换一批摘要传统荧光显微镜在分辨亚细胞结构方面面临衍射极限的挑战,难以有效分辨小于200纳米的结构,同时图像信噪比也有限.近年来,深度学习技术在显微镜图像处理领域展现出巨大的潜力,通过自动特征提取,不仅可以提高图像分辨率,还能显著改善图像质量.本文系统综述了深度学习技术在荧光显微镜图像分析中的应用,尤其是在图像增强与超分辨率重建方面的最新进展.以卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)和U-Net等为代表的深度学习模型,已广泛用于分类、分割、目标跟踪及成像系统增强等多个领域.这些技术为低分辨率和低信噪比图像提供了高效的解决方案,使得活细胞和纳米尺度生物过程的动态观测成为可能.未来,深度学习技术有望进一步推动显微镜图像智能化处理,为生物医学研究提供更高效的工具和支持.
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关键词
深度学习荧光显微镜图像增强超分辨重建神经网络Deep learningFluorescence microscopyImage enhancementSuper-resolution reconstructionNeural networks
栏目名称
DOI
10.13241/j.cnki.pmb.2025.02.025
发布时间
2025-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
清华大学实验室创新基金（53100103524）
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