显微镜技术说明：通过深度学习提高图像质量

技术说明通过深度学习提高图像质量利用残差通道注意力网络（rcan）还原和增强容积延时荧光显微镜数据authors作者luciano lucas博士总监——aivia徕卡显微系统，德国韦茨拉尔quyen tran博士科学应用与市场经理——aivia徕卡显微系统，美国贝尔维尤hoyin lai内容营销经理/高级应用专员——aivia徕卡显微系统，美国贝尔维尤aivia - image restoration with 3d rcan networksaivia - 利用3d rcan还原图像双色共焦图像的分辨率增强。训练用的原始图像在leica sp8系统上拍摄，（a）共焦模式的核孔复合物（白色）和微管（绿色）；（b）sted模式拍摄的图像。（c）使用深度学习模型将共焦图像的空间分辨率提升到接近sted质量。对于收集到的活细胞3d数据，3d rcan可以有效避免光漂白，允许我们拍摄长时间的超分辨率3d图像数据。 实际应用中，图像分辨率非常好，我们甚至能够在3d图像中长时间观察到线粒体和囊泡的相互作用。 3d rcan的图像去模糊效果也比其他测试方法更好。我们还使用受激发射损耗（sted）拍摄的实验数据来训练rcan模型，用以测试rcan的性能。相比共聚焦的空间分辨率，rcan在多个固定或活细胞样品中实现了2.5倍的提升，与sted的提升效果类似。值得注意的是，反卷积共聚焦数据无法实现类似的分辨率提升。研究人员还开发了将rcan与膨胀显微术（expansion microscopy）相结合以提升isim分辨率的方案。 在细胞爬片样本，线粒体和微管动力学的4d研究中，这种方法可以实现1.9倍的横向分辨率和3.6倍的轴向分辨率提升。 需要注意的是，膨胀显微术不能应用于活体样本成像。基于这些结果，作者认为，相比现有方法（例如光片显微镜和转盘共聚焦成像设备），3d rcan与高分辨率、多噪点的共聚焦显微镜或isim相结合可以成为3d活细胞成像的精妙方案。作者还在考虑使用这种方法进一步改善其他显微成像模式。表达egfp-tomm20的u20s活细胞图像。高放大倍率视图，原始isim、去卷积isim和 rcan预测进行比较。红色剪头表明rcan可以比isim更好地解析线粒体。图片来源：nature methods如何使用3d rcan模式在github和我们的网页上可以找到代码、数据以及经过训练的深度学习模式。此外，我们还在aivia中部署了所有预训练模型，因此每个人都能将其轻松用于自己的数据。aivia用户还可以添加训练数据，以针对自己的成像/采样工作优化我们的预训练模型。本项研究刊载于2021年6月出版的《nature methods》杂志上。

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