从荧光显微镜数据模拟重建运动图的贝叶斯框架

运动图（Kymographs）被广泛用于表示和分析沿曲线生物区室的荧光标记物的时空动态。这些对象具有奇异几何，因此运动图重建本质上是一项模拟图像处理任务。然而，现有方法本质上是数字式的：运动图光度直接采样自延时图像。结果，此类运动图依赖于原始图像数据，这些数据受到成像形成过程以及成像装置时空分辨率带来的退化影响。在本工作中，我们解决这些局限并引入一个基于坚实理论的贝叶斯框架，用于运动图的模拟重建。为处理物体运动，我们利用微分几何引入运动图的内在描述：运动图是一种定义在参数空间上的光度，该参数空间通过随时间变化的映射嵌入物理空间以跟随物体几何。我们将运动图光度建模为 Lévy 创新过程，一类灵活的非参数信号先验。我们使用虚拟显微镜框架考虑图像形成过程。我们构建了相关最大后验问题的计算易处理表示，并使用基于交替分裂 Bregman 的一类高效模块化算法求解。我们在合成数据上评估了贝叶斯框架的性能，并将其应用于重建芽殖酵母 S. cerevisiae 体内沿微管的荧光动态。我们证明，我们的框架能从单张延时数据中揭示标准数字运动图上不可见的模式。