结构光照明超分辨成像图像重建算法研究进展

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.

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

所属期刊栏目：59

分类号：O438.2(光学)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：136-147