一种深度学习的亚五十纳米结构光照明超分辨成像方法技术

本发明专利技术公开了一种亚五十纳米结构光照明超分辨显微成像方法，涉及光学超分辨显微成像领域，先通过图像退化获得高分辨STORM图像和低分辨SIM图像并进行配对、再对配对的数据进行训练数据集制作，然后通过训练的去噪网络进行去噪优化，最后通过SIM超分辨重构，输出高分辨率图像，本发明专利技术将传统SIM技术的分辨率提升至50 nm，同时不损失其快速、低光毒性、长时程成像能力；所需的训练集通过高分辨图像退化得到，无需实验获取，无需复杂的配准过程，大大降低了训练集的制作难度；本方法不增加任何系统复杂度，可基于任何已有SIM系统实现，应用范围广。广。广。

【技术实现步骤摘要】
一种深度学习的亚五十纳米结构光照明超分辨成像方法


[0001]本专利技术涉及光学超分辨显微成像的
，尤其涉及一种深度学习的亚五十纳米结构光照明超分辨成像方法。

技术介绍

[0002]在生命科学中，荧光显微镜是研究细胞时空动态的关键工具，在过去的几十年里，人们专利技术出许多技术对细胞内的生物过程进行超分辨成像，如可达到百纳米分辨率的结构光照明显微镜（SIM）、可达到亚五十纳米分辨率的受激发射损耗显微术（STED）和随机光学重构显微术（STORM）。这些生物过程的观测质量不仅取决于所用光学设备的空间分辨率，还取决于所需的时间分辨率、成像深度、采集的荧光密度、光漂白和光毒性等。然而这些成像参数之间往往都是矛盾，难以在一套成像技术中同时优化分辨率、速度、曝光和成像深度等方面，必须进行权衡。例如，SIM中通过减少曝光时间可以获得成像速度但是会牺牲信噪比，STED中通过提高光功率可以提升空间分辨率但是会增大光漂白，STORM中通过获取更多帧原始图像也可以提高分辨率但是会延长成像时间。
[0003]SIM是公认的最适用于快速超分辨成像的技术，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深度学习的亚五十纳米结构光照明超分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像退化，通过仿真或实验获得SIM光学显微系统的点扩散函数图像，将点扩散函数图像与开源或实验获得的高分辨STORM图像进行卷积、向下采样获得低分辨SIM成像结果，将对应的高分辨STORM图像和低分辨SIM图像进行配对得到配对数据；S2：训练数据集制作，对配对数据进行随机分割，并通过旋转进行数据增强，将高分辨STORM图像归一化后设置阈值，去除信息密度低于阈值的图像对；S3：去噪网络、超分辨网络结构与训练，训练去噪网络得到去噪网络初始参数，将该参数导入联合网络去噪部分，进行联合训练，当联合网络对测试集测试所得均方根误差最小时则得到联合网络最优参数；S4：SIM超分辨重构，将若干张低分辨SIM图像输入对应的去噪网络与超分辨网络联合训练组成的跨模态网络，加载网络训练过程中保存的均方根误差最低时得到的最优权重，输出高分辨率结果。2.根据权利要求1所述的一种深度学习的亚五十纳米结构光照明超分辨成像方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下子步骤：S1.1：将开源或实验获得的高分辨STORM图像与至少3个方向、至少3个相位的照明条纹相乘；S1.2：通过仿真或实验获得SIM光学显微系统的点扩散函数图像，并与步骤S1.1的相乘结果进行卷积；S1.3：对步骤S1.2的卷积结果根据像素尺寸对应关系进行下采样，得到仿真的高信噪比SIM初始数据；S1.4：在仿真的高信噪比SIM初始数据中加入...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文杰，叶子桐，匡翠方，谢舜宇，陈友华，刘旭，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：