【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像处理，尤其涉及一种基于深度学习针对单张透射电镜图像实时高效的超分辨重建方法。
技术介绍
1、20世纪50年代，透射电镜首次被应用于医学领域。这时期，病理学家利用透射电镜研究癌细胞的超微结构，并且发现了很多新的细胞结构。随着技术的不断发展，透射电镜的分辨率越来越高，能够对更小的结构进行观察和分析。在20世纪60年代，透射电镜开始被应用于分子生物学领域。透射电镜可以观察到分子的高分辨率结构，例如dna、蛋白质等分子的结构和亚微观结构。通过透射电镜观察获得的信息可以帮助科学家更好地了解分子的结构和功能，从而推动分子生物学的发展。现代透射电镜技术已经得到了很大的发展和应用。最新的透射电镜技术可以实现超高分辨率成像，例如单原子分辨率成像，这些技术突破了以往电镜成像在分辨率上的限制，从而为科学家提供了更加准确和精细的分析手段。随着这些技术的发展，透射电镜在医学领域的应用也日益广泛，例如用于病毒学研究、癌症诊断和治疗、药物研究等方面。总之，透射电镜是医学领域中非常重要的分析工具之一，随着技术的不断进步和发展，它将继续发挥着越来越
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1.一种基于深度学习针对单张透射电镜图像实时高效的超分辨重建方法，其特征在于：收集高分辨率的透射电镜图像，利用双三次线性插值对图像进行下采样获取低分辨率的透射电镜图像，利用对应的高分辨率透射电镜图像和低分辨率透射电镜图像构建用于训练和测试超分辨重建模型的数据集，基于生成式对抗网络搭建超分辨重建模型。
2.根据权利要求1所述的超分辨重建方法，其特征在于主要包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的超分辨重建方法，其特征在于步骤<1>中：高分辨率透射电镜图像降采样的过程为：获取包含丰富的细节和信息的高分辨率透射电镜图像；确定降采样的倍数；...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习针对单张透射电镜图像实时高效的超分辨重建方法，其特征在于：收集高分辨率的透射电镜图像，利用双三次线性插值对图像进行下采样获取低分辨率的透射电镜图像，利用对应的高分辨率透射电镜图像和低分辨率透射电镜图像构建用于训练和测试超分辨重建模型的数据集，基于生成式对抗网络搭建超分辨重建模型。
2.根据权利要求1所述的超分辨重建方法，其特征在于主要包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的超分辨重建方法，其特征在于步骤<1>中：高分辨率透射电镜图像降采样的过程为：获取包含丰富的细节和信息的高分辨率透射电镜图像；确定降采样的倍数；通过双三次插值方法，将原始高分辨率图像中的像素值进行合并或替代，从而得到较低分辨率的图像。
4.根据权利要求2所述的超分辨重建方法，其特征在于步骤<2>中：利用图像旋转和镜像对低分辨率透射电镜图像和高分辨率透射电镜图像训练集进行数据扩增，并构建用于超分辨重建模型的训练集和测试集。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：胡艳玲，谢博，孟春梅，李卫东，邱洪，李文，梁柏莹，刘曾晶，张蝶，韦彗琳，蒙秋霞，闫腾月，蒋逆立，江桂阳，张玉銮，
申请(专利权)人：广西翰佰尔生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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