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北大開發(fā)混合物理模型與深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)光超分辨重構(gòu)算法

發(fā)布:gangzi0801 2023-02-21 22:47 閱讀:1766
近年來,超分辨率熒光顯微鏡的發(fā)展極大地推動(dòng)了人類對(duì)亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的研究。其中,基于結(jié)構(gòu)光照明的超分辨率熒光顯微鏡(SR-SIM)憑借其光子轉(zhuǎn)化效率高等優(yōu)點(diǎn),非常適合活細(xì)胞的超分辨率成像。然而,北京大學(xué)陳良怡實(shí)驗(yàn)室2018年的工作提出,盡管結(jié)構(gòu)光的光子轉(zhuǎn)化成為超分辨的效率比其他類型的超分辨率顯微鏡更高,但是由于它存在的反卷積重建過程會(huì)放大圖像中噪聲產(chǎn)生偽影,從而影響超分辨率圖像的可信度和定量化分析。在其提出利用時(shí)空連續(xù)性作為先驗(yàn)知識(shí)開發(fā)的基于海森正則化項(xiàng)的迭代重建方法后,其他許多研究組也開發(fā)了不同的抑制偽影的方法。已有的基于物理模型或通用先驗(yàn)知識(shí)的方法能夠抑制噪聲導(dǎo)致的偽影,但背景失焦引起的蜂窩狀偽影、光照散射引起的偽影等不能完全抑制。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建方法雖然能夠更好地抑制重建超分辨率圖像導(dǎo)致的各種偽影,但可能會(huì)產(chǎn)生局部失真和分辨率降低。 <q!{<(:  
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2023年1月,北京大學(xué)未來技術(shù)學(xué)院陳良怡教授團(tuán)隊(duì)結(jié)合了物理模型和深度學(xué)習(xí)兩種重建方法的優(yōu)點(diǎn),通過利用全深度變分(TDV)網(wǎng)絡(luò)作為重構(gòu)目標(biāo)函數(shù)的正則化項(xiàng),將其與SIM物理模型相結(jié)合,提出了一種混合重建方法(TDV-SIM),能夠在抑制偽影的同時(shí)保持分辨率。在處理不同細(xì)胞結(jié)構(gòu)的圖像時(shí),TDV-SIM較單純的深度學(xué)習(xí)方法能夠更好地保留真實(shí)信號(hào),同時(shí)比基于物理模型的方法能夠更有效地去除偽影。相關(guān)工作以題為“Hybrid reconstruction of the physical model with the deep learning that improves structured illumination microscopy”(doi:10.1117/1.APN.2.1.016012)的論文發(fā)表于Advanced Photonics Nexus上。 1D*e u  
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研究團(tuán)隊(duì)將TDV-SIM與其他重建方法進(jìn)行了比較,包括基于物理模型(Wiener 反卷積,HiFi-SIM,Hessian-SIM)和基于深度學(xué)習(xí)的方法(scU-Net,DFCAN)。在短曝光時(shí)候,研究人員觀察活細(xì)胞中肌動(dòng)蛋白絲、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)以及線粒體等結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化發(fā)現(xiàn),基于物理模型的降噪方法在低信噪比背景區(qū)域由于噪聲放大仍然產(chǎn)生偽影。另一方面,雖然基于深度學(xué)習(xí)方法重建偽影較低,但它的分辨率和結(jié)構(gòu)相似度值都會(huì)降低,同時(shí)常常在復(fù)雜結(jié)構(gòu)如肌動(dòng)蛋白和內(nèi)質(zhì)網(wǎng)的交叉點(diǎn)處以及線粒體內(nèi)嵴處等地方產(chǎn)生不準(zhǔn)確的推斷,也就是常說的“幻覺效應(yīng)”。這些問題可以被結(jié)合了物理模型約束的TDV-SIM很好地抑制?傮w來說,TDV-SIM可以重構(gòu)出更多的連續(xù)肌動(dòng)蛋白絲,且偽影更少,其結(jié)構(gòu)相似度值和分辨率與傳統(tǒng)重建方法相當(dāng)。 BFMM6-Ve  
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在深度學(xué)習(xí)盛行的今天,AI for science已經(jīng)深入人心。盡管如此,團(tuán)隊(duì)的研究發(fā)現(xiàn),純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在預(yù)測(cè)不斷變化的不規(guī)則和復(fù)雜樣品結(jié)構(gòu)時(shí)存在困難,在這種情況下考慮成像系統(tǒng)的物理模型約束變得至關(guān)重要。正如研究人員展示的:在面對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的樣品時(shí),TDV-SIM方法較純深度學(xué)習(xí)方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。總的來說,TDV-SIM從混合重建的角度出發(fā),為低信噪比圖像的高分辨率高保真重建提供了一種新的解決方案。由于減少了成像時(shí)的光子劑量和相關(guān)的光毒性,提高了成像速度,延長(zhǎng)了成像持續(xù)時(shí)間,TDV-SIM對(duì)于SR成像活細(xì)胞亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)至關(guān)重要。 Oe5aNo  
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北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院碩士生王建勇(已畢業(yè))、重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授范駿超、北京大學(xué)未來技術(shù)學(xué)院博士生周博為本文的共同第一作者。陳良怡和北京大學(xué)跨學(xué)部生物醫(yī)學(xué)工程系黃小帥研究員為本文通訊作者。本研究得到國(guó)家科技重大專項(xiàng)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金、臨港實(shí)驗(yàn)室等經(jīng)費(fèi)支持。 lFB Ka ,6  
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