戴琼海、王好谦团队开发实时去噪方法实现超越光子噪声极限的超灵敏荧光成像

近日，清华大学自动化系、清华大学脑与认知科学研究院、清华-IDG/麦戈文脑科学研究院戴琼海院士，清华大学深圳国际研究生院王好谦课题组提出一套实时荧光成像去噪架构（DeepCAD-RT），将此前开发的基于自监督学习的智能图像去噪方法进行了深度的整合和优化，通过将模型预测过程融合到成像流程中，在双光子荧光显微镜上实现了实时的（30Hz）荧光成像去噪。借助此方法，在使用显微系统对生物样本进行荧光成像时，研究人员就能够实时地得到增强之后的图像，将成像所需的荧光光子的数目缩减10倍以上，实现了超越光子噪声极限的实时超灵敏荧光成像。该方法被应用于小鼠、斑马鱼、果蝇等多种模式动物的神经钙成像实验，观测范围涵盖细胞体、神经纤维、树突棘等多个尺度。此方法还被应用于观测免疫细胞在急性脑损伤之后的三维迁移过程，以及大脑皮层中胞外信使ATP（腺嘌呤核苷三磷酸）在损伤点位周围的发放过程，在国际上首次做到对ATP发放过程的长时程（1小时）三维（350×350×60 μm3）观测，并给出了关于发放位置、时间、发放点位的三维形状等量化特征的完整统计结论。