Fast and robust single particle reconstruction in 3D fluorescence microscopy

要約

単一粒子の再構成は、軸方向の解像度と蛍光標識の程度を改善する強力な手法として、3D 蛍光顕微鏡で最近登場しました。
これは、未知の姿勢で取得された複数のビューからの生物学的粒子の平均体積の再構成に基づいています。
現在の方法は、テンプレート バイアス、2D データへの制限、高い計算コスト、または低蛍光標識に対する堅牢性の欠如のいずれかによって制限されています。
この作業では、これらの問題を克服する 3 D 蛍光顕微鏡の畳み込みモデル専用の単一粒子再構成法を提案します。
粒子のポーズの共同再構成と推定に取り組みます。これは、挑戦的な非凸最適化問題につながります。
私たちのアプローチは、この問題のマルチレベルの再定式化と、各レベルでの効率的な最適化手法の開発に基づいています。
低い計算コストを達成しながら、解像度と再構成エラーの点で標準的なアプローチよりも優れていることを合成データで示します。
また、中心小体の実際のデータセットの再構築を成功させ、具体的なアプリケーションでの方法の可能性を示します。

要約(オリジナル)

Single particle reconstruction has recently emerged in 3D fluorescence microscopy as a powerful technique to improve the axial resolution and the degree of fluorescent labeling. It is based on the reconstruction of an average volume of a biological particle from the acquisition multiple views with unknown poses. Current methods are limited either by template bias, restriction to 2D data, high computational cost or a lack of robustness to low fluorescent labeling. In this work, we propose a single particle reconstruction method dedicated to convolutional models in 3D fluorescence microscopy that overcome these issues. We address the joint reconstruction and estimation of the poses of the particles, which translates into a challenging non-convex optimization problem. Our approach is based on a multilevel reformulation of this problem, and the development of efficient optimization techniques at each level. We demonstrate on synthetic data that our method outperforms the standard approaches in terms of resolution and reconstruction error, while achieving a low computational cost. We also perform successful reconstruction on real datasets of centrioles to show the potential of our method in concrete applications.

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