自监督内部学习增强三维荧光显微成像的各向同性分辨率

三维荧光显微镜通常表现出各向异性分辨率，这是因为轴向信息采样不足且比横向信息更加模糊，从而使精细三维结构的定量解释变得复杂。尽管人们已经探索了光学补救方法和计算复原方法，但许多方法要么需要繁琐的系统校准，要么依赖于精确的点扩散函数（PSF）模型及难以在所有样本和成像模态中满足的假设。本文提出DeepIso，这是一种自监督的各向同性恢复框架，将监督预训练与内部学习推理阶段相结合，以直接从实测体数据中估计退化过程。在无需显式指定PSF、也无需强制假设横向与轴向结构等价的情况下，DeepIso能够恢复轴向频率成分，改善细长结构的连续性，同时保留精细特征；无论在视觉评估还是定量指标方面，其性能均优于现有计算方法。该方法已在合成基准数据和实验数据集上得到验证，展示了其在共聚焦显微镜、光片显微镜和三维结构光照明显微镜中的各向同性增强能力，从而支持包括分割与跟踪在内的下游体数据分析。

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自监督内部学习增强三维荧光显微成像的各向同性分辨率

Mingzhe Wei，

Pengcheng Xu，

Junyu Liu，

Xuesong Li，

Xuhui Feng，

Jun Zhu，

Renwei Dong，

Hengjia Ran，

Wentao Zhu，

Yubing Han，

Yue Li，

Min Guo，

Huafeng Liu

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.06.04.717237

Mingzhe Wei

1

极端光子学与仪器全国重点实验室，浙江大学光电科学与工程学院，中国杭州，310027；

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发布于 2026 年 6 月 8 日。

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Hengjia Ran，

Wentao Zhu，

Yubing Han，

Yue Li，

Min Guo，

Huafeng Liu

bioRxiv

2026.06.04.717237；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.06.04.717237

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Wentao Zhu，

Yubing Han，

Yue Li，

Min Guo，

Huafeng Liu

bioRxiv

2026.06.04.717237；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.06.04.717237

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.04.717237v1?rss=1

🏷️ 三维荧光显微成像 各向异性分辨率 自监督学习 图像复原 显微图像分析