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DeepInsight
显微图像处理分析软件
通用型光学显微图像渲染、增强和分析的图像处理软件
传统与深度学习图像处理分析算法结合
适配不同种类光学显微成像数据格式
DeepInsight是一款用于对光学显微图像进行渲染、增强和分析的AI软件。它将传统显微图像处理算法（解卷积、去背景等）和最前沿的深度学习图像处理分析算法（如去噪、超分辨、分割神经网络等）相结合，打造极致的显微图像处理与分析体验。
DeepInsight集成了多通道高维图像渲染、图像去噪、图像去背景、图像超分辨、图像分割等功能模块，广泛适配不同种类的光学显微成像模态（包括共聚焦显微镜、光片显微镜、多模态结构光照明显微镜等）、不同种类的生物样本和不同信噪比水平的显微图像，旨在为科研用户提供高保真、高分辨率的成像结果和简便、高效的用户操作体验。
宽场图像深度学习超分辨处理
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从宽场图像（WF, Wide-field）直接预测出超分辨图像（rDL-SR, Rationalized deep-learning super-resolution）效果展示 左图：微管的宽场图像与超分辨预测结果对比图，右图：线粒体外膜的宽场图像与超分辨预测结果对比图
对内质网结构进行宽场成像（WF，Wide-filed）、传统SIM重建（Conv. SIM, Conventional SIM reconstruction） 合理化深度学习降噪（rDL-SIM-Denoising, Rationalized deep-learning-based SIM denoising） 合理化深度学习去卷积（rDL-SIM-Deconvolution, Rationalized deep-learning-based SIM deconvolution）效果对比
对线粒体线内嵴进行宽场成像（WF，Wide-filed）、传统SIM重建（Conv. SIM, Conventional SIM reconstruction）
合理化深度学习降噪（rDL-SIM-Denoising, Rationalized deep-learning-based SIM denoising） 合理化深度学习去卷积（rDL-SIM-Deconvolution, Rationalized deep-learning-based SIM deconvolution）效果对比
宽场图像深度学习去噪和解卷积
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利用合理化深度学习方法从带噪声宽场图像得到降噪及去卷积之后的溶酶体图像，对溶酶体图像进行宽场成像（WF，Wide-field） 合理化深度学习宽场图像降噪（rDL-WF-Denoising，Rationalized deep-learning-based denoising for WF images） 合理化深度学习宽场图像去卷积（rDL-WF-Deconvolution，Rationalized deep-learning-based deconvolution for WF images）效果对比
SIM图像合理化深度学习去噪和解卷积
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软件应用
集成了包括RL解卷积、约束解卷积等传统显微图像处理算法和合理化深度学习显微图像处理算法，合理化深度学习算法通过引入光学显微成像的物理先验，在提升处理效果的同时使得结果可信、可量化，搭配传统算法可满足用户的多方面需求、提供灵活的图像处理方案。
结合了针对初学用户的一键式处理方案（如一键式深度学习批量处理、显微图像全分割等）以及针对资深用户的定制化处理方案（包括模型有监督、自监督微调等功能等），满足不同用户的个性化使用需求。
广泛适配多种显微镜品牌（如纳析、蔡司、尼康、奥林巴斯、徕卡）及显微镜模态（如共聚焦显微镜、宽场显微镜、光片显微镜、结构光照明超分辨显微镜等）的图像数据，以及各种生物样本数据（包括胚胎、线虫、斑马鱼、类器官、多细胞、单细胞等），是一款通用的显微图像AI处理及分析工具。
产品特色
· Li D. et al., Nature Methods, 2021 · Li D. et al, IEEE JSTQE, 2021 · Li D. et al., Nature Biotechnology (cover), 2023 · Li D. et al, Photonics Research (cover), 2024 · Li D. et al, PhotoniX, 2024 · Li D. et al., Nature Communications, 2024
DeepInsight集成了清华大学李栋团队近10年在国际高水平期刊上发表的多项关于合理化深度学习显微图像处理算法（rDL）的原创性工作与申请的多项国家、国际发明专利，后经纳析科技公司研发团队进行产业化部署和加速，最终于DeepInsight软件中实现鲁棒、易用的显微图像处理功能。
* 部分代表性原创技术开发文章
