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  Bayesian Multiple Emitter Fitting using Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo

Fazel, M., Wester, M. J., Mazloom-Farsibaf, H., Meddens, M. B. M., Eklund, A. S., Schlichthaerle, T., et al. (2019). Bayesian Multiple Emitter Fitting using Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo. SCIENTIFIC REPORTS, 9: 13791. doi:10.1038/s41598-019-50232-x.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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s41598-019-50232-x.pdf (beliebiger Volltext), 4MB
Name:
s41598-019-50232-x.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
open access article
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Fazel, Mohamadreza1, Autor
Wester, Michael J.1, Autor
Mazloom-Farsibaf, Hanieh1, Autor
Meddens, Marjolein B. M.1, Autor
Eklund, Alexandra S.2, Autor           
Schlichthaerle, Thomas2, Autor           
Schueder, Florian2, Autor           
Jungmann, Ralf2, Autor           
Lidke, Keith A.1, Autor
Affiliations:
1external, ou_persistent22              
2Jungmann, Ralf / Molecular Imaging and Bionanotechnology, Max Planck Institute of Biochemistry, Max Planck Society, ou_2149679              

Inhalt

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Schlagwörter: SINGLE-MOLECULE LOCALIZATION; SUPERRESOLUTION; MICROSCOPY; RESOLUTION; LIMIT; MODELScience & Technology - Other Topics;
 Zusammenfassung: In single molecule localization-based super-resolution imaging, high labeling density or the desire for greater data collection speed can lead to clusters of overlapping emitter images in the raw super-resolution image data. We describe a Bayesian inference approach to multiple-emitter fitting that uses Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo to identify and localize the emitters in dense regions of data. This formalism can take advantage of any prior information, such as emitter intensity and density. The output is both a posterior probability distribution of emitter locations that includes uncertainty in the number of emitters and the background structure, and a set of coordinates and uncertainties from the most probable model.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 10
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: ISI: 000487365800006
DOI: 10.1038/s41598-019-50232-x
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: SCIENTIFIC REPORTS
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: MACMILLAN BUILDING, 4 CRINAN ST, LONDON N1 9XW, ENGLAND : NATURE PUBLISHING GROUP
Seiten: - Band / Heft: 9 Artikelnummer: 13791 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2045-2322