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生物體的正常運作依賴于一系列時空協調的細胞和亞細胞活動。觀察和記錄這些現象被認為是了解它們的第一步。熒光成像的最新進展使我們能夠以高分子特異性和高時空分辨率解析生命活動機制，從納米尺度的細胞器相互作用，到胚胎發育過程中的細胞足跡，再到與特定行為同步的全腦神經活動。熒光成像的一個基本挑戰是光子探測不可避免的隨機性導致的光子散粒噪聲，這是由光的量子本質決定的，光子噪聲是前沿科學觀測中繞不開的障礙。

近期，清華大學腦與認知科學研究院、自動化系、清華-IDG/麥戈文腦科學研究院團隊在《Nature Biotechnology》雜志發表了題為“Real-time denoising enables high-sensitivity fluorescence time-lapse imaging beyond the shot-noise limit”的研究論文，實現了實時超靈敏熒光成像。在這項工作中，為了實現超出散粒噪聲限制的高靈敏度熒光成像，提出了DeepCAD-RT：一種用于實時噪聲抑制的自監督深度學習方法。該方法可以與顯微鏡采集系統結合以實現實時去噪。這個方法基于深度自監督學習，原始的低信噪比數據可以直接用于訓練卷積網絡，這使得它在功能成像中特別有優勢，因為樣品正在經歷快速的動態變化，而捕捉真實數據是很難或不可能的。研究者展示了多種實驗，包括對小鼠、斑馬魚和蒼蠅的鈣成像，細胞遷移觀察和新型基因編碼ATP傳感器的成像，涵蓋2D單平面成像和3D體積成像。定性和定量評估表明，該方法可以顯著增強熒光延時成像數據，并允許對超出散粒噪聲限制的生物活動進行高靈敏度成像。

作為一種在多種模式動物、多種生命過程上均表現出強大性能的去噪技術，DeepCAD-RT有望應用到更多的成像場景中，并推進多種成像技術的發展。

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41587-022-01450-8

注：此研究成果摘自《Nature Biotechnology》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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關鍵詞： 散粒噪聲 投資決策 噪聲抑制

責任編輯：Rex_08