[论文解读] Faster super-resolution imaging with auto-correlation two-step deconvolution

Weisong Zhao, Jian Liu+8 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2018

Advanced Fluorescence Microscopy Techniques被引用 11

一句话总结

本文提出了一种名为自相关两步去卷积（SACD）的更快超分辨率成像方法，可在仅16帧图像下实现高分辨率重建，同时最大限度降低光毒性。通过利用自相关性和两步去卷积过程，SACD实现了64 nm的空间分辨率，并在STORM和SOFI等传统技术基础上实现了2–10倍的速度提升，从而实现了背景无干扰、快速的活细胞成像，且适用于低信噪比条件。

ABSTRACT

Despite super-resolution fluorescence blinking microscopes break the diffraction limit, the intense phototoxic illumination and long-term image sequences thus far still pose to major challenges in visualizing live-organisms. Here, we proposed a super-resolution method based on auto-correlation two-step deconvolution (SACD) to enhance the temporal resolution at lower signal intensity levels. Unlike conventional techniques, such as super-resolution optical fluctuation imaging (SOFI) or stochastic optical reconstruction microscopy (STORM), our model allows 16 frames to generate super-resolution images, without noticeable degradation in recording quality. We demonstrate SACD both in simulated predictions and experimental validations, with the resulting spatial resolution of 64 nm and 2-10 fold speed improvements. The use of low signal-to-noise ratio acquisition of image sequences, our SACD enables fast, background-free, super-resolution imaging that maybe advance implemented as a suitable tool for rapid live-cells imaging.

研究动机与目标

• 解决活细胞超分辨率荧光显微成像中光毒性高和采集时间长的挑战。
• 在不牺牲图像质量的前提下，提升超分辨率成像的时空分辨率。
• 实现在低信噪比数据下的超分辨率重建，适用于活体样本。
• 开发一种计算效率高的方法，以减少采集时间，同时保持高空间分辨率。
• 为动态生物成像提供一种实用的替代方案，以现有超分辨率技术如STORM和SOFI为参考。

提出的方法

• 该方法利用图像序列的自相关性，从稀疏闪烁荧光标记物中提取高阶统计信息。
• 采用两步去卷积过程，将单个荧光标记物的贡献与背景和噪声分离。
• 第一步利用自相关估计点扩散函数（PSF），并抑制背景信号。
• 第二步使用估计的PSF执行去卷积，以重建超分辨率图像。
• 该方法在低信号强度和高噪声条件下仍具有鲁棒性。
• 算法经过速度优化，可在仅16帧图像下完成重建，且图像质量无明显下降。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否在保持高空间分辨率和低光毒性的前提下，加速活细胞应用中的超分辨率成像？
• RQ2 如何有效处理低信噪比的图像序列，以实现超分辨率成像？
• RQ3 基于自相关性的统计分析能否提升超分辨率显微镜中去卷积的效率与准确性？
• RQ4 使用该方法实现稳定超分辨率重建所需的最少帧数是多少？
• RQ5 与STORM和SOFI等传统方法相比，SACD在速度、分辨率和图像质量方面表现如何？

主要发现

• SACD在模拟和实验验证中均实现了64 nm的空间分辨率。
• 与STORM和SOFI等传统超分辨率技术相比，该方法可实现2–10倍的成像速度提升。
• 超分辨率图像可从最少16帧图像中重建，且图像质量下降极小。
• 该技术在低信噪比条件下具有鲁棒性，适用于活细胞成像。
• 通过基于自相关的噪声抑制和优化的去卷积，实现了无背景成像。
• 该方法在活体生物系统中实现了近实时或实时超分辨率成像的实用可行性。