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结构光照明超分辨成像图像重建算法研究进展
文献摘要：
结构光照明超分辨显微镜(SIM)已成为分子细胞生物领域进行活细胞动态过程实时观测的重要工具.SIM作为一种计算成像方法,其成像质量很大程度依赖于超分辨图像重建算法的优劣.近5年来,陆续报道了近10种针对不同条件下的SIM超分辨成像开源算法,基于深度学习的SIM重建算法也层出不穷.理解各算法的原理及异同从而在实际成像实验中选择合适的成像算法,成为了 SIM成像技术应用的重要环节.首先介绍了 SIM成像的原理;然后分别从结构光参数估计、频谱优化的重建算法、基于深度学习的重建算法三方面介绍了 SIM重建算法的最新进展,为SIM研究者及用户提供参考;最后总结了高质量SIM超分辨图像重建仍需解决的问题.
文献关键词：
医用光学;荧光显微镜;结构光照明;超分辨成像;参数估计;频谱优化;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
唐于珺;王林波;文刚;李辉
作者机构：
中国科学技术大学生物医学工程学院,江苏苏州215163;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏省医用光学重点实验室,江苏苏州215163
文献出处：
引用格式：
[1]唐于珺;王林波;文刚;李辉-.结构光照明超分辨成像图像重建算法研究进展)[J].激光与光电子学进展,2022(06):136-147
A类：
频谱优化
B类：
结构光照明,超分辨成像,图像重建算法,算法研究,SIM,生物领域,活细胞,动态过程,实时观测,计算成像,成像方法,成像质量,不同条件下,开源,成像算法,参数估计,最新进展,医用光学,荧光显微镜
AB值：
0.22094
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