摘要：南京理工大学 Chao Zuo、Qian Chen 团队提出了 PCA-3DSIM，一种新颖的 3DSIM 重建框架，将主成分分析 (PCA) 从二维 (2D) 扩展到三维 (3D) 超分辨率显微镜。为了进一步补偿照明参数的空间不均匀性，PCA-3DSIM 可

南京理工大学 Chao Zuo、Qian Chen 团队提出了 PCA-3DSIM，一种新颖的 3DSIM 重建框架，将主成分分析 (PCA) 从二维 (2D) 扩展到三维 (3D) 超分辨率显微镜。为了进一步补偿照明参数的空间不均匀性，PCA-3DSIM 可以以自适应平铺块的方式实现。通过将原始体积数据分割成局部子集，PCA-3DSIM 可以实现准确的参数估计和有效的干扰抑制，从而实现高保真、无伪影的 3D 超分辨率重建，同时 PCA 固有的效率支持在有限的计算负担下进行平铺重建。实验结果表明，PCA-3DSIM 可在从定制平台到商业系统的各种成像场景中提供可靠的重建性能和改进的鲁棒性。这些结果确立了 PCA-3DSIM 作为亚细胞结构超分辨体积成像的灵活实用工具的地位，在生物医学研究中具有广泛的潜在应用。

图1：基于主成分分析的自适应平铺块三维结构照明显微镜流程图

图2：光照参数随体积空间变化情况下不同方法的仿真结果对比

图3：DAPI标记细胞核与FITC标记-SMA固定的HeLa细胞样本多色超分辨实验结果比较

图4：DAPI标记细胞核、Alexa Fluor 568标记肌动蛋白、MitoTracker Green FM标记线粒体的固定COS-7细胞样本多色超分辨实验结果比较

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