基于极大似然法的超分辨荧光显微成像方法研究

由于光的衍射极限限制,人们无法观察精细的细胞结构和获得纳米级的蛋白质以及生物分子信息.本研究采用极大似然算法来实现单分子定位.首先,对荧光分子图像进行解卷积和二值化处理降噪;其次,对荧光显微成像过程建立极大似然模型;最后,用优化工具箱函数进行求解.模拟结果表明:相邻20 nm的2条分子带可以分辨;将此算法应用于实际生物样品的超分辨成像时,原本不能区别的2条微丝可以进行区分,且分辨能力得到了提高;极大似然法可以很好地完成分子定位,进而实现超分辨图像的重构.