪聲水平變化出現(xiàn)了兩個隨機跳躍點,如圖3(b)所示,這說明選擇的MLE-FLIM算法無法響應極低光子數(shù)的數(shù)據(jù)。換句話說,這兩種方法均無法適應低光子數(shù)、高背景噪聲的情形。而ADCG-FLIM算法,即使是在較高水平的背景噪聲下仍保持了較高的壽命估計準確性和精度。


本文編號：3122457