德國歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室Anna Kreshuk、Robert Prevedel等研究人員合作利用深度學(xué)習(xí)提升光場成像質(zhì)量。該研究日前發(fā)表于《自然—方法學(xué)》。
研究人員提出了一種人工智能增強(qiáng)顯微鏡的框架，將混合光場光片顯微鏡和基于深度學(xué)習(xí)的體積重建相結(jié)合。在這個方法中，伴隨采集的高分辨率二維光片圖像連續(xù)被用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)原始光場顯微鏡數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。這個網(wǎng)絡(luò)以視頻速率處理量提供了高質(zhì)量的三維重建，并能夠基于高分辨率的光片圖像進(jìn)一步完善。研究人員通過高達(dá)100Hz的體積成像速率對青鳉心臟動力學(xué)和斑馬魚神經(jīng)活動進(jìn)行了成像，從而證明了該方法的效率。
據(jù)介紹，對于生命科學(xué)領(lǐng)域中的許多應(yīng)用而言，高速可視化動態(tài)過程在大型三維視野中至關(guān)重要。光場顯微鏡已成為一種快速獲取體積圖像的工具，但由于計(jì)算量大且易于偽影的圖像重建過程，其有效通量和廣泛應(yīng)用受到了阻礙。
標(biāo)簽： 光場成像
營業(yè)執(zhí)照公示信息