深度学习在荧光显微镜图像增强中的应用

传统荧光显微镜在分辨亚细胞结构方面面临衍射极限的挑战,难以有效分辨小于200纳米的结构,同时图像信噪比也有限。近年来,深度学习技术在显微镜图像处理领域展现出巨大的潜力,通过自动特征提取,不仅可以提高图像分辨率,还能显著改善图像质量。本文系统综述了深度学习技术在荧光显微镜图像分析中的应用,尤其是在图像增强与超分辨率重建方面的最新进展。以卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和U-Net等为代表的深度学习模型,已广泛用于分类、分割、目标跟踪及成像系统增强等多个领域。这些技术为低分辨率和低信噪比图像提供了高效的解决方案,使得活细胞和纳米尺度生物过程的动态观测成为可能。未来,深度学习技术有望进一步推动显微镜图像智能化处理,为生物医学研究提供更高效的工具和支持。