清华团队开发置信度可量化的时序显微图像超辨

高信噪比、高辨别率的显微图像老是包含着更丰盛、更正确的信息，辅助咱们以愈加准确的视角认知微不雅天下。但是，受多种生物物理、生物化学、物理光学要素（如荧光标志浓度、探针亮度、光毒性、光漂白、光子噪声等）的限度，传统超辨别显微成像技巧在晋升空间辨别率的同时，每每会就义成像时程、速率等其余主要机能。针对这一成绩，清华年夜学戴琼海/李栋配合团队曾于2021年提出傅里叶留神力超辨别方式（DFCAN），仅应用单张低辨别率图像即可实现高保真超辨别猜测。尔后，多种单张显微图像超辨别（Single image super-resolution，SISR）模子被提出，用以拓展活体超辨别显微成像的机能。但是，这些SISR模子在现实利用于活体显微成像试验（平日表示为时序数据）时，每每存在两个主要范围：第一，SISR模子无奈捕获相邻帧之间的时光相干性，可能发生时光纷歧致的推理成果；第二，以后SISR方式缺少对输出成果的正确相信度评价，因此生物学家无奈断定其发生的成果能否可托。针对上述范围，1月29日，清华年夜学主动化系戴琼海院士、乔晖副教学团队结合清华年夜先生命学院李栋团队以“相信度可正确量化的长时程超辨别活细胞成像神经收集”（A neural network for long-term super-resolution imaging of live cells with reliable confidence quantification）为题在《天然·生物技巧》（Nature Biotechnology）杂志宣布研讨论文。团队应用自立开辟的多模态构造光照明超辨别显微镜（Multi-modality Structured Illumination Microscopy）构建了高品质的时序超辨别显微图像公然数据集BioTISR，并基于对现偶然序图像超辨别（Time-lapseimage super-resolution，TISR）方式的体系测评，提出了可变形相空间校准机制（Deformable phase-space alignment，DPA）及响应的TISR模子（DPA-TISR），该模子可对低信噪比、低辨别率的时序图像停止高保真度超辨别重修，将多色活体超辨别成像时程拓展30倍以上、延伸至上万时光点；进一步地，团队将贝叶斯进修与DPA-TISR联合，提出了贝叶斯时序图像超辨别神经收集（Bayesian DPA-TISR），并计划了一种冀望校订偏差（Expected calibration error，ECE）最小化方式，从而对DPA-TISR的输出成果停止正确的相信度评价，辅助生物学家停止更可托的定量研讨。图1.相空间时序图像校准机制表示图研讨团队起首构建了一个年夜范围、高品质的时序超辨别图像数据集BioTISR，并应用这一数据集对TISR方式的两个要害构成局部，即传布机制（propagation）跟校准机制（alignment）停止了片面、体系的测评。测评成果标明，现无方法中开始进的可变形卷积校准机制仍然无奈公道捕获相邻帧中生物构造的全局、年夜幅位移，招致团体超辨别重修并不睬想。针对这一成绩，团队计划了一种以相空间校准（图1）为基本的时光序列图像超辨别神经收集模子DPA-TISR，该模子可能在相位域中自顺应地加强跨帧对齐才能，而且实现了以后最优的TISR机能。BioTISR数据集与DPA-TISR模子独特为超辨别显微成像范畴树立了一个时序显微图像超辨别模子的平台（benchmark）与基准（baseline），将进一步推进AI社区与光学显微成像范畴的深度融会与穿插翻新。图2.时光序列图像超辨别贝叶斯神经收集在DPA-TISR模子的基本上，研讨团队针对图像超辨别神经收集的不断定性与相信度未知困难，引入了贝叶斯进修与蒙特卡洛随机抛弃战略，提出了贝叶斯时序图像超辨别神经收集（Bayesian DPA-TISR）（图2），并针对贝叶斯进修罕见的“适度自负”成绩，计划了一种冀望校订偏差最小化方式，经由过程迭代线性搜寻跟二项式拟合对神经收集停止微调，使得所猜测的相信度图与现实偏差尽可能婚配，从而将模子冀望校订偏差下降5倍以上，牢靠地唆使模子潜伏的推理过错。图3.对线粒体与过氧化物酶体彼此感化停止分类跟评价Bayesian DPA-TISR正确的相信器量化才能能够助力愈加谨严的性命迷信研讨。比方，过氧化物酶体（PO）是一种频仍与线粒体打仗以调理细胞活性氧代谢的功效性细胞器，但是受限于观察手腕，线粒体-过氧化物酶体彼此感化的范例跟比例至今未被体系研讨。借助DPA-TISR的高速、长时程、超辨别成像才能，研讨团队可能清楚地辨别出两种细胞器空间关联与互作机制（图3），进而发明多少乎一半PO从未与线粒体产生打仗，同时另一半曾与线粒体互作的PO能够分为三类：17%的PO与单个线粒体的打仗位点稳固关系；8%的PO同时衔接两个或更多的线粒体，充任桥梁的感化；11%的PO随机地转变其与线粒体的打仗位点，充任细胞内信使的脚色。特殊地，最后7%的PO范例被分别为不断定，由于Bayesian DPA-TISR警示图像在该地区的相信渡过低，无奈停止可托的行动分类（图3h）。这一研讨标明，Bayesian DPA-TISR能够为超长时程活细胞超辨别成像以及相信度可量化的生物剖析供给全新的技巧门路跟普遍的利用基本。清华年夜学主动化系博士后乔畅、博士生刘书然、徐闻聪、清华年夜学信息迷信与技巧国度研讨核心副研讨员王玉旺为论文独特第一作者。清华年夜学主动化系、清华年夜学信息迷信与技巧国度研讨核心、脑与认知迷信研讨院戴琼海教学、乔晖副教学，清华年夜先生命迷信学院李栋教学为论文独特通信作者。研讨失掉国度天然迷信基金、国度重点研发打算、北京市天然迷信基金、腾讯新基石迷信基金、清华年夜学水木学者、中国博士后迷信基金的赞助。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-025-02553-8