虚拟结构光照明各向同性超分辨算法

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虚拟结构光照明各向同性超分辨重建算法（Virtual structured illumination super-resolution, VSI-SR）基于生物样本结构各向随机生长的事实，构建了虚拟结构光照明网络框架，对网络输入图像进行旋转，获得图像不同方向的超分辨结果，最后将三组一维超分辨中间数据融合为各向同性超分辨结果。

该方法克服了传统结构光光片显微镜仅在一个维度上获得超分辨图像的限制，只需使用Sheet scan mode拍摄单张图像，即可通过VSI-SR网络模型对数据增强，获取各向同性超分辨重建结果。VSI-SR技术在不牺牲成像时程与速度的前提下实现图像分辨率与信噪比的提升，提供长达数千时间点、小时量级的各向同性活体超分辨成像体验。

本案例展示了使用SR-LSM系统以及配套的深度学习算法对整个过程进行成像的完美应用，分别标记了F-actin（绿色）、内质网（紫色）、溶酶体（黄色），对该过程进行了长时程的多色体成像，以8秒为间隔，连续拍摄了351个时间点，完整记录了Hela细胞有丝分裂过程中收缩环的形成、收缩到解体的过程。

借助于VSI-SR对低信噪比图像在分辨率和对比度增强的卓越性能，SR-LSM系统可以以4.125Hz的高速对Lifeact-GFP标记的花粉管进行连续1000个体积的成像，揭示了花粉管生长过程中细胞骨架的时空动态过程。