基于神经网络的受损生物光子图像数据处理与重建

深度学习技术与生物光子装置的融合为生物成像开辟了新的视野。该领域一个引人注目的趋势是，有意降低某些测量指标，以在成本、速度和外形尺寸方面设计出更优的生物成像工具，随后通过利用在大量理想、优质或替代数据上训练的深度学习模型来补偿由此产生的缺陷。这种策略因其在提升生物光子成像多个方面性能的潜力而日益普及。采用该策略的主要动机之一是追求更高的时间分辨率或更快的成像速度，这对于捕捉精细的动态生物过程至关重要。该方法还提供了简化硬件要求/复杂性的前景，从而使先进的成像标准在成本和/或尺寸方面更易获得。本文深入综述了研究人员在其生物光子装置中有意降低的多种测量指标，包括点扩散函数、信噪比、采样密度和像素分辨率。通过有意降低这些指标，研究人员旨在不仅通过应用深度学习网络来恢复它们，而且反过来提升其他关键参数，如视场、景深和空间带宽积。在此，我们讨论了已成功采用这一策略的各种生物光子方法。这些技术涵盖广泛的应用，展示了深度学习在受损生物光子数据背景下的多功能性和有效性。最后，通过我们对这一快速发展概念未来可能性的展望，我们希望激励读者探索通过人工智能补偿硬件妥协的新途径。