用于生物成像中共定位分析的随机集独立性检验
应用统计
2019-07-12 v1 图像与视频处理
统计方法学
摘要
共定位旨在通过量化荧光显微镜中获取的两个通道之间的共现与相关性，来表征两种荧光标记生物分子间的空间关联。共定位或被呈现为两通道间的重叠程度，或为红绿图像的叠加，其中黄色区域指示分子的共定位。该问题在衍射极限显微镜中仍属开放难题，并随着超分辨成像（2014 年诺贝尔化学奖授予的显微技术）的出现带来新挑战。我们提出 GcoPS（Geo-coPositioning System，地理共定位系统），一种利用标记分子的随机集结构提供显式检验过程的原创方法。我们的模拟研究表明，在不利情形（噪声、不规则形状荧光图案、不同光学分辨率）下，GcoPS 明确优于最具竞争力的现有方法。GcoPS 也快得多，这是应对超分辨成像海量数据的关键优势。我们在分别通过常规衍射极限显微技术与超分辨技术获得的两个生物真实数据集上展示了 GcoPS 的性能。
引用
@article{arxiv.1907.05386,
title = {Testing independence between two random sets for the analysis of colocalization in bio-imaging},
author = {Frédéric Lavancier and Thierry Pécot and Liu Zengzhen and Charles Kervrann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05386},
year = {2019}
}