结合多次DBSCAN和层次聚类算法的膜蛋白单分子定位超分辨图像分割

膜蛋白在细胞膜上的时空分布形式决定了其活性状态及功能,在调控细胞生命活动过程中起着重要作用。单分子定位超分辨成像（SMLM）技术为在纳米尺度解析膜蛋白的空间分布提供了可能,但分辨率的极大提升对图像准确聚类分割提出了更高要求。基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）是常用的聚类方法之一,但其对于膜蛋白分布不均匀的SMLM超分辨图像的分割效果往往不太理想。本文提出了一种结合多次DBSCAN和层次聚类的混合聚类算法,该算法以DBSCAN方法为分割基础,通过进一步的面积阈值分析和层次聚类,在保持超分辨点簇图像精确聚类识别的前提下,仍能保留每个点簇内的多次定位信号。将该算法应用于模拟数据集和实验数据分割得到的轮廓系数等性能普遍优于传统DBSCAN算法。这种混合聚类方法为膜蛋白SMLM超分辨图像的聚类分割提供了新思路和新方法,有助于更精准地分析膜蛋白在纳米尺度上的空间分布信息。     

核孔复合物单分子定位超分辨图像的筛选和重构

核孔复合物（NPC）是细胞核膜上由多种蛋白组装而成的复杂结构,在细胞核质交换和信息传递中起着关键作用。单分子定位超分辨成像（SMLM）以其特异性和高成像分辨率成为研究NPC超微结构的主要方法之一。然而,由于抗体标记不完全等因素导致的数据丢失,给后续分析带来了困难。笔者使用SMLM提供的定位信息,结合基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）和层次聚类算法进行数据的提取和分类,建立了NPC筛选和定位的分析流程,并采用该处理流程得到了缺失较少且形貌比较均匀的核孔。进一步,基于最小二乘法原理对筛选得到的大量NPC进行质心对齐的重构处理,成功复现出了其经典的八重对称结构,并揭示了核孔蛋白Nup133与Nup98的精确相对位置关系。本研究通过建立核孔筛选和重构的标准流程,填补了SMLM数据的缺失。采用该流程对多种核孔蛋白进行分析,揭示它们的结构特性。所建流程为理解核孔的复杂结构提供了一种高通量的定量分析方法。     

单分子定位超分辨成像技术进展及应用

21世纪初诞生的超分辨光学成像技术凭借纳米级空间分辨率、低损制样等优点,迅速发展成为生命科学研究中不可或缺的技术手段.其中单分子定位超分辨成像(SMLM)技术更是由于其成像原理易懂、空间分辨率极高等特点,一直受到科研工作者的青睐,不断取得重要的技术和应用进展.首先回顾了 SMLM的工作原理,讨论了其光路搭建、图像重建、...     

图像稀疏表示及图像超分辨应用分析

随着科学技术的进步,图像稀疏表示以及图像超分辨在当下的图像处理中得到了较为广泛的应用,对于图像高效率表示来说,具有十分重要的影响。图像稀疏表示技术以及图像超分辨应用对于促进图像应用发展起到了较为不错的效果,其在应用过程中,主要基于图像稀疏表示模型,对稀疏分解以及字典构造问题进行了表述。文章对图像稀疏表示及图像超分辨过程中的稀疏表示及图像超分辨应用上的图像去噪、修复以及识别问题进行了总结和分析,希望能够为图像稀疏表示及图像超分辨应用提供一些参考和建议。     

单分子三维取向超分辨成像技术进展（特邀）

超分辨显微成像技术自诞生以来,凭借其优异的纳米级空间分辨率,已成为生命科学研究中精准揭示复杂生命现象的重要成像技术。其中,基于单分子定位的超分辨成像策略,使得定位、观察、研究单个探针分子独特的理、化、光学性能成为可能。偏振作为荧光信号的一个重要特性,近年来伴随着单分子三维取向成像技术的发展,逐步在单分子成像和超分辨领域中展示出诸多新颖且重要的应用特性。本文总结了单分子三维取向超分辨成像技术的最新进展,介绍并分析了两类主要的单分子三维取向荧光显微技术——基于荧光吸收与辐射偏振调制的单分子三维取向成像方法以及利用点扩散函数工程将单个荧光分子的三维取向信息编码到荧光图像上的成像策略。此外,还探讨了应用于活细胞或单颗粒的其他类型的超分辨取向成像技术。最后,针对单分子三维取向超分辨成像技术发展与应用前景面临的挑战,进行了总结与展望。     

亚20nm荧光超分辨显微技术研究进展（特邀）

荧光超分辨显微技术自20世纪90年代诞生以来,经历了多代创新与发展,其空间分辨率已经远超衍射极限,横向分辨率能够达20 nm以下,可以实现分子尺度的生物成像与动态追踪。新一代超高分辨率显微技术的产生得益于传统超分辨技术的深度发展和结合创新。详细介绍横向分辨率在亚20 nm尺度的新一代荧光超分辨显微技术,并阐述其与传统超分辨原理的联系与区别。此外,针对分辨率的限制因素,就光学系统、扫描策略和样品制备等方面进行探讨,并展望高分辨率荧光显微技术在生物医学领域中的应用前景和发展方向。     

超分辨成像中荧光分子定位算法性能比较

超分辨成像已成为活细胞结构和功能成像的关键工具,荧光分子定位是超分辨成像过程中不可缺少的步骤。从超分辨成像角度研究各种荧光分子定位算法性能具有重要的意义。选择5种典型的荧光分子定位算法:质心法、广义质心法、高斯拟合、解线性方程组和极大似然法,以定位精度和定位时间来评价所选择算法的性能。结果表明,1)高斯拟合、极大似然法和广义质心法能高精度对荧光分子定位,不受荧光分子所在子区域提取的影响;2)质心法和解线性方程组法能应用于图像在线分析,但定位精度较低,受子区域提取影响较大;3)当两个荧光分子位于一个衍射斑时,采用这5种算法的定位精度都会急剧下降。     

深度学习在超分辨显微成像中的应用研究进展

荧光超分辨显微成像技术的发展使得人们有望以前所未有的时空分辨率来实现细胞内动态生命活动的纳米尺度探测.传统超分辨显微成像技术需要较强的激发光源或采集数量较多的原始数据用于图像重建,因此在活细胞动态实时成像应用中存在不足.深度学习驱动的超分辨成像新技术的研究,有望在多个方面突破现有超分辨成像技术的发展瓶颈.从超分辨成像技...     

超分辨远场生物荧光成像——突破光学衍射极限

长期以来,远场光学荧光显微镜凭借其非接触、无损伤,可探测样品内部等优点,一直是生命科学中最常用的观测上具.但由于衍射极限的存在,使传统的宽场光学显微镜横向和纵向的分辨率分别仅约为230 nm和1000 nm.为了揭示细胞内分子尺度的动态和结构特征,提高光学显微镜分辨率成为生命科学发展的迫切要求,在远场荧光显微镜的基础上,科学家们已经发展出许多实用的提高分辨率甚至超越分辨率极限的成像技术.例如,采用横向结构光照明提高横向分辨率到约100 nm,利用纵向驻波干涉效应将纵向分辨率提高5～10倍.然而,直到在光学荧光显微镜中引入非线性效应后,衍射极限才被真正突破,如受激荧光损耗显微镜利用非线性效应实现了30～50 nm的三维分辨率.另外应用荧光分子之间能量转移共振原理以及单荧光分子定位技术也可以突破衍射极限,甚至可以将分子定位精度提高到几个纳米的量级.     

三维超分辨显微成像技术的研究进展及展望

超分辨显微成像技术是细胞生物学中研究细胞器结构、相互作用和蛋白质功能的强大工具,其具有突破光学衍射极限的分辨能力,从纳米尺度上为细胞生物学提供了新的分析手段,对生命科学相关领域具有重大意义.然而,受衍射极限的影响,超分辨显微镜的轴向分辨率相比于横向分辨率要更难以提高,这导致实现细胞结构亚百纳米分辨率的三维成像更为困难....     

基于多测量矢量压缩感知的超分辨荧光显微成像研究

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, MMV-CS）,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,离得越近的样品结构越不能分辨。在同样的分块处理情况下,MMV-CS比同伦算法(L1-Homotopy, L1-H）和凸优化算法(CVX)分别快一个数量级和三个数量级,因此,在研究三维超分辨荧光显微成像时,MMV-CS算法在运行时间上具有更大的优势。     

超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的应用（特邀）

观察细胞器间动态相互作用,深入分析作用规律,对于揭示生理病理过程现象背后的机制具有十分重要的意义。传统光学显微镜受到由光波波长和孔径造成的衍射极限的限制,无法观测细胞器纳米级精细结构及细胞器间相互作用的动态变化规律。超分辨显微成像技术的出现为细胞器相互作用研究提供了重要手段,在深入揭示细胞器相互作用规律,阐明生理病理现象深层的机制研究中发挥了重要的作用。文中介绍了受激发射损耗（Stimulated emission depletion, STED）显微成像、结构光照明显微成像（Structured illumination microscopy, SIM）、单分子定位显微成像（Single molecule localization microscopy, SMLM）技术,并总结了这三类超分辨显微成像技术在细胞器相互作用中的应用与现状,为超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的应用提供思路拓展。最后,对超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的优势与不足进行分析总结,展望了超分辨显微成像技术在活细胞内细胞器相互作用成像中的需求发展趋势,为光学与医学及生物学的交叉融合发展提供一定的参考。     

无源毫米波成像图像空间重构超分辨算法

为了增强无源毫米波图像的分辨率,提出了一种图像空间重构(ISRA)频域校正超分辨算法.使用Wiener滤波复原算法恢复图像通带内的频谱分量,运用IS-RA算法实现频谱外推,通过一种频域校正算法,用Wiener滤波器恢复的频谱代替通带内的频谱,保证图像的低频分量不被破坏.为了验证新算法的有效性,针对合成图像和由91.5 GHz单通道辐射计进行二维机械扫描获取的手枪图像完成了两个实验.实验结果表明:新算法改善了收敛速度,增强了图像的分辨率,同时能够有效地减轻恢复图像中的振铃波纹,有利于无源毫米波成像超分辨的实现.     

基于改进CycleGAN的ISAR图像超分辨方法

图像超分辨是解决ISAR欺骗干扰中由于模型样本不完备导致难以对大带宽ISAR实现高逼真假目标模拟的重要手段。利用生成对抗网络（GAN）可通过端到端映射实现ISAR图像的超分辨,然而,当测试输入样本与训练输入样本分辨率差异较大时,超分辨图像中会出现伪散射点从而导致目标失真。考虑到循环生成对抗网络（CycleGAN）对输入样本差异适应性较好,本文提出了一种基于改进CycleGAN的ISAR欺骗干扰超分辨样本生成方法,分别从损失函数、优化过程、判别器结构三方面对CycleGAN网络结构进行改进,加快了网络的收敛速度,同时对于输入分辨率差异较大的ISAR图像泛化性能更好。利用暗室测量数据验证了所提方法的有效性,与GAN方法相比,对于训练输入样本分辨率差异较大的测试输入样本,生成的超分辨样本散射点位置与真实数据具有更好的匹配效果。     

二抗物种特异性对双色STORM成像的影响（特邀）

随机光学重建显微术（STORM）基于免疫荧光标记技术,具有原理易懂、光路简单、分辨率极高等特点,一直受到科研工作者的青睐,但分辨率的提升对抗体的特异性提出了更高的要求。相较一抗直接标记,“一抗+二抗”的间接标记法在实际应用中普适性更强。二抗相对一抗存在物种特异性的问题,生产时需要对其进行预吸附来提升物种特异性。为了探究二抗物种特异性对双色STORM成像的影响,基于经典的红细胞骨架模型中血影蛋白N端和C端的互斥位置关系,对二者使用高、低吸附二抗标记后分别进行双色STORM成像,对照模拟中有无信号串扰条件下的互相关分析结果,结果表明低吸附二抗会造成二者共定位的假象。进一步,分别通过高、低吸附二抗对MDA-MB-231乳腺癌细胞CD47和PD-L1两种膜蛋白进行双色STORM成像,结果揭示两种蛋白无共定位关系。本研究为二抗物种特异性的评估提供了一种基于红细胞骨架结构模型的超分辨成像新策略,助力双色STORM成像精准阐明蛋白分子互作关系。     

基于对焦清晰度的双分辨相机变焦算法研究

双分辨率相机同时兼顾大视场和高分辨,利用同轴光学固定结构避免了变焦镜头运动部件带来的诸多问题,在深空探测目标跟踪和手机等智能终端上具有应用价值。针对现有的基于深度学习的双分辨率图像变焦算法的速度慢,信息量没有提升,图像网络结构适配性差和图像信息修复的伪造性等问题尝试性地提出了加入基于深度信息的解决办法。论证将图像对焦清晰度作为深度信息引入双分辨变焦算法的可行性,探讨对焦深度信息检测精度与效果,分别测试深度学习和基于深度信息的传统方法的双分辨率变焦算法,得到了一种不影响正常成像速度,内存开销降低35%和算法复杂度降低60%,超分辨信息真实可靠,图像结果评价提升10%到50%的全新算法。     

一种基于立体注意力机制的立体图像超分辨算法

针对因图像采集系统或采集环境本身的限制导致的立体图像模糊、质量低下、感兴趣区域不显著等问题,在最新的基于立体注意力模块的立体图像超分辨算法的基础上,通过在单图超分辨（Single Image Super-Resolution,SISR）的深度网络中引入立体图像左右两个视点间的互补信息以及平滑损失（Smoothness Loss）函数,增强超分辨后立体图像的视觉效果。在该算法中,梯度更小、更加平滑的立体注意力图可以获得更好的立体图像超分辨效果。为证明引入的函数有效,对改进前后的基于立体注意力机制的立体图像超分辨算法进行对比实验和分析,结果表明,引入平滑损失后,SRCNN和SRResNet模型的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）值和结构相似性（Structural Similarity,SSIM）值有明显提高。     

基于稀疏表征的图像超分辨算法研究

超分辨率图像恢复的目的是由低分辨率图像得到高分辨率图像,通常需要多幅或者一系列连续低分辨率图像．在有限的条件下很难得到。针对单幅图像超分辨问题,结合当前比较先进的稀疏表征方法,利用训练集图像的先验信息．对单幅图像进行超分辨率恢复。结合当前先进的基于稀疏表征的超分辨算法,采用误差反投影方法,提出一种改进的算法．对超分辨率...