基于交替下降条件梯度的低光子数荧光寿命分析

发布时间：2021-04-07 00:35

　　发展适用于低光子数应用环境的荧光寿命分析方法对快速荧光寿命显微成像（FLIM）方法的发展和应用都具有重要意义。受高密度单分子定位显微成像中压缩感知算法的启发,将荧光寿命分析看成一个稀疏逆问题,提出了一种基于交替下降条件梯度（ADCG）的荧光寿命分析新方法,并通过对模拟数据和实验数据进行分析,验证了ADCG-FLIM算法即使在低光子数情形下依然能够较好地分析荧光寿命,从而有利于活细胞快速FLIM技术的发展和应用。 

【文章来源】：中国激光. 2020,47(02)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

ADCG-FLIM算法流程图

寿命估计值的统计结果随光子数的变化。(a)寿命估计值的平均误差;(b)寿命估计值的标准差

为了测试算法对噪声的敏感性,生成了带有泊松噪声、寿命为2 ns、光子数为50并带有不同水平背景噪声的寿命衰减数据(背景噪声水平以背景噪声占总光子数的比例来表示,并以10%递增),在每种背景噪声水平下各产生1000组数据,用于对三种算法进行分析和统计,结果如图3所示。从图3(a)中可以看出,随着背景信号增强,不同算法逐渐表现出显著的差异。随着背景噪声的增强,LS-FLIM算法对寿命分析的准确性显著降低,即寿命估计值已远远偏离真实值。理论上,分析精度应随着噪声水平的提高而单调递减,与此规律不同,MLE-FLIM的分析精度随噪声水平变化出现了两个随机跳跃点,如图3(b)所示,这说明选择的MLE-FLIM算法无法响应极低光子数的数据。换句话说,这两种方法均无法适应低光子数、高背景噪声的情形。而ADCG-FLIM算法,即使是在较高水平的背景噪声下仍保持了较高的寿命估计准确性和精度。


本文编号：3122457