深度学习应用实例-电镜数据分析
2020年12月14日-在今年的ASCB-EMBO会议“CELL BIO virtual 2020”上，Aivia R&D展示了过去12个月所获得的结果总结。所展示的工作是我们两个主要的研究和开发，由NIH资助的项目的一部分：智能连接组学分析（ICA）和用于显微镜图像信噪比恢复、超分辨率恢复和虚拟(AIRS)的人工智能（AI）平台。
ICA是与华盛顿大学Rachel Wong教授团队的合作，重点研究电子和光学显微镜成像下神经元的检测和三维重建。深度学习被广泛用于检测和分割神经元。
AIRS是与NIH的Hari Shroff博士和Jiji Chen博士团队的合作，旨在开发和表征利用深度学习的Z 先进的图像恢复方法。
以下是三个海报（高分辨率印刷品和可下载的pdf文件），以及相应的视频演示：
有关这些研究的更多详细信息，请参阅我们的预印本：“三维残余通道注意力网络去噪和锐化荧光显微镜图像积”
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.08.27.270439v1
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