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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明涉及光学显微镜成像技术领域，且公开了一种基于深度学习的荧光寿命超分辨成像方法，步骤一：对样品进行荧光显微成像，获得同一位置的共聚焦强度图像和STED强度图像；步骤二：对采集到的共聚焦强度图像和STED强度图像进行配准操作；步骤三：将配准后的共聚焦强度图像和STED强度图像分别作为输入和真实值，并成对地组成数据集；步骤四：数据集按照一定比例划分为训练集和验证集；步骤五：搭建网络，选定超参数和优化器。该基于深度学习的荧光寿命超分辨成像方法，在传统的共聚焦荧光寿命成像系统中实现了荧光寿命超分辨显微成像，突破了FLIM技术的空间分辨率限制，突破传统光学显微成像的分辨率瓶颈，并同时展示荧光探针的正常荧光寿命特征。
主权项：1.一种基于深度学习的荧光寿命超分辨成像方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：对样品进行荧光显微成像，获得同一位置的共聚焦强度图像和受激辐射损耗（STED）强度图像；步骤二：对采集到的共聚焦强度图像和STED强度图像进行配准操作；步骤三：将配准后的共聚焦强度图像和STED强度图像分别作为输入和真实值，并成对地组成数据集；步骤四：数据集按照一定比例划分为训练集和验证集；步骤五：搭建网络，选定超参数和优化器；步骤六：将训练集输入进网络进行训练；步骤七：网络前向、反向传播，进行权重更新，判断网络是否收敛，如果未收敛，则重复步骤六的操作；步骤八：判断网络是否在验征集上表现良好，如果不良好，则重复步骤五的操作；步骤九：制备用于荧光寿命成像显微镜（FLIM）成像的样品；步骤十：从共聚焦FLIM显微系统上获得FLIM数据；步骤十一：将超分辨强度信息组合上荧光寿命信息后得到FLIM超分辨图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种基于深度学习的荧光寿命超分辨成像方法
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