Nature Biotechnology Serviço de design de capa de jornal (imagens de super-resolução)

Nature Biotechnology
06 October 2022
Microscopia de super-resolução de aprendizagem profunda racionalizada para imagens ao vivo sustentadas de processos subcelulares rápidos
Chang Qiao^1,2,11, Di Li3,11, Yong Liu^3,11, Siwei Zhang^3,4,11, Kan Liu¹, Chong Liu^3,4, Yuting Guo³, Tao Jiang^3,4, Chuyu Fang⁵, Nan Li6, Yunmin Zeng¹, Kangmin He^6,7, Xueliang Zhu⁵, Jennifer Lippincott-Schwartz^8✉, Qionghai Dai1^2,9,10✉ and Dong Li^3,4✉
¹ Departamento de Automação, Universidade Tsinghua, Pequim, China.
² Instituto de Ciências do Cérebro e Cognitivas, Universidade Tsinghua, Pequim, China.
³ Laboratório Nacional de Biomacromoléculas, Centro CAS de Excelência em Biomacromoléculas, Instituto de Biofísica, Academia Chinesa de Ciências, Pequim, China.
⁴ Faculdade de Ciências da Vida, Universidade da Academia Chinesa de Ciências, Pequim, China.
⁵ Laboratório Chave Estadual de Biologia Celular, Instituto de Bioquímica e Biologia Celular de Xangai, Centro de Excelência em Ciência de Células Moleculares, Academia Chinesa de Ciências, Universidade da Academia Chinesa de Ciências, Xangai, China.
⁶ Laboratório Chave Estadual de Biologia do Desenvolvimento Molecular, Instituto de Genética e Biologia do Desenvolvimento, Academia Chinesa de Ciências, Pequim, China.
⁷ Faculdade de Ciências Agrícolas Avançadas, Universidade da Academia Chinesa de Ciências, Pequim, China.
⁸ Campus de Pesquisa Janelia, Instituto Médico Howard Hughes, Ashburn, VA, EUA.
⁹ Laboratório Principal de Fotografia Computacional Multidimensional e Multiescala de Pequim, Universidade de Tsinghua, Pequim, China.
¹⁰ Laboratório de Cérebro e Inteligência Cognitiva de Pequim, Comissão Municipal de Educação de Pequim, Pequim, China.
¹¹ Estes autores contribuíram igualmente: Chang Qiao, Di Li, Yong Liu, Siwei Zhang.
10.1038/s41587-022-01471-3
Renderização artística de um sistema de redução de ruído em imagens de super-resolução. Qiao et al. incorporar conhecimento prévio de padrões de iluminação em um algoritmo de aprendizado profundo e aplicar este método a imagens sustentadas de células vivas.

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Nos primeiros dez anos de desenvolvimento do Songdi, concentrou-se no design de imagens e na pesquisa e promoção do desenho científico no campo da pesquisa científica.

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