据生物世界公众号10月9日消息，中国科学院生物物理研究所和清华大学的研究团队通过人工智能算法与光学显微成像技术的交叉创新，提出了一种合理化深度学习超分辨显微成像框架。该研究解决了现有深度学习成像方法分辨率损失、预测不确定性、训练集不易采集等难题，能够为多种活体显微成像模态提供30倍以上的成像速度与时程的提升，为细胞生物学、发育生物学、神经科学等领域的发展提供了重要的研究工具。该团队所坚持和倡导的人工智能算法与光学成像原理交叉创新、软硬结合的研究思路也为现代光学显微成像的发展开辟了新的技术路径。相关研究成果发表于Nature Biotechnology期刊。

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