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Nature Biotechnology
06 October 2022
Rationalisierte Deep-Learning-Mikroskopie mit hoher Auflösung für die kontinuierliche Live-Bildgebung schneller subzellulärer Prozesse
Chang Qiao^1,2,11, Di Li3,11, Yong Liu^3,11, Siwei Zhang^3,4,11, Kan Liu¹, Chong Liu^3,4, Yuting Guo³, Tao Jiang^3,4, Chuyu Fang⁵, Nan Li6, Yunmin Zeng¹, Kangmin He^6,7, Xueliang Zhu⁵, Jennifer Lippincott-Schwartz^8✉, Qionghai Dai1^2,9,10✉ and Dong Li^3,4✉
¹ Abteilung für Automatisierung, Tsinghua-Universität, Peking, China.
² Institut für Gehirn- und Kognitionswissenschaften, Tsinghua-Universität, Peking, China.
³ National Laboratory of Biomacromolecules, CAS Center for Excellence in Biomacromolecules, Institut für Biophysik, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Peking, China.
⁴ College of Life Sciences, Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Peking, China.
⁵ Staatliches Schlüssellabor für Zellbiologie, Shanghai Institute of Biochemistry and Cell Biology, Center for Excellence in Molecular Cell Science, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Shanghai, China.
⁶ Staatliches Schlüssellabor für molekulare Entwicklungsbiologie, Institut für Genetik und Entwicklungsbiologie, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Peking, China.
⁷ College of Advanced Agricultural Sciences, Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Peking, China.
⁸ Janelia Research Campus, Howard Hughes Medical Institute, Ashburn, VA, USA.
⁹ Beijing Key Laboratory of Multi-Dimension & Multi-Scale Computational Photography, Tsinghua-Universität, Peking, China.
¹⁰ Beijing Laboratory of Brain and Cognitive Intelligence, Beijing Municipal Education Commission, Peking, China.
¹¹ Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Chang Qiao, Di Li, Yong Liu, Siwei Zhang.
10.1038/s41587-022-01471-3
Künstlerische Darstellung eines Systems zur Rauschunterdrückung in hochauflösenden Bildern. Qiao et al. Integrieren Sie Vorkenntnisse über Beleuchtungsmuster in einen Deep-Learning-Algorithmus und wenden Sie diese Methode auf die nachhaltige Bildgebung lebender Zellen an.

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In den ersten zehn Jahren der Entwicklung von Songdi lag der Schwerpunkt auf Bilddesign und wissenschaftlicher Zeichnungsforschung und -förderung im Bereich der wissenschaftlichen Forschung.

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