3D स्थानीयकरण माइक्रोस्कोपी में वैश्विक प्यूपिल कार्यों का माप आधारित अनुमान

हम अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) पर आधारित एक चरण पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया के उपयोग की रिपोर्ट करते हैं ताकि तीन-आयामी (3D) स्थानीयकरण माइक्रोस्कोपी प्रयोगों के लिए एक सुधारित, प्रयोगात्मक रूप से कैलिब्रेटेड बिंदु फैलाव कार्य (PSF) का मॉडल तैयार किया जा सके। यह विधि एक सरल कैलिब्रेशन स्कैन से पूरे अक्षीय रेंज में वैश्विक प्यूपिल चरण कार्य का अनुमान लगाती है (जिसमें PSF और सिस्टम विसंगतियाँ दोनों शामिल हैं)। प्यूपिल कार्य का उपयोग PSF मॉडल को परिष्कृत करने और प्रयोगात्मक डेटा से बेहतर स्थानीयकरण सक्षम करने के लिए किया जाता है। प्रक्रिया की उपयोगिता को प्रदर्शित करने के लिए, हम इसका उपयोग तब किया गया प्रयोगात्मक डेटा पर करते हैं जब एक टेट्रापोड PSF के साथ एक माइक्रोस्कोप का उपयोग किया गया था जिसमें 6 µm अक्षीय रेंज थी। चरण-प्राप्त मॉडल परिकल्पित मॉडल की तुलना में 3D स्थानीयकरण की सटीकता और सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार दिखाता है। चरण-प्राप्त मॉडल की स्थानीयकरण सटीकता उस सीमा के करीब पाई जाती है जो अनुमान सिद्धांत द्वारा निर्धारित की गई है, और प्रक्रिया की पुनरुत्पादिता को वर्णित और चर्चा की गई है। चरण पुनर्प्राप्ति एल्गोरिदम का कार्यान्वयन करने वाला कोड प्रदान किया गया है।