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基于深度学习的超分辨显微图像重建
【摘要】超分辨荧光显微成像技术对于细胞生命活动的探索和人体疾病发生机理的探究具有十分重要的作用，但是由于光学成像系统中客观存在的衍射使得传统光学显微镜的分辨率无法通过提高放大倍数和消除像差而无限提高。超分辨显微成像技术在近十年内取得了显著成就，为现代生物医学研究提供了强有力的工具。而深度学习作为一种数据驱动算法被广泛应用于图像处理、语义识别等人工智能领域。本选题致力于学习并应用一种基于深度学习的可快速重建高密度荧光分子的超分辨算法，使其在更短的运行时间内，快速准确地获得成像，提高时间分辨率。
主要内容包括：
介
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