近期，南方科技大学李依明课题组针对单分子定位显微镜（SMLM）在高通量超分辨成像中的应用，提出了 LiteLoc，一种基于轻量化深度学习的高效可扩展分析框架。相关成果以“Scalable and lightweight deep learning for efficient high accuracy single-molecule localization microscopy”为题发表于国际权威期刊Nature Communications。
LiteLoc创新成果
单分子定位显微（SMLM）需从数万帧单分子闪烁图像中精确定位分子位置，这一过程生成的海量数据对计算效率与数据吞吐能力提出了严苛要求。
LiteLoc 轻量级深度学习框架围绕“实时、高精度、高通量”三大目标，突破了高通量 SMLM 重建的多项关键技术瓶颈：
轻量化网络结构：显著减少网络参数量与计算开销，使成像—分析流程更加高效，特别适用于长时间连续采集的 SMLM 成像模式。
可扩展系统架构：支持多 GPU 并行、跨平台部署，为大规模数据处理提供灵活的工程化扩展路径。
高精度定位优化：在保持接近 Cramér–Rao 下限（CRLB）的定位误差前提下，实现 567 MB/s 的分析吞吐率，将重建时间从 4.2 小时缩短至 225 秒，达到接近相机帧率的实时处理能力。
图1 LiteLoc可扩展并行框架和轻量化深度学习网络示意图
单分子定位显微镜
高通量成像挑战
1. 相机信噪比——定位精度的核心约束
单分子成像的光子数极低，任何背景噪声或读出噪声的增加都会显著降低定位精度。要使 LiteLoc 达到接近 Cramér–Rao 下限（CRLB）的理论定位极限，成像探测器必须提供高信噪比与高光子保真度的数据输入。
2. 相机帧率——高通量实时分析的前提
3D SMLM 通常需要持续采集成千上万帧图像。如果相机读出速度不足，将导致深度学习推理滞后，无法在样品发生漂移之前完成高精度重建。
图 2 LiteLoc的分析速度及定位表现
Dhyana 400BSI V3
相机应用优势解析
LiteLoc单分子定位显微镜选用了鑫图
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