基于MCR-ALS的多光谱荧光影像纯光谱分析与信号分离算法

"多光谱荧光影像的纯光谱分析与信号分离" 本文主要探讨了多光谱荧光成像技术在生物医学研究中的应用及其面临的挑战。荧光成像技术由于其高灵敏度和非侵入性，已经成为生命科学研究的重要工具。然而，由于荧光物质间的光谱串扰和生物组织的自发荧光现象，使得图像的解析变得复杂，影响了对荧光信号的准确解读。 混合光谱分解是一种有效的方法，用于去除自发荧光效应并分离不同的荧光信号。这种方法依赖于获取荧光物质的纯光谱信息。文章提出了基于多元曲线解析交替最小二乘法（MCR-ALS）的新型多约束条件荧光纯光谱估计方法。这些约束包括非负性、等式、闭合性、单峰性、波段范围和归一化，以更精确地估计纯光谱。 通过Dirichlet分布随机混合构建的不同信噪比和纯净水平的荧光蛋白混合光谱数据分析，表明该算法在处理严重混合问题和噪声环境时，其精度远超传统的端元光谱分析方法，精度提升超过10倍。此外，通过活体鼠的多光谱量子荧光影像实验，进一步验证了该算法在实际应用中对信号分离的有效性。 这项工作提供了一种新的纯光谱分析方法，能够提高多光谱荧光成像的信号分离能力和图像解析质量，从而有助于生物医学研究中更精确的荧光标记和检测。该算法的应用不仅有助于减少自发荧光的干扰，还能改善荧光信号的识别和定量，对疾病的早期诊断和治疗具有潜在价值。未来的研究可能将进一步优化这一方法，使其适应更多复杂环境和生物系统中的荧光成像需求。