Nat Biotechnol | 戴琼海/乔晖/李栋合作开发置信度可量化的时序显微图像超分辨方法

本文介绍了清华大学戴琼海、乔晖和李栋团队在Nature Biotechnology上发表的研究，开发了一种置信度可量化的时序显微图像超分辨方法。该方法通过构建高质量的时序超分辨显微图像数据集BioTISR，并提出了可变形相空间校准机制（DPA）及相应的TISR模型（DPA-TISR），实现了对低信噪比、低分辨率时序图像的高保真度超分辨重建。此外，团队还结合贝叶斯学习，提出了贝叶斯时序图像超分辨神经网络（Bayesian DPA-TISR），并设计了一种期望校正误差最小化方法，以准确评估输出结果的置信度。这一技术显著提升了活体超分辨成像的时程和分辨率，为生物学家提供了更可信的定量研究工具。