自动化超微结构分析：基于大规模高光谱电子显微镜的研究 学术背景 电子显微镜（Electron Microscopy, EM）是研究生物超微结构的关键技术，能够在生物分子分辨率下揭示细胞的精细结构。近年来，随着自动化和数字化的发展，电子显微镜能够以纳米级分辨率捕获大面积的细胞和组织样本。然而，电子显微镜图像通常是灰度图像，且数据量庞大，分析过程往往依赖于繁琐的手动注释，这限制了其在大规模研究中的应用。为了解决这一问题，研究者们开始探索如何通过自动化手段提取生物分子组装体的信息，从而加速对生物超微结构的理解。 本文的研究背景在于，尽管电子显微镜在生物医学研究中具有重要地位，但其分析过程仍然面临挑战。特别是，如何从大规模的电子显微镜数据中自动提取生物分子信息，成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一...

利用基于扩散模型的深度学习算法增强超结构成像与体积电子显微镜 背景介绍 电子显微镜（Electron Microscopy，简称EM）作为一种高分辨率成像工具，对细胞生物学取得了重大突破。传统的EM技术主要用于二维成像，尽管已经揭示了复杂的纳米级别细胞结构，但在研究三维（3D）结构时存在一定局限性。体积电子显微镜（Volume Electron Microscopy，简称VEM）作为一种更为先进的技术，通过串联切片和断层扫描技术（如透射电子显微镜TEM和扫描电子显微镜SEM）实现了细胞和组织的3D成像，可以提取细胞、组织甚至小模型生物体的纳米级3D结构。 尽管VEM技术突破了传统二维EM的局限性，但其成像速度和质量之间存在固有的权衡关系，导致成像区域和体积的限制。此外，生成各向同性（isot...