中国光学十大进展:深度学习赋能的高通量荧光显微成像技术(特邀)

显微镜的光学孔径和测量带宽的有限性限制了生物应用中的信息获取,包括在观测生物体系的精细亚细胞结构动力学过程、活体超快瞬态生物学过程,以及介观离体组织的高效三维成像等,这一问题成为多领域生物医学研究的制约因素。传统荧光显微镜的局限性促使研究人员着手探索新型荧光显微成像原理和方法。研究者们引入了人工智能手段,以提高荧光显微成像的速度和精度,从而增加信息获取的通量。本文以细胞生物学、发育生物学和肿瘤医学为视角,详细分析了在这些领域中通量限制带来的挑战。结合深度学习,突破了传统荧光显微成像的通量限制问题,为物理光学和图像处理领域的进一步发展提供了契机。这一创新助力于生物医学研究的推进,使科学家能够更全面、深入地理解生命和健康领域的复杂现象。因此,本研究不仅对生物医学领域具有重要意义,而且为未来的研究和应用提供了崭新的可能性。