Potlačení photobleachingu v super-resolution fluorescenční mikroskopii pomocí digitální filtrace

Abstract

Super Resolution Optical Fluctuation Imaging (SOFI) je nová mikroskopická metoda která umožňuje získat obraz ve vysokém rozlišení, jež překonává limit daný difrakcí světla. Photobleaching, který vede k postupné redukci intenzity snímaného signálu v čase, omezuje kvalitu výsledného obrazu, a proto představuje pro SOFI zpracování náročný úkol. Cílem této práce je vyvinout algoritmus pro efektivní korekci photobleachingu pomocí digitální filtrace. Práce předkládá přehled super-resolution metod s důrazem na SOFI a photobleaching. V teoretické části práce jsou dále uvedeny nezbytné základy digitální filtrace. V rámci práce bylo navrženo a implementováno pět nových algoritmů pro korekci photobleachingu a porovnáno se současnými metodami. Jako nejlepší se ukázaly navržené algoritmy založené na filtraci pomocí 1. řádu IIR Butterworth filtru typu horní propust a odečtení střední hodnoty signálu, vypočtené pomocí FIR filtru klouzavého průměru. Rovněž byl vyvinut nový optimalizační algoritmus pro automatický výběr nejvhodnějších parametrů daného filtru. Navržené algoritmy pro potlačení photobleachingu umožňují dosáhnout SOFI obrázků vyšších řádů a zobrazit tak detaily, které jsou s využitím současných metod pro korekci photobleachingu nerozeznatelné.

Super Resolution Optical Fluctuation Imaging (SOFI) is a recent microscopy method which allows one to obtain a high-resolution image beyond the diffraction limit of light. Photobleaching, which results in a reduction of the intensity of the acquired signal over time, limits the quality of the final image and therefore represents a challenging tasks for SOFI processing. The goal of this work is to develop an effective algorithm for the correction of photobleaching effect based on digital filtering. Thesis presents an overview of the current super-resolution methods with emphasis on SOFI and photobleaching. Essential basis of digital filtering is also provided in the theoretical part of the work. Five bleaching correction algorithms were developed in this work and compared with the state-of-the-art methods. Proposed algorithms based on the 1st order high-pass IIR Butterworth filter and the moving average subtraction provided the best results superior to the tested state-of-the-art algorithms. An novel optimization algorithm was introduced to automatically select the best filter parameters. The proposed bleaching correction algorithms enable us to achieve higher order SOFI images which contain previously unobservable details.