期刊论文

Deng, Yangbao(dyb5202008@aliyun.com);Deng, Yangbao(dyb5202008@aliyun.com)

中文

红外与激光工程

1007-2276

2021

50

11

405-412

10.3788/IRLA20210484

国家自然科学基金（11947088,U1832143）； 湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目（19B100,20B107,19B098）;湖南省教育厅科学研究重点项目（19A084）； 湖南省自然科学基金（2021JJ40029,2021JJ40020,2019jj50025,2018JJ2019,2020JJ4158）； 省级大学生创新创业训练计划项目（湘教通[2021] 197号-3364）；

本校为第一机构

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, MMVCS）,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...

In the super-resolution microscopy imaging technology, single molecule localization microscopy is one of the widely used techniques. In this paper, in order to achieve super-resolution fluorescence image reconstruction, a multiple measurement vector Compressed sensing (MMV-CS) model was established based on the principle of fluorescence microscopic imaging, and the multiple sparse Bayesian learning algorithm was applied in problem solving. The effects of the effective pixel size, the number of photons generated by fluorescent molecules and the ...