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大型科研儀器賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新 “園企走平臺(tái)” 蕭山區(qū)重點(diǎn)企業(yè)與省高能級(jí)平臺(tái)雙向?qū)咏涣鲿?huì)成功舉辦
1月28日，大型科研儀器賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新 “園企走平[詳細(xì)]
華科大團(tuán)隊(duì)聯(lián)合研發(fā)自監(jiān)督超分辨成像技術(shù) 突破活細(xì)胞觀測(cè)數(shù)據(jù)依賴瓶頸
2025年12月17日 15:13:59
來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 作者：宋池 點(diǎn)擊量：3838
華中科技大學(xué)聯(lián)合團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)自監(jiān)督重建結(jié)構(gòu)照明顯微術(shù)（SSR-SIM），創(chuàng)新融合物理先驗(yàn)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)需真值數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)高精度超分辨成像。該方法揭示了細(xì)胞骨架重塑、病毒互作等新穎生物學(xué)現(xiàn)象，為生命科學(xué)研究提供了強(qiáng)大工具。
近日，《自然·方法學(xué)》(Nature Methods)在線發(fā)表了一項(xiàng)題為“自監(jiān)督重建結(jié)構(gòu)照明顯微術(shù)實(shí)現(xiàn)生物友好型高精度超分辨率成像”的研究成果。該研究提出了一種名為自監(jiān)督重建結(jié)構(gòu)照明顯微術(shù)(SSR-SIM)的新型成像方法，旨在克服現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)超分辨成像技術(shù)對(duì)大量高質(zhì)量“真值”訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提升活細(xì)胞長(zhǎng)時(shí)程觀測(cè)的普適性與可靠性。華中科技大學(xué)為論文第一完成單位。
基于深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)光照明顯微鏡(SIM)技術(shù)，能夠在活細(xì)胞中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)程超分辨率成像，是研究亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)的重要工具。然而，該技術(shù)通常需要利用配對(duì)的高分辨率“真值”圖像來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這類數(shù)據(jù)在光敏感、快速變化的生物過(guò)程中難以獲取，限制了技術(shù)的廣泛應(yīng)用。此外，現(xiàn)有端到端網(wǎng)絡(luò)模型往往未充分融入成像物理模型，在低信噪比條件下重建質(zhì)量易受影響。
針對(duì)上述挑戰(zhàn)，華中科技大學(xué)譚山教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合清華大學(xué)李棟教授團(tuán)隊(duì)、復(fù)旦大學(xué)劉妍君教授團(tuán)隊(duì)，提出SSR-SIM方法。該方法的核心創(chuàng)新在于，將重建偽影的統(tǒng)計(jì)特性分析與結(jié)構(gòu)光照明的物理先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合，無(wú)需采集任何真值圖像數(shù)據(jù)即可進(jìn)行模型訓(xùn)練。
研究團(tuán)隊(duì)首先分析了現(xiàn)有自監(jiān)督算法在活細(xì)胞SIM成像中失效的原因，指出重建偽影的空間長(zhǎng)程相關(guān)性與活細(xì)胞生物信號(hào)的快速變化，導(dǎo)致基于空間或時(shí)間采樣的自監(jiān)督方法難以完全恢復(fù)高頻信息。為此，團(tuán)隊(duì)從硬件層面設(shè)計(jì)了“信號(hào)一致成像序列”，通過(guò)精確控制照明，同步采集兩組生物信號(hào)一致、噪聲獨(dú)立的原始圖像，從而滿足自監(jiān)督學(xué)習(xí)的有效性前提?；诖?，研究人員構(gòu)建了新的自監(jiān)督重建損失函數(shù)，并證明了其能達(dá)到與有監(jiān)督模型相當(dāng)?shù)闹亟ň取?br />
在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)上，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了物理光學(xué)先驗(yàn)混合卷積與Transformer架構(gòu)(PHCT)，兼具局部特征與遠(yuǎn)程像素依賴關(guān)系的建模能力。該架構(gòu)中的物理先驗(yàn)引導(dǎo)模式激活(PPA)模塊，顯式編碼了結(jié)構(gòu)光調(diào)制的頻率信息，增強(qiáng)了對(duì)高密度照明條紋的解調(diào)能力，從而更完整地恢復(fù)圖像的超分辨細(xì)節(jié)。
在公開(kāi)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的定量評(píng)估顯示，SSR-SIM在峰值信噪比(PSNR)、結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)等指標(biāo)上優(yōu)于現(xiàn)有的非學(xué)習(xí)型、有監(jiān)督及無(wú)監(jiān)督SIM算法，且在多種熒光光子數(shù)條件下表現(xiàn)穩(wěn)健。該方法展現(xiàn)出較低的光毒性，鈣離子熒光指示劑監(jiān)測(cè)證實(shí)其引起的細(xì)胞應(yīng)激反應(yīng)與陰性對(duì)照組相當(dāng)，顯著低于傳統(tǒng)SIM，有利于長(zhǎng)時(shí)程觀測(cè)。此外，該方法網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量小(最低僅0.33M)，重建速度快(如處理512×512圖像約需17毫秒)，并可通過(guò)集成的蒙特卡洛Dropout層提供不確定性估計(jì)。
憑借高時(shí)空分辨率、低光毒性和長(zhǎng)時(shí)程成像能力，研究團(tuán)隊(duì)利用SSR-SIM在多種活細(xì)胞場(chǎng)景中取得了系列觀測(cè)成果，包括：持續(xù)記錄肌動(dòng)蛋白骨架重塑超4小時(shí)；清晰觀測(cè)線粒體嵴的分裂、融合與旋轉(zhuǎn)；實(shí)時(shí)捕捉病毒糖蛋白與內(nèi)質(zhì)網(wǎng)的相互作用及其導(dǎo)致的內(nèi)質(zhì)網(wǎng)形態(tài)變化；解析內(nèi)吞循環(huán)過(guò)程中運(yùn)輸載體的形態(tài)轉(zhuǎn)變；揭示痘苗病毒誘導(dǎo)的肌動(dòng)蛋白彗星尾具有“中空”、“多尾”等復(fù)雜結(jié)構(gòu)；以及記錄隧道納米管中線粒體在運(yùn)輸過(guò)程中仍能發(fā)生分裂等新現(xiàn)象。研究團(tuán)隊(duì)還將該技術(shù)拓展至三維成像(SSR-3D-SIM)，實(shí)現(xiàn)了在極低光照下對(duì)線粒體網(wǎng)絡(luò)等結(jié)構(gòu)的高保真三維動(dòng)態(tài)觀測(cè)。
研究團(tuán)隊(duì)指出，SSR-SIM不僅解決了深度學(xué)習(xí)SIM對(duì)真值數(shù)據(jù)的依賴問(wèn)題，還通過(guò)引入物理先驗(yàn)提升了重建保真度與通用性。該技術(shù)有望將SIM固有的高速、低光毒性、多色兼容等優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步拓展至更廣泛的活體生物樣本和動(dòng)態(tài)過(guò)程研究中，為細(xì)胞生物學(xué)、病毒學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域提供新的研究工具。該工作也為計(jì)算顯微成像領(lǐng)域提供了算法與物理模型深度融合的新范式。
素材來(lái)源：Nature Methods
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