研究进展：MicroSplit，AI解混+生物成像 | Nature Methods

荧光显微镜在成像速度、分辨率与光毒性之间存在权衡。针对这一问题，意大利人类技术中心的研究人员提出了MicroSplit框架。该研究旨在开发一种基于深度学习的计算复用方法，以在单一荧光通道中同时成像多种细胞结构。结论表明，MicroSplit能够将最多四种叠加的含噪结构分离为清晰、去噪的图像通道，可提升成像速度达四倍，节省光子预算，并支持不确定性感知预测以评估解混结果的可信度。该方法在多种成像条件下表现稳健，为长时间活细胞成像和更温和的成像方案提供了可行路径。