Nature Biotechnology
06 October 2022
신속한 세포 내 과정의 지속적인 라이브 이미징을 위한 합리화된 딥 러닝 초해상도 현미경
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 중국 베이징 청화대학교 자동화학과.
2 중국 베이징 칭화대학교 뇌 및 인지과학 연구소.
3 국립 생체거대연구소, CAS 생체거대분자 우수센터, 중국 베이징 중국과학원 생물물리학 연구소.
4 중국 베이징 중국과학원 생명과학대학.
5 중국 상하이 생화학 및 세포 생물학 연구소, 중국 과학 아카데미, 중국 과학 아카데미 분자 세포 과학 우수 센터, 세포 생물학 국가 핵심 연구소, 중국 상하이.
6 중국 베이징의 중국과학원 유전학 및 발생생물학 연구소 분자발생생물학 국가 핵심 연구소.
7 중국 베이징 중국과학원대학교 첨단농업과학원.
8 Janelia 연구 캠퍼스, Howard Hughes Medical Institute, Ashburn, 버지니아, 미국.
9 중국 베이징 칭화대학교 다차원 및 다중 규모 컴퓨터 사진의 베이징 핵심 연구소.
10 베이징 뇌 및 인지 지능 연구소, 베이징 시 교육 위원회, 베이징, 중국.
11 이 저자들은 동등하게 기여했습니다: Chang Qiao, Di Li, Yong Liu, Siwei Zhang.
10.1038/s41587-022-01471-3
초해상도 이미지의 노이즈 감소를 위한 시스템의 예술적 렌더링. Qiaoet al. 조명 패턴에 대한 사전 지식을 딥 러닝 알고리즘에 통합하고 이 방법을 지속적인 라이브 셀 이미징에 적용합니다.
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