【摘 要】
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近年来,荧光显微成像技术由于良好的特异性、高的对比度和信噪比等性能优势,被广泛应用于生物物理学、神经科学、细胞学、分子生物学等生命科学研究的各个领域。然而,传统的荧光显微镜仍然存在分辨率、成像速度、成像视场、光毒性和光漂白等的相互限制,使其在亚细胞结构观测、活体生物超精密成像和分子结构研究领域的应用受到了极大阻碍。由于传统荧光显微镜的局限性,研究人员将目光投向了由数据驱动的深度学习方法。基于深度学
【机 构】
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哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院,现代显微仪器研究所,黑龙江哈尔滨150080
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近年来,荧光显微成像技术由于良好的特异性、高的对比度和信噪比等性能优势,被广泛应用于生物物理学、神经科学、细胞学、分子生物学等生命科学研究的各个领域。然而,传统的荧光显微镜仍然存在分辨率、成像速度、成像视场、光毒性和光漂白等的相互限制,使其在亚细胞结构观测、活体生物超精密成像和分子结构研究领域的应用受到了极大阻碍。由于传统荧光显微镜的局限性,研究人员将目光投向了由数据驱动的深度学习方法。基于深度学习的显微镜的出现,丰富了现有的光学显微成像技术,大数据量的训练突破了传统光学显微镜所能够达到的功能和性能
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