Robust frame-reduced structured illumination microscopy with accelerated correlation-enabled parameter estimation

稳健性(进化) 计算机科学 算法 迭代重建 图像分辨率 显微镜 像素 图像质量 人工智能 还原(数学) 计算机视觉 光学 数学 图像(数学) 物理 生物化学 基因 化学 几何学
作者
Jiaming Qian,Yu Cao,Kailong Xu,Ying Bi,Weiyi Xia,Qian Chen,Chao Zuo
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:121 (15) 被引量:15
标识
DOI:10.1063/5.0107510
摘要

Structured illumination microscopy (SIM), with the advantages of full-field imaging and low photo-damage, is one of the most well-established fluorescence super-resolution microscopy techniques that raised great interest in biological sciences. However, conventional SIM techniques generally require at least nine images for image reconstruction, and the quality of super-resolution significantly depends on high-accuracy illumination parameter estimation, which is usually computationally intense and time-consuming. To address these issues, we propose a robust seven-frame SIM reconstruction algorithm with accelerated correlation-enabled parameter estimation. First, a modulation-assigned spatial filter is employed to remove unreliable backgrounds associated with low signal-to-noise ratios. Then, we propose a coarse-to-fine accelerated correlation algorithm to eliminate the redundant iterations of the traditional correlation-based scheme. The frame reduction is achieved by a specially designed phase-shifting strategy combined with pixel-wise fluorescence pre-calibration. We experimentally demonstrate that, compared with conventional iterative correlation-based methods, the proposed algorithm improves the computational efficiency by a factor of 4.5 while maintaining high accuracy illumination parameter estimation. Meanwhile, our method achieves high-quality super-resolution reconstruction even with a reduction in two raw images, which improves the efficiency of image acquisition and ensures the robustness toward complex experimental environments.
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