摘要：活细胞成像对于理解细胞内的复杂生物过程至关重要，但传统的显微镜技术如宽场荧光显微镜和共聚焦显微镜在分辨率、光毒性和光漂白等方面存在局限性。光片显微镜（LSM）作为一种新兴的三维荧光成像技术，通过将激发光限制在微米级厚度的光片内，实现了高时空分辨率和低光毒性的三

活细胞成像对于理解细胞内的复杂生物过程至关重要，但传统的显微镜技术如宽场荧光显微镜和共聚焦显微镜在分辨率、光毒性和光漂白等方面存在局限性。光片显微镜（LSM）作为一种新兴的三维荧光成像技术，通过将激发光限制在微米级厚度的光片内，实现了高时空分辨率和低光毒性的三维成像能力。然而，尽管LSM具有这些优势，其分辨率仍然受到衍射极限的限制。为了进一步提高分辨率，超分辨率技术如结构化照明显微镜（SIM）被引入到LSM中。尽管如此，现有的超分辨率技术仍然面临一些挑战，例如各向异性分辨率、光毒性问题以及数据处理和模型训练的高要求。

清华大学李栋和戴琼海等人提出了一种新的技术——Meta-rLLS-VSIM（Meta-learning-empowered Reflective Lattice Light-Sheet Virtual Structured Illumination Microscopy），旨在通过改进光学系统和计算方法，实现三维各向同性的超分辨率成像，并通过元学习框架显著减少训练数据需求和模型训练时间，从而快速适应不同生物样本和信噪比条件。相关内容以“Fast-adaptive super-resolution lattice light-sheet microscopy for rapid, long-term, near-isotropic subcellular imaging”为题发表在《Nature Methods》上。

通过将训练数据集中的低分辨率光片显微镜（LLSM）图像和高分辨率光片结构化照明显微镜（LLS-SIM）图像输入到深度学习模型中，模型能够学习到从低分辨率到高分辨率的映射关系。实验结果表明，VSI-SR 方法能够成功地将各向异性的超分辨率图像转换为各向同性的超分辨率图像，显著提高了图像的分辨率和对比度。

通过元学习框架，模型能够在短时间内（30秒内）完成对新样本的微调，并且只需要少量的训练数据（3个感兴趣区域）。实验结果表明，经过微调的模型能够显著提高图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），并且能够清晰地分辨出细胞器的细节。

通过结合滚动快门共聚焦狭缝扫描技术，该技术能够在厚样本和散射样本上实现各向同性的超分辨率成像。实验结果表明，该技术能够在长时间（超过190,000张切片）内以高时空分辨率记录细胞分裂过程中肌动蛋白收缩环的动态变化，以及在小鼠胚胎中观察线粒体的动态变化。

通过反射光片显微镜获取的两个对称视图，结合自监督的 Richardson-Lucy 双循环融合网络（RL-DFN），该技术能够在三维空间中实现近各向同性的超分辨率重建。实验结果表明，该技术能够显著提高图像的轴向分辨率，与现有的自学习方法相比，能够更准确地重建出样本的三维结构。

通过在 Cos-7 细胞中同时标记过氧化物酶体、内质网和溶酶体，该技术能够在长时间（超过1小时）内以高时空分辨率记录细胞器的动态变化。实验结果表明，该技术能够清晰地分辨出细胞器的细节，并且能够观察到细胞器之间的相互作用，如内质网和溶酶体之间的动态变化。

本文通过开发 Meta-rLLS-VSIM 技术，实现了近各向同性的超分辨率成像，并显著提高了活细胞成像的时空分辨率和适应性。该技术在生物医学研究中具有广泛的应用前景，为理解细胞内的复杂生物过程提供了新的工具和方法。

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来源：凯视迈精密测量