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原文传递一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像装置、方法、设备及存储介质

专利名称：	一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像装置、方法、设备及存储介质
摘要：	一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像装置、方法、设备及存储介质，属于光学精密测量技术领域，是针对共焦显微技术横向分辨率难以提高的问题所提出。包括激光光源，沿激光光源的光线传播方向依次设有准直物镜、扫描振镜、远心扫描透镜、管镜、二向色镜、物镜、荧光样品、滤光片、收集透镜、CCD相机。利用CCD相机采集不同扫描聚焦光斑照明区域内样品随机闪烁过程中所生成的低分辨率图像序列，利用多重信号分类算法对所述每一扫描位置低分辨率图像序列进行重构，并将所有扫描位置对应的重构结果进行拼接，获得高分辨率图像。可以有效提高共焦显微技术的横向分辨率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	黑龙江;23
申请人：	哈尔滨工业大学
发明人：	邹丽敏;肖彩妮;张甦;丁雪梅
专利状态：	有效
申请日期：	2021-11-30T00:00:00+0800
发布日期：	2022-03-01T00:00:00+0800
申请号：	CN202111444587.1
公开号：	CN114113020A
代理机构：	哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	李晓敏
分类号：	G01N21/64;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/64
申请人地址：	150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
主权项：	1.一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像装置，其特征在于，包括激光光源(15)，沿激光光源(15)的光线传播方向依次设有准直物镜(7)、扫描振镜(8)、远心扫描透镜(9)、管镜(10)、二向色镜(11)、物镜(12)、荧光样品(3)、滤光片(13)、收集透镜(14)和CCD相机(6)；激光光源(15)出射光通过准直物镜(7)准直后，经过扫描振镜(8)、远心扫描透镜(9)和管镜(10)实现动光束扫描，经过二向色镜(11)，通过物镜(12)聚焦于样品表面产生荧光样品(3)，利用二向色镜(11)和滤光片(13)分离被物镜(12)收集的荧光样品(3)和被反射的照明光，荧光样品(3)发出的荧光经过物镜(12)、二向色镜(11)、滤光片(13)和收集透镜(14)聚焦至CCD相机(6)的像面。 2.一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，利用CCD相机(6)采集不同扫描聚焦光斑照明区域内样品随机闪烁过程中所生成的低分辨率图像序列；步骤S2，利用多重信号分类算法对每一扫描位置所述低分辨率图像序列进行重构，并将所有扫描位置对应的重构结果进行拼接，获得高分辨率图像。 3.根据权利要求2所述的一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：激光光源(15)出射光通过准直物镜(7)准直后，经过扫描振镜(8)、远心扫描透镜(9)和管镜(10)实现动光束扫描，经过二向色镜(11)，通过物镜(12)聚焦于样品表面产生荧光样品(3)，利用二向色镜(11)和滤光片(13)分离被物镜(12)收集的荧光样品(3)和被反射的照明光，荧光样品(3)发出的荧光经过物镜(12)、二向色镜(11)、滤光片(13)和收集透镜(14)聚焦至CCD相机(6)的像面；随着扫描振镜(8)发生角度偏转，聚焦光斑在荧光样品(3)表面产生移动，经物镜(12)、二向色镜(11)、滤光片(13)和收集透镜(14)后产生强度随空间和时间变化而随机变化的低分辨率图像序列；通过CCD相机(6)逐点采集不同扫描聚焦光斑照明区域内荧光样品(3)随机闪烁过程中所生成的低分辨率图像序列，在对应扫描位置加入虚拟针孔截取有效光斑数据，获得低分辨率图像序列；低分辨率图像光强分布公式为：式(2)中，I(r3，rs)为光强度，r1、r2、rs分别代表物空间坐标，r3代表像空间坐标，O(r)代表荧光样品(3)的物函数，h1(r)、h2(r)分别表示照明系统和探测系统的点扩散函数,M1,M2分别代表聚焦透镜(2)和集光透镜(4)的放大率系数，w为假设的相机的像素尺寸，且w<<1.22λ/NA，λ为激光光源(15)的波长，NA为物镜(12)的数值孔径；(x2,y2)代表像空间坐标，h'(r)表示系统的点扩散函数,M表示荧光样品(3)中独立闪烁的荧光量子点个数。 4.根据权利要求2所述的一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：将所述的低分辨率图像序列描述为数学矩阵的形式，第k帧低分辨率图像强度分布的矩阵公式为： Ik＝[Ik(r3,r1) Ik(r3,r2) ... Ik(r3,rN)]T (3) 式(3)中，I为以列向量方式存储的序列中的每一帧图像，N为CCD相机(6)的像素个数，r1、r2分别代表物空间坐标，r3，rN代表像空间坐标；低分辨图像序列组成矩阵I： I＝[I1 I2 … IK] (4) 式(4)中，K表示采集的低分辨率图像总帧数；利用多重信号分类算法对矩阵I进行奇异值分解，利用阈值σ0分离信号与噪声，阈值应选择奇异值的拐点处，大于阈值的奇异值(σi>σ0)对应的特征向量代表信号S:{uσi＝0}，小于阈值的奇异值(σi<σ0)对应的特征向量代表噪声N:{uσi＝0}；求解点扩散函数在信号子空间、噪声子空间的特征向量上的投影分别为dPR(r′test)和dPN(r′test)：式(5)中，dPR(r′test)为点扩散函数在信号子空间的特征向量上的投影，uσi＝0为奇异值对应的特征向量；式(6)中，dPN(r′test)为点扩散函数在噪声子空间的特征向量上的投影； dPR(r′test)和dPN(r′test)的比值为指示函数f(r′test)：式(7)中，α表示指示函数的指数因子，r′test为成像平面像素点坐标；对每一扫描位置所述低分辨率图像序列进行重构，并将所有扫描位置对应的重构结果进行拼接，获得高分辨率图像；判别测试点有无荧光量子点，当测试点为量子点时，指示函数分子的值无限趋近于零，导致指示函数的值极大，否则指示函数较小，以指示函数的值为重构的结果，能清晰地区分出样品与背景噪声，提高图像分辨率。 5.一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求2至4任一项所述的一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像方法。 6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求2至4任一项所述的一种基于多重信号分类算法的激光扫描超分辨显微成像方法。
所属类别：	发明专利