院士天团领衔！荧光成像再发诺奖级成果！登顶Nature！

本文主要介绍了多光谱成像技术的新进展及其与深度学习在计算光学成像领域的结合应用。背景方面，传统多光谱成像方法在活细胞成像中存在信噪比低和光谱通道分离困难的问题。研究目的旨在开发一种结合迭代光谱解混算法和八通道相机硬件的新方法，实现活细胞多光谱视频速率成像，并保持衍射极限分辨率。文章进一步展示了该方法在商用显微镜上的应用，能够同时成像多种荧光团，并开发了用于内体运输研究的荧光标记技术。结论指出，深度学习技术显著提升了计算光学成像的性能，在超分辨率成像、图像重建和医学影像等领域展现出巨大潜力。