論文の概要: Learning an optimal PSF-pair for ultra-dense 3D localization microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14303v1
- Date: Tue, 29 Sep 2020 20:54:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 07:12:04.056848
- Title: Learning an optimal PSF-pair for ultra-dense 3D localization microscopy
- Title（参考訳）: 超高密度3次元局在顕微鏡のための最適PSFペアの学習
- Authors: Elias Nehme, Boris Ferdman, Lucien E. Weiss, Tal Naor, Daniel
Freedman, Tomer Michaeli, Yoav Shechtman
- Abstract要約: 複数粒子追跡における長年の課題は、近接した個々の粒子の正確な3次元局在化である。
スナップショット3Dイメージングのための確立されたアプローチの1つはポイント・スプレッド・ファンクション(PSF)エンジニアリングであり、PSFは軸情報を符号化するために修正される。
ここでは,複数のPSFを同時に使用してこの問題を克服し,高密度3次元ローカライゼーションのための複数のPSFの工学的課題を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.20228745456316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A long-standing challenge in multiple-particle-tracking is the accurate and
precise 3D localization of individual particles at close proximity. One
established approach for snapshot 3D imaging is point-spread-function (PSF)
engineering, in which the PSF is modified to encode the axial information.
However, engineered PSFs are challenging to localize at high densities due to
lateral PSF overlaps. Here we suggest using multiple PSFs simultaneously to
help overcome this challenge, and investigate the problem of engineering
multiple PSFs for dense 3D localization. We implement our approach using a
bifurcated optical system that modifies two separate PSFs, and design the PSFs
using three different approaches including end-to-end learning. We demonstrate
our approach experimentally by volumetric imaging of fluorescently labelled
telomeres in cells.
- Abstract（参考訳）: 複数粒子追跡における長年の課題は、近接した個々の粒子の正確な3次元局在化である。
スナップショット3dイメージングの確立されたアプローチの1つは、psfを軸方向情報をエンコードするために修正するpoint-spread-function(psf)エンジニアリングである。
しかし, 横方向のPSF重なりが原因で, 高密度のPSFのローカライズが困難である。
ここでは,複数のPSFを同時に使用してこの問題を克服し,高密度3次元ローカライゼーションのための複数のPSFの工学的課題を考察する。
我々は,2つの異なるPSFを修飾する分岐光学系を用いてアプローチを実装し,エンドツーエンド学習を含む3つのアプローチを用いてPSFを設計する。
細胞中の蛍光標識テロメアの体積イメージングにより実験的にそのアプローチを示す。
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