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FLIM 영상의 형광 시정수 추정 기법

FLIM 영상의 형광 시정수 추정 기법
Issue Date
대학원 전자공학과
이화여자대학교 대학원
최근 공초점 현미경 영상은 살아있는 세포의 미세구조를 실시간으로 관찰 가능할 정도로 발전하였다. 이러한 발전으로 인하여 유전자의 기능을 밝히고 질병이 일어나는 기전 분석 등의 연구가 가능하게 되었다. 공초점 현미경 영상 (confocal microscopy image) 중 FLIM (Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy) 영상은 세포의 각 영역에서 형광 단백질의 형광이 레이저 광원으로 여기 (excite) 되었을 때 방출되는 광자량이 시간에 따라 지수 함수적으로 감소되는 형광 시정수 (fluorescence lifetime) 를 측정한 영상이다. FLIM은 세포의 미세 구조뿐 아니라 pH, 산소 분압, 탄성 계수 (modulus) 정보, 단백질 간의 상호 작용인 FRET의 발생 여부를 확인할 수 있는 특징이 있다. FLIM 영상 취득 시 형광단백질에서 방출되는 광자의 숫자를 시간에 따라서 측정한다. 측정된 광자의 숫자의 평균은 형광물질의 밝기에 비례하나 포아송 확률 분포 (Poisson probability density function) 를 따른다. 따라서 관측값에서 포아송 잡음을 억제하여야 하나 이를 위한 연구는 아직 초보적인 상태이다. 형광 시정수를 추정하는 가장 보편적인 방법은 관측된 광자수와 추정된 광자수의 오차 제곱의 합을 최소화시키는 NLLS (Non-Linear Least Square) 방법을 이용하는 것이다. 그러나 이 방법은 광자량이 적은 경우 포아송 잡음을 고려하지 않아서 잡음에 의한 오차가 크다. 최근에 제안된 포아송 확률식을 음의 포아송 로그 확률식 (negative Poisson Likelihood) 으로 모델링하여 L1 norm정규화 항을 추가하는 방법으로 확장하였다 [6]. 제안 방법은 관측 기저 (basis) 행렬에 실제 관측 가능한 광자의 지수 감소변화를 행 요소로 채움으로써 더 정확한 형광 시정수를 추정하여 FLIM 의 정확도를 개선하였다. 또한 이 방식은 형광 시정수가 다른 두 개 이상의 물질이 혼합된 경우에도 분리가 가능하여 FLIM의 사용 영역을 확장하였다.;In recent studies, confocal microscopy imaging has been developed so that it is now able to observe fine structures of living cells in real-time. These developments have made the functions of genes clear and allowed for the study and analysis of the occurrence of disease. Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy (FLIM) not only shows the structures of cells, it can also determine whether Fluorescence Resonance Energy Transfer (interaction inside proteins) occurs or not. FLIM shows fluorescence lifetime that is the decreasing rate of the number of photons and is represented by pseudo color or intensity. FLIM is observed with Poisson noise due to quantum effect in the processes of emission and detection to obtain FLIM images. The most well-known method that estimates fluorescence lifetime is Nonlinear Least Squares (NLLS). This method minimizes the sum of squared errors. The errors are the difference between the observed number of photons and estimated number of photons. However, this method is not efficient and does not consider Poisson noise, which is not suitable for FLIM images. Therefore, our aim is to improve FLIM through estimating more accurate fluorescence lifetime using the compressive sensing method and modeling Poisson Likelihood to negative Poisson Likelihood. Our proposed method demonstrates better accuracy and it can separate bi exponential decay. We verify the enhanced performance through simulations and experiments.
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