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北京大学未来技术学院席鹏团队在荧光成像复原精度与大图推理效率取得突破
3 小时前
近年来，深度学习技术显著提升了荧光显微镜的成像性能，但提高图像复原网络的保真度及在荧光噪声环境下的鲁棒性仍是挑战。近日，北京大学未来技术学院席鹏教授团队研发出新型荧光成像通用复原网络LargePNet。该技术利用荧光图像中大视野生物结构的关联特性，设计适配网络架构以聚合大视野荧光统计信息，解决了传统深度学习方法因小图切割训练导致的保真度下降和抗噪性能不足问题，大幅提升了荧光成像复原精度和大图推理效率。
