中國科學技術(shù)大學、中國科學院深圳先進技術(shù)研究院雙聘教授畢國強團隊，與美國加州大學洛杉磯分校周正洪教授合作，開發(fā)了一套基于深度學習的cryoET數(shù)據(jù)處理算法和軟件IsoNet,有效解決了cryoET成像中的缺失錐效應和低信噪比問題，相關(guān)研究成果以Isotropic reconstruction for electron tomography with deep learning為題于2022年10月29日發(fā)表在Nature communications. p#4*:rpq4  
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研究人員搭建了一套迭代優(yōu)化的自監(jiān)督深度學習人工網(wǎng)絡(luò)算法，并以旋轉(zhuǎn)處理后的cryoET斷層三維重構(gòu)數(shù)據(jù)自身為訓練集，實現(xiàn)了對cryoET斷層三維重構(gòu)數(shù)據(jù)的缺失錐矯正。同時，在IsoNet算法的流程中，加入降噪過程，使得同一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時對斷層三維重構(gòu)數(shù)據(jù)進行缺失信息補全和降噪處理。
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