Nature Biotechnology
06 October 2022
合理化的深度学习超分辨率显微镜，用于快速亚细胞过程的持续实时成像
Chang Qiao1,2,11, Di Li3,11, Yong Liu3,11, Siwei Zhang3,4,11, Kan Liu1, Chong Liu3,4, Yuting Guo3, Tao Jiang3,4, Chuyu Fang5, Nan Li6, Yunmin Zeng1, Kangmin He6,7, Xueliang Zhu5, Jennifer Lippincott-Schwartz8✉, Qionghai Dai12,9,10✉ and Dong Li3,4✉
1 清华大学自动化系，北京，中国。
2 清华大学脑与认知科学研究所，北京，中国。
3 中国科学院生物物理研究所，中国科学院生物大分子卓越中心，生物大分子国家实验室，中国北京。
4 中国科学院大学生命科学学院，北京，中国。
5 细胞生物学国家重点实验室，上海生物化学与细胞生物学研究所，中国科学院分子细胞科学卓越中心，中国科学院大学，上海，中国。
6 中国科学院遗传与发育生物学研究所，分子发育生物学国家重点实验室，北京，中国。
7 中国科学院大学先进农业科学学院，北京，中国。
8 霍华德休斯医学院珍妮莉亚研究园区，美国弗吉尼亚州阿什本。
9 清华大学多维多尺度计算摄影北京市重点实验室，中国北京。
10 北京市教育委员会脑与认知智能北京实验室，北京，中国。
11 这些作者做出了同等贡献：乔昌、李迪、刘勇、张思伟。
10.1038/s41587-022-01471-3
超分辨率图像降噪系统的艺术渲染。乔等人。将照明模式的先验知识融入深度学习算法中，并将该方法应用于持续的活细胞成像。
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