Pysuppose3d : deconvolución 3d con superresolución en microscopía de fluorescencia

• Autores: Charrut, Matías; Toscani, Micaela
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2025;04(36):76-84
• Materia: DECONVOLUCION; SUPERRESOLUCION; SUPPOSe; FLUORESCENCIA; DECONVOLUTION; SUPERRESOLUTION; SUPPOSe; FLUORESCENCE
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En el presente trabajo se implementó un sistema de microscopía de fluorescencia que permite la adquisición de imágenes en tres dimensiones para su posterior procesamiento mediante el algoritmo SUPPOSe 3D con el objetivo de obtener una reconstrucción con superresolución. SUPPOSe es un algoritmo de deconvolución con superresolución que permite reconstruir la estructura verdadera distorsionada en una imagen incorporando información a priori. La aproximación SUPPOSe consiste en aproximar la estructura real en la muestra como una superposición de fuentes puntuales de igual intensidad, llamadas fuentes virtuales. Este procedimiento permite simplificar el problema de deconvolución y lo convierte en un problema de minimización sin restricciones, que debe resolverse encontrando las posiciones de las fuentes virtuales. Estas posiciones pueden tomar valores en todo el dominio y se determinan mediante la minimización de una función objetivo a través de un algoritmo genético. A lo largo de este trabajo se puso a prueba el método SUPPOSe para imágenes en tres dimensiones tanto generadas sintéticamente como adquiridas de manera experimental con el sistema implementado. Se utilizaron muestras con estructuras conocidas para validar los resultados obtenidos y evaluar el rendimiento del algoritmo en función de las características de las imágenes procesadas.
In the present work, a fluorescence microscopy system was implemented that allows the acquisition of three dimensional images for subsequent processing using the SUPPOSe 3D algorithm with the aim of obtaining a superresolution reconstruction. SUPPOSe is a superresolution deconvolution algorithm that allows reconstructing the true distorted structure in an image by incorporating a priori information. The SUPPOSe approach consists of approximating the real structure in the sample as a superposition of point sources of equal intensity, called virtual sources. This procedure simplifies the deconvolution problem and converts it into an unconstrained minimization problem, which must be solved by finding the positions of the virtual sources. These positions can take values in the whole domain and are determined by minimizing an objective function through a genetic algorithm. Throughout this work the SUPPOSe method was tested for both synthetically generated and experimentally acquired 3D images with the implemented system. Samples with known structures were used to validate the results obtained and to evaluate the performance of the algorithm as a function of the characteristics of the processed images.
Fil: Charrut, Matías. Universidad de Buenos Aires. Facultas de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica (IIBM); Argentina
Fil: Toscani, Micaela. Universidad de Buenos Aires. Facultas de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Biomédica (IIBM); Argentina