Histogram clustering for rapid time-domain fluorescence lifetime image analysis.
Histogram clustering for rapid time-domain fluorescence lifetime image analysis.
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DOI：
10.1364/boe.427532
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发表时间：
2021-07-01
影响因子：
3.4
通讯作者：
Day-Uei Li D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Y;Sapermsap N;Yu J;Tian J;Chen Y;Day-Uei Li D
我们提出了一种直方图聚类（HC）方法来加速像素级和全局拟合模式下的荧光寿命成像（FLIM）分析。论证了该方法的原理，并解释了 HC 与传统 FLIM 分析的结合。我们使用模拟和实验数据集评估了 HC 方法。结果表明，HC 不仅提高了分析速度（高达 106 倍），而且还提高了寿命估计精度。建议采用快速寿命分析策略，在采用 Intel Celeron CPU (2950M @ 2GHz) 的 64 位 MATLAB R2016a 上，每个直方图的执行时间约为或低于 30 μs。
We propose a histogram clustering (HC) method to accelerate fluorescence lifetime imaging (FLIM) analysis in pixel-wise and global fitting modes. The proposed method’s principle was demonstrated, and the combinations of HC with traditional FLIM analysis were explained. We assessed HC methods with both simulated and experimental datasets. The results reveal that HC not only increases analysis speed (up to 106 times) but also enhances lifetime estimation accuracy. Fast lifetime analysis strategies were suggested with execution times around or below 30 μs per histograms on MATLAB R2016a, 64-bit with the Intel Celeron CPU (2950M @ 2GHz).
分子物种的动态细胞图：应用于药物目标相互作用。
影响因子：
4.6
作者：
García C;Losada A;Sacristán MA;Martínez-Leal JF;Galmarini CM;Lillo MP
通讯作者：
Lillo MP