基于神经网络的受损生物光学图像数据处理与重建
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。深度学习技术与生物光子学装置的整合在生物成像领域开辟了新的前景，并通过在大量理想、优越或备选数据上训练的深度学习模型来补偿意图妥协于某些测量指标，以在成本、速度和形态上打造更好的生物成像工具，进而提高生物光子成像的各个方面。本文深入回顾了研究人员在生物光子学装置中故意损害的多种测量方面，包括点扩散函数、信噪比、采样密度和像素分辨率。通过故意妥协这些指标，研究人员旨在不仅通过应用深度学习网络恢...
深度学习技术与生物光子学装置的整合在生物成像领域开辟了新的前景。通过在大量数据上训练的深度学习模型，可以提高生物光子成像的各个方面。本文回顾了研究人员在生物光子学装置中故意损害的多种测量方面，并讨论了成功采用这一策略的各种生物光子学方法。最后，提供了对未来可能性的观点，希望激发读者探索新的平衡方法。
