科学家开发出深度学习超分辨显微成像方法
1月21日，中国科学院生物物理所、广州生物岛实验室研究员李栋课题组，与清华大学自动化系、脑与认知科学研究院教授戴琼海课题组，在Nature Methods上以长文（Article）形式发表了题为Evaluation and development of deep neural networks for image super-resolution in optical microscopy的论文。该研究综合测评了现有超分辨卷积神经网络模型在显微图像超分辨任务上的表现，提出傅立叶域注意力卷积神经网络（DFCAN，Deep Fourier Channel Attention Network）和傅立叶域注意力生成对抗网络（DFGAN，Deep Fourier Generative Adversarial Network）模型，在不同成像条件下实现最优的显微图像超分辨预测和结构光超分辨重建效果，并观测到线粒体内脊、线粒体......阅读全文
深度学习可识别显微照片中的细菌
美国华盛顿大学研究人员开发出一种深度学习软件Omnipose，其能帮助解决在显微镜图像中识别各种微小细菌的挑战。研究结果发表在17日的《自然·方法学》杂志上。 研究人员发现，在大型细菌图像数据库上训练的Omnipose在表征和量化混合微生物培养物中的无数细菌方面表现良好，并消除了其前身可能出现的
高速图像重建助力实时超分辨成像
JSFR-SIM算法和传统Wiener-SIM算法的重建流程对比示意图。 JSFR-SIM可实时显示微管和线粒体动态。 高速实时超分辨结构光照明显微成像光路（a）和快速实时超分辨结构光照明显微成像系统样机（b）。图片来源：论文作者 超分辨荧光显微成像技术打破
高速图像重建助力实时超分辨成像
JSFR-SIM算法和传统Wiener-SIM算法的重建流程对比示意图。 JSFR-SIM可实时显示微管和线粒体动态。 高速实时超分辨结构光照明显微成像光路（a）和快速实时超
研究攻克超分辨长时程成像难题
近日，哈尔滨工业大学李浩宇教授团队在生物医学超分辨显微成像技术领域取得突破性进展。针对目前活体细胞超分辨成像领域中光子效率不足的难题，团队提出一种基于无监督学习的自启发去噪方法，通过无监督深度学习技术，在无需大训练集和高信噪比真值图像的条件下，将光子效率提升了两个数量级，实现了在低光照条件下的温和、
深度学习加快了3D微观神经成像的速度
德克萨斯州奥斯汀和圣地亚哥Salk研究所的研究人员使用深度学习技术，开发了一种新的显微方法，可以使用于大脑成像的显微技术快16倍。研究人员使用德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）德克萨斯高级计算中心（TACC）的数据训练了他们的深度学习系统。索尔克生物学研究所Waitt先进生物光子学核心
北京大学等在超分辨显微成像上取得新进展
近日，北京大学工学院席鹏特聘研究员课题组联合香港大学的Wen-Di Li教授课题组、台湾Huan-Cheng Chang课题组以及清华大学黄蕾博士，分别利用受激辐射光淬灭技术(STED)和结构光照明超分辨技术(SIM)，实现了对NV center的超光学极限分辨率的显微成像对比。
20202021光学显微新品概览－超分辨活体成像和AI成热点
分析测试百科网讯，从16世纪末开始，科学家们就一直使用光学显微镜探索复杂的微观生物世界。随后显微镜广泛应用于科学研究、工业、医疗卫生等领域，在光学显微镜后又出现电镜及原子力显微镜等技术，后者虽然实现了纳米级的分辨率，但这些技术对样品破坏性较大，并不适合生物样品，特别是活体样品的观测。迄今为止，光学显
新思路！稀疏傅里叶单像素成像方法－实现超分辨率成像
近期，中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所时东锋等科研人员提出了稀疏傅里叶单像素成像方法，该方法在降低采样数量的同时，能够维持图像质量不发生大的退化。该研究成果发表在最新一期Optics Express上。 傅里叶单像素成像利用傅里叶变换性质，采用具有傅里叶分布的照明光来获取物体
科学家在活细胞超分辨率成像领域取得重要进展
来自美国霍华德休斯医学研究所Janelia研究园、中国科学院生物物理研究所、美国国立科学研究院、哈佛医学院等的科学家们，借助其发展的新光学超分辨率成像技术，在前所未有的高分辨率条件下研究了活体细胞内的动态生物过程。他们的新方法显著提高了结构光照明显微镜(structured illuminati
《自然》发布2024年值得关注的七大技术
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516634.shtm从蛋白质设计到3D打印，从大片段DNA插入到检测深度伪造内容……《自然》网站22日发布了2024年值得关注的七大技术领域，并指出人工智能（AI）的进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核
科研人员开发出基于深度学习的小麦旗叶夹角测量新方法
旗叶夹角是决定小麦群体大小、群体光能拦截效率以及通风透光性能的关键农艺性状，是小麦株型的重要构成因素之一。旗叶夹角因长期依赖人工测量，导致效率低、精度差、主观性强，难以满足大规模精准育种和栽培管理的需求。因此，低成本、高精度测量小麦旗叶夹角成为当前亟需解决的技术瓶颈。近日，中国科学院遗传与发育生物学
深度学习可超快分析三维医学影像
英国《自然·医学》杂志8月13日在线发表的两项独立研究显示，最新的人工智能（AI）已可以基于三维医学影像，对神经系统疾病和视网膜疾病给出快速、准确的自动诊断。这意味着深度学习算法已成功应用于三维医学影像的超快分析。 深度学习方法已经能识别二维医学影像，实现疾病诊断，但其对复杂详细的三维影像的识
超细内窥镜动态超分辨成像方面研究新进展
浙江大学及之江实验室联合团队的杨青教授、刘旭教授在光场经复杂动态介质中的快速恢复及超分辨成像方面取得进展。研究结果以“单根多模光纤用于体内光场编码内窥镜成像（Single multimode fibre for in vivo light-field-encoded endoscopic ima
科学家构建深度脉冲神经网络学习框架
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spik
哈工大团队在光学超分辨显微成像技术领域取得重要突破
16日，记者从哈尔滨工业大学获悉，该校仪器学院现代显微仪器研究所在光学超分辨显微成像技术领域取得突破性进展。研究团队在低光毒性条件下，把结构光显微镜的分辨率从110纳米提高到60纳米，实现了长时程、超快速、活细胞超分辨成像。为精准医疗和新药研发提供了新一代生物医学超分辨影像仪器，使未来大幅度加速
518万元！这所高校采购超分辨显微成像系统－中标的是……
近日，福建医科大学采购超分辨显微成像系统的中标结果公布，共采购1套超分辨显微成像系统，采购金额是518万元，中标品牌是纳析光电 。 一、项目编号：[3500]FJTH[GK]2021141（招标文件编号：[3500]FJTH[GK]2021141） 二、项目名称：福建医科大学超分辨显微成像系
突破高通量超分辨显微成像难题－提升提升两个数量级
近日，哈工大仪器学院研究团队在生物医学超分辨显微成像技术领域取得突破性进展。团队提出基于计算光学成像的新一代高通量三维动态超分辨率成像方法， 突破了现有显微成像技术在高通量视场、高空间分辨率和高时间分辨率等难以兼顾的难题。研究成果以《通过增强荧光涨落检测实现高通量超分辨率成像》为题，在线发表于国际权
《自然》发布2024年值得关注的七大技术－我国成果首次入选
从蛋白质设计到3D打印，从大片段DNA插入到检测深度伪造内容……《自然》网站近日发布了2024年值得关注的七大技术领域，并指出人工智能（AI）的进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核心。深度学习助力蛋白质设计从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，用于生成定制的酶和其他蛋白质。在这背后，深度学习功不
高端超分辨光学显微镜研制
12月26日，由中国科学院苏州生物医学工程技术研究所(简称“苏州医工所”)承担的国家重大科研装备研制项目“超分辨显微光学核心部件及系统研制”通过验收，标志着我国具备了高端超分辨光学显微镜的研制能力。 在当今生物学和基础医学研究中，高/超分辨光学显微镜发挥着至关重要的作用，10-100nm尺
革新显微技术实现细胞内多分子同步可视化
一个细胞内生活着数百万相互作用的分子，观察细胞器、蛋白质和其他亚细胞成分需要超分辨率显微镜，但科学家目前一次只能看到少数不同分子。美国耶鲁大学科学家开发出一种新显微镜技术FLASH-PAINT，能够观察到无限数量的不同分子，为观察单个细胞的内部情况提供了全新方法。相关研究论文发表在新一期《细胞》杂志
超分辨成像技术看清细胞“刽子手”的行刑过程
近日，中国科学院院士、厦门大学教授韩家淮和厦门大学副教授陈鑫团队借助单分子定位超分辨成像技术“随机光学重建显微镜（STORM）”，首次揭示了“坏死小体”在细胞中的组织结构特征及其对细胞死亡的决定作用，为人类相关疾病治疗干预提供了新思路。相关论文已在《自然·细胞生物学》上发表。超清成像技术让推论“眼见
诺奖之花结硕果－超分辨成像显神威
—— 记北京大学席鹏教授与艾锐科技的国产替代创新之路 2014 年，超分辨荧光显微技术摘得诺贝尔化学奖，三位科学家的开创性贡献，突破了光学显微镜的衍射极限，将观测精度推向纳米尺度，为人类窥探微观生命世界打开了全新窗口，成为生命科学、生物医药等领域研究的核心利器。时隔 10 年后，让人惊叹的是，
新的光学显微镜技术树立活细胞超分辨率成像新标准
来自美国霍华德休斯医学研究所，Janelia研究园的科学家们，借助其发展的新光学超分辨率成像技术，在前所未有的高分辨率条件下研究了活体细胞内的动态生物过程。他们的新方法显著的提高了结构光照明显微镜(structured illumination microscopy, SIM)的分辨率，一种最适
用普通共聚焦显微镜实现超分辨率单分子荧光成像
传统的细胞及其内部分子显微观察通常使用荧光染料，然后再用不同分辨率的显微术照亮单个分子和与其互动的其他物质。如下图所示，普通共聚焦显微镜和超分辨率显微镜的精准度差异一目了然。（普通共聚焦显微镜观察图，比例尺10μm。图片来自发表文章DOI: 10.1038/s41467-017-00688-0）（随
西安光机所智能光学显微成像研究取得进展
近日，中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室姚保利课题组在智能光学显微成像研究方面取得新进展。相关研究成果以Dual-wavelength in-line digital holography with untrained deep neural networks为题，在线
一个完全进入了生物学领域的“二手生物学家”——李栋
人物名片李栋，1983年生，云南个旧人。中国科学院生物物理所研究员、生物大分子国家重点实验室研究组长，主要从事超分辨显微成像技术研制及其生物学应用研究，系统掌握了超分辨显微镜的关键技术，提出了新的成像方法，关键指标达到国际领先水平；研究成果“掠入射结构光超分辨成像技术发展与应用”入选2018年度中国
李栋：看清细胞更深处
人物名片 李栋，1983年生，云南个旧人。中国科学院生物物理所研究员、生物大分子国家重点实验室研究组长，主要从事超分辨显微成像技术研制及其生物学应用研究，系统掌握了超分辨显微镜的关键技术，提出了新的成像方法，关键指标达到国际领先水平；研究成果“掠入射结构光超分辨成像技术发展与应用”入选2018
西安光机所智能光学显微成像研究取得进展
近日，中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室姚保利课题组在智能光学显微成像研究方面取得新进展。相关研究成果以Dual-wavelength in-line digital holography with untrained deep neural networks为题，
我所开发出新型深度学习模型应用于电池寿命预测
近日，我所能源催化转化全国重点实验室动力电池与系统研究部（DNL29）陈忠伟院士、毛治宇副研究员团队，联合西安交通大学冯江涛教授，在电池健康管理领域取得新进展。合作团队开发了一种新型的深度学习模型，有效地解决了传统方法对大量充电测试数据的依赖，为电池实时寿命预估提供了新的思路，实现了锂电池寿命的端到
我国学者在超细内窥镜动态超分辨成像方面取得进展
在国家自然科学基金项目（批准号：T2293751、T2293750）资助下，浙江大学及之江实验室联合团队的杨青教授、刘旭教授在光场经复杂动态介质中的快速恢复及超分辨成像方面取得进展。研究结果以“单根多模光纤用于体内光场编码内窥镜成像（Single multimode fibre for in v