AI Networks从基本显微镜生成超分辨率( 二 )
在过去一两年中 ， 显微镜领域的研究人员对人工智能技术进行了修改 ， 以改善获取图像的过程及其质量 。 一些研究已经从低质量的起始图像中获得了超分辨率的图像 。
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在这项最新研究中 ， Ozcan和他的同事培训了所谓的深度神经网络 ， 这种计算机模型可以学习输入数据对之间的非线性关系 ， 将共聚焦和荧光显微镜图像转换成高质量图像 。 Ozcan说 ， 与通过超分辨率技术获得的图像进行的比较显示 ， 神经网络“不会产生幻觉 。 它确实展示了嵌入在对象中的超分辨率功能 。 ”
“我觉得它很稳固 ， ” 谷歌的研究科学家Samuel Yang说 。 “如果[感兴趣的结构
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