1、超分辨定位成像技術可實現(xiàn)高達20nm的空間分辨率，可以從分子水平研究細胞內的復雜工作機制，已經逐漸成為生命科學研究領域里必不可少的研究工具，但其缺點是成像速度較慢（通常是分鐘量級）。因此，近年來人們致力于研究快速成像探測技術以及高密度分子定位技術，希望在不犧牲成像視場和空間分辨率的條件下，提高超分辨定位成像的時間分辨率。但是，快速成像探測技術會產生巨大的數(shù)據(jù)流和海量的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)分析都形成了很大的挑戰(zhàn)。同時，高密度

2、分子定位技術需要使用復雜的分析模型，極大地加重了數(shù)據(jù)分析的負擔。本文將針對以上問題，從高效的數(shù)據(jù)處理算法和先進的計算架構兩條途徑著手解決超分辨定位成像中的快速數(shù)據(jù)處理問題。主要工作包括：
　?。?）快速稀疏分子定位方法。利用光學成像系統(tǒng)點擴散函數(shù)的輻射對稱性，開發(fā)了快速、高精度的稀疏分子定位算法MrSE。仿真和實驗結果表明，MrSE算法的定位精度可以接近理論極限，而定位速度比傳統(tǒng)高精度算法快1000多倍。通過優(yōu)化基于MrSE算法的

3、數(shù)據(jù)分析流程，并結合GPU并行處理架構，實現(xiàn)了整個數(shù)據(jù)分析過程的GPU并行化處理，使數(shù)據(jù)處理速度提高到650Mpix/s，滿足了快速探測對數(shù)據(jù)實時處理的需求。
　?。?）高效數(shù)據(jù)削減方法。利用超分辨定位成像中分子的稀疏性，開發(fā)了一種高效的數(shù)據(jù)削減算法。仿真和實驗結果表明，在常規(guī)的稀疏分子定位成像中，此算法可以在不影響超分辨重建質量的同時，將數(shù)據(jù)量削減約20倍。進一步將此算法與探測器中的FPGA嵌入式計算平臺相結合，實現(xiàn)了高達532

4、Mpix/s的嵌入式數(shù)據(jù)削減，顯著降低了快速探測帶來的數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)存儲的壓力。
　?。?）快速高密度分子定位方法。通過對高密度分子圖像進行去重疊，開發(fā)了可以對重疊分子進行精確定位的快速高密度定位算法。仿真和實驗結果表明，該算法可以顯著提高超分辨定位成像技術的空間分辨率與時間分辨率，其效果與傳統(tǒng)高密度分子定位算法DAOSTORM相近，但算法復雜度卻降低了兩個數(shù)量級?；诖怂惴?，進一步開發(fā)了專用的硬件處理器POWERs。POWERs