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　　光學(xué)超分辨顯微成像技術(shù)使人們能夠從微觀納米尺度觀測細胞內(nèi)的動態(tài)生命活動，是當(dāng)今細胞生物學(xué)、發(fā)育生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等生命科學(xué)領(lǐng)域的重要研究工具�；�于深度學(xué)習(xí)的超分辨成像技術(shù)在保證成像指標(biāo)，如速度、時程或視野等性能的前提下，進一步提升了顯微圖像分辨率或信噪比，表現(xiàn)出更大的應(yīng)用前景。

　　近日，中國科學(xué)院生物物理研究所與清華大學(xué)，聯(lián)合美國霍華德休斯醫(yī)學(xué)研究所等研究團隊，在Nature Biotechnology雜志上發(fā)表了題為“Rationalized deep learning super-resolution microscopy for sustained live imaging of rapid subcellular processes”的研究論文。該研究提出了一套合理化深度學(xué)習(xí)顯微成像技術(shù)框架，將光學(xué)成像模型及物理先驗與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計相融合，合理化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、預(yù)測過程，從而實現(xiàn)了高性能、高保真的顯微圖像去噪與超分辨重建，并結(jié)合實驗室自主研發(fā)、搭建的多模態(tài)結(jié)構(gòu)光照明顯微鏡與高速晶格光片顯微鏡，將傳統(tǒng)成像速度/時程提升30倍以上，實現(xiàn)了當(dāng)前國際最快、成像時程最長的活體細胞成像性能，并首次對高速擺動纖毛中轉(zhuǎn)運蛋白的多種運輸行為以及完整細胞分裂過程中核仁液-液相分離過程進行了快速、多色、長時程、超分辨觀測。

　　綜上，本研究提出了一種合理化深度學(xué)習(xí)超分辨顯微成像框架，解決了現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)成像方法分辨率損失、預(yù)測不確定性、訓(xùn)練集不易采集等難題。同時，人工智能算法與光學(xué)顯微成像技術(shù)的交叉創(chuàng)新，也為現(xiàn)代光學(xué)顯微成像的發(fā)展開辟了新的技術(shù)路徑。

　　原文鏈接：

　　https://www.nature.com/articles/s41587-022-01471-3

　　注：此研究成果摘自《Nature Biotechnology》雜志，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。