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DeepInMiniscope: Deep learning–powered physics-informed integrated miniscope
DOI:10.1126/sciadv.adr6687.png)
摘要
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掩模式集成荧光显微镜是一种用于生物医学研究的紧凑型成像技术。它可以通过一个薄光学掩模,以可扩展的视场(FOV)实现快照式3D成像。集成显微镜使用计算算法进行物体重建,但适用于大规模数据的高效重建算法一直匮乏。在此,我们开发了DeepInMiniscope,这是一种配备定制光学掩模和高效物理信息深度学习模型的微型集成显微镜,该模型显著降低了计算需求。3D物体的各部分可独立重建并组合。我们的深度学习算法能够重建超过4毫米×6毫米×0.6毫米的物体体积。我们展示了在重建质量和速度方面相较于传统方法用于大规模数据的显著提升。值得注意的是,我们在清醒小鼠皮层中以近细胞分辨率成像了神经元活动,这代表了相较于现有集成显微镜的巨大飞跃。DeepInMiniscope在可扩展、大视场(FOV)、高速、3D成像应用方面具有巨大的前景,且设备体积紧凑。
期刊
IF:
12.5
论文数:
2.1W
被引数:
18.1W
机构
引用论文
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