智能算法凸顯精細動態(tài)

? 重建算法： Wiener重建
Sparse重建（稀疏解卷積）
3D解卷積

步：光學超分辨重建實現(xiàn)85 nm分辨率

第二步：計算超分辨重建實現(xiàn)60 nm分辨率

? 算法創(chuàng)新：基于生物樣本“時空連續(xù)、結構稀疏”的先驗信息，實現(xiàn)超高分辨清晰成像

? 離線重建加速優(yōu)化，優(yōu)質超分辨結果立等可取
每秒≥60 幀大視場超分辨數(shù)據(jù)獲取
批量重建提高效率

? 多種自研去背景去噪算法加持，提升圖像質量
圖像智能評分：輔助用戶甄選數(shù)據(jù)，優(yōu)化成像條件

稀疏解卷積提升活細胞分辨率至60 nm

? 原創(chuàng)技術是國際通過同行評審、可在活細胞動態(tài)觀測上實現(xiàn)60 nm分辨率的熒光顯微成像方法

可在光學超分辨基礎上進一步實現(xiàn)計算超分辨

? 適用于多種生物樣本類型并全面實現(xiàn)自動化選參

? 能夠自動根據(jù)細胞/細胞器類型、時空圖像結構以及圖像信噪比的實際情況為用戶待處理的圖像數(shù)據(jù)

推薦的模型參數(shù)和計算參數(shù)，無需用戶自行調參、搜參

? 針對各類熒光顯微數(shù)據(jù)均可實現(xiàn)計算超分辨提高

詳見MicroscopeX FINER（通用型熒光圖像增強軟件，包含稀疏解卷積超分辨率算法）介紹

* Xiaoshuai Huang, Junchao Fan, Liuju Li, Haosen Liu, Runlong Wu, Yi Wu, Lisi Wei, Heng Mao, Amit Lal, Peng Xi, Liqiang Tang, Yunfeng Zhang, Yanmei Liu, Shan Tan* & Liangyi Chen*. Fast, long-term, super-resolution imaging with Hessian structured illumination microscopy. Nature Biotechnology, 2018. “2018年中國光學進展”

**Weisong Zhao, Shiqun Zhao, Liuju Li, Xiaoshuai Huang, Shijia Xing, Yulin Zhang, Guohua Qiu, Zhenqian Han, Yingxu Shang, De-en Sun, Chunyan Shan, Runlong Wu, Shuwen Zhang, Riwang, Chen, Jian Xiao, Yanquan Mo, Jianyong Wang, Wi Ji， Xing Chen, Baoquan Ding, Yanmei Liu, Heng Mao, Baoliang Song, Jiubin Tan, Jian Liu, Haoyu Li*, Liangyi Chen.* Sparse deconvolution improves the resolution of live-cell super-resolution fluorescence microscopy. Nature Biotechnology, 2021. “2021年中國光學領域社會影響力事件”