Все положительные отзывы по сравнению с предыдущим периодом, «Вы должны понять томографию истина» серия, малые серии снова воодушевлены новой лекционная тема сегодня - шум.
Вы делаете флуоресцентной визуализации должны иметь опыт его, вы тщательно подготовить хороший образец, регулируя микроскоп и программного обеспечения, нажмите на кнопку камеры, результаты были следующие изображения.
Рисунок 1
Чтобы увидеть это изображение немного расстраивает? Тем не менее, опытные пользователи были осведомлены о проблеме и вручную продлить время экспозиции или увеличить интенсивность возбуждающего света, когда вы видите изображение может быть следующие два.
Рисунок 2
Рисунок 3
Ничего себе, улучшение качества изображения немедленного ах! Да, вы выглядите и чувство этого три качества изображения является проблемой сегодня, Ий Бянь думает болтовня болтовни - качество изображения является наиболее важной основой судьи - шум.
Перед началом этого вопроса, пожалуйста, рассмотреть следующие два вопроса:
1. Шум Рисунок 1 и Рисунок 3 по сравнению с тем, что большая?
2. соотношение сигнал-шум в конце концов, что это?
Профессиональный ответ на разделительную линию вопрос - Подумайте, первый взгляд на ответ Oh!
Ну, мы публикуем ответы на чуть-чуть! Я хочу видеть свое собственное право.
Правильный ответ:
1. На фигах три шума, небольшие фиги. Моя сила сказала мне, что многие люди получили это неправильно!
2. ОСШ представляет собой отношение сигнала и шума. О, ответ ничего плохого, но только буквальное толкование, это довольно абстрактно. Для того, чтобы поставить эту концепцию ясно, или имеют формулу:
Он смотрит много новых понятий, но это не трудно понять. Ниже мы объясним, один за другим:
Во-первых это сигнал. Сигнал на самом деле наши эксперименты, GFP флуоресценции зеленый или красный флуоресцентный RFP. В то время как число фотонов флуоресценции интенсивности количественно выражение. Цифровое устройство формирования изображения, требуемые оптические сигналы в электрические сигналы могут быть измерены, например, конфокальный микроскоп в фотоумножитель (ФЭУ), или камера (ПЗС, КМОП-камера) с широким полем использование флуоресцентных изображений. И квантовая эффективность (квантовая эффективность, КЭ) является камерой или эффективность ФЭУ преобразования оптического сигнала в электрический сигнал. Самые важные свойства устройства обнаружения, чтобы иметь более высокую квантовую эффективность.
然后我们说噪声。噪声源实际上也有很多种，大家都知道相机自身是会产生噪声的，而对于和活细胞弱荧光成像相似的应用，相机的读出噪声（Readout Noise）是对图像质量影响很大的一个参数。除了读出噪声，相机实际上还有其它很多种噪声，例如暗噪声（Dark Noise），或是对CMOS相机成像质量影响较大的相关性噪声（Correlated Noise）。除某些特定成像应用外，一般暗噪声或是相关性噪声的贡献很小，在这篇文章中小编就不过多讨论。忽略掉其它的噪声源，上面的公式可以简化成为
这里还有一个非常重要的噪声源，称为散粒噪声（Shot Noise），由于从相机硬件层面无法降低散粒噪声，所以很多时候这个最为重要的噪声反而并没有太多人提及。（注：硬件层面没办法，并不意味着软件层面没办法哦！）
散粒噪声是光信号自身的噪声
上面的公式就进一步变化为
这个时候，我们分析信噪比随信号变化的曲线，会得到如下结果。其中实线表示无噪声的理想相机，虚线是实际的相机。可见，读出噪声越大，相机曲线与理想曲线偏离越远。
从以上公式可以看出，在信号比较强的情况下，散粒噪声远远大于读出噪声，信噪比其实等于
这时，决定信噪比的仅仅是信号强度和量子效率！本文开始时提到的，通过增加曝光时间或是加强激发光，能提高图像的原因就在这里了。不过，实际拍照时，由于各种原因，例如避免光漂白、光毒性，或是为了提高速度，活细胞成像的信号常常处在相对较低的水平，这时候我们就需要借助信噪比来判断图像质量好坏与否了。
用上面这张图为范例，信噪比的计算方法如下，
除了判断图像质量，对于很多需要做荧光定量测量的应用，例如简单的钙离子成像，FRET/FRAP，或是复杂如单分子定位的超高分辨率成像（STORM/PALM），这也是一个非常重要的概念。
最后我们回到开始的问题，为什么图3的噪声会高过图1呢？原因很简单，图3本身信号强，散粒噪声占主导地位，噪声远大于图1。图3质量好，并不是噪声小，而是信噪比高。
以上，我们讨论了信噪比的一些基本概念。现在给大家再出两个问题，请判断以下说法是否正确：
-
成像的追求，就是要不断提高信噪比；没有最好，只有更好
-
图像的信噪比，有经验后视觉判断就可以了, 定量计算很难，也没有必要
期待大家踊跃留言回答，小编将会在下一篇文章中给出解答。