Deep learning-based aberration compensation improves contrast and resolution in fluorescence microscopy.

Fuente: PubMed

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Guo, Min, Wu, Yicong, Hobson, Chad M, Su, Yijun, Qian, Shuhao, Krueger, Eric, Christensen, Ryan, Kroeschell, Grant, Bui, Johnny, Chaw, Matthew, Zhang, Lixia, Liu, Jiamin, Hou, Xuekai, Han, Xiaofei, Lu, Zhiye, Ma, Xuefei, Zhovmer, Alexander, Combs, Christian, Moyle, Mark, Yemini, Eviatar, Liu, Huafeng, Liu, Zhiyi, Benedetto, Alexandre, La Riviere, Patrick, Colón-Ramos, Daniel, Shroff, Hari
Format:	Artículo científico
Sprache:	en
Veröffentlicht:	Nature communications 2025
Schlagworte:	Deep Learning Animals Caenorhabditis elegans Microscopy, Fluorescence Mice Image Processing, Computer-Assisted Neural Networks, Computer Microscopy, Confocal
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