Abstract

成像技术一直是推动生物医学领域发展的重要驱动力。在众多成像技术中，光学显微镜是唯一能够在活体条件下对任意蛋白分子进行连续追踪的技术方法。近年来，以超分辨显微镜为代表的技术进步，开启了在更高时空精度研究生命活动的大门。但需要注意的是，在对活体生物样品进行连续成像时，许多超分辨成像技术依然面临严重的局限和挑战。这是因为得到超分辨图像往往需要较高的激发光功率和较长的图像采集时间。这些因素都会造成超分辨活细胞成像性能的显著下降。本报告将介绍李栋课题组针对上述问题开展的高时空分辨成像技术研制工作。在显微镜硬件方面：开发了多模态结构光超分辨显微镜，以及晶格光片超分辨显微镜系统，集成了TIRF-SIM、GI-SIM、Nonlinear-SIM、3D-SIM等在内的多种成像模式，实现了在活细胞条件下对多种生物过程进行高速、多色、长时程超分辨成像；在超分辨图像重建软件方面：提出了傅立叶域注意力机制的特征图提取方法，以此开发了傅立叶域注意力卷积神经网络，以及合理化深度学习超分辨成像等技术方法，能够在低信噪比条件下获得与传统超分辨显微镜技术媲美的成像效果，从而显著扩展了传统超分辨显微镜的适用范围。

Speaker

李栋，清华大学生命科学学院教授；2006年毕业于浙江大学光电信息工程学系，获工学学士学位；2011年毕业于香港科技大学获电子与计算机工程学系，获博士学位；2011-2015年在美国霍华德休斯医学研究所从事超分辨显微镜技术开发的博士后研究。目前，李栋研究员从事光学显微成像技术的开发与生命科学应用研究，特别是开发适于活体、高速、长时程、低损伤的超分辨荧光显微镜成像技术。首创了条纹激活非线性结构光显微镜、掠入射结构光超分辨显微镜，以及合理化深度学习超分辨成像等技术方法。代表性工作发表在Cell、Science、Nature Biotechnology、Nature Methods、Molecular Cell、Developmental Cell等期刊。