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华科大团队联合研发自监督超分辨成像技术 突破活细胞观测数据依赖瓶颈
2025年12月17日 15:13:59
来源：化工仪器网 作者：宋池 点击量：3885
华中科技大学联合团队开发自监督重建结构照明显微术（SSR-SIM），创新融合物理先验与自监督学习，无需真值数据即可实现高精度超分辨成像。该方法揭示了细胞骨架重塑、病毒互作等新颖生物学现象，为生命科学研究提供了强大工具。
近日，《自然·方法学》(Nature Methods)在线发表了一项题为“自监督重建结构照明显微术实现生物友好型高精度超分辨率成像”的研究成果。该研究提出了一种名为自监督重建结构照明显微术(SSR-SIM)的新型成像方法，旨在克服现有深度学习超分辨成像技术对大量高质量“真值”训练数据的依赖，提升活细胞长时程观测的普适性与可靠性。华中科技大学为论文第一完成单位。
基于深度学习的结构光照明显微镜(SIM)技术，能够在活细胞中实现长时程超分辨率成像，是研究亚细胞结构动态的重要工具。然而，该技术通常需要利用配对的高分辨率“真值”图像来训练神经网络，这类数据在光敏感、快速变化的生物过程中难以获取，限制了技术的广泛应用。此外，现有端到端网络模型往往未充分融入成像物理模型，在低信噪比条件下重建质量易受影响。
针对上述挑战，华中科技大学谭山教授团队联合清华大学李栋教授团队、复旦大学刘妍君教授团队，提出SSR-SIM方法。该方法的核心创新在于，将重建伪影的统计特性分析与结构光照明的物理先验知识相结合，无需采集任何真值图像数据即可进行模型训练。
研究团队首先分析了现有自监督算法在活细胞SIM成像中失效的原因，指出重建伪影的空间长程相关性与活细胞生物信号的快速变化，导致基于空间或时间采样的自监督方法难以完全恢复高频信息。为此，团队从硬件层面设计了“信号一致成像序列”，通过精确控制照明，同步采集两组生物信号一致、噪声独立的原始图像，从而满足自监督学习的有效性前提。基于此，研究人员构建了新的自监督重建损失函数，并证明了其能达到与有监督模型相当的重建精度。
在网络架构设计上，研究团队开发了物理光学先验混合卷积与Transformer架构(PHCT)，兼具局部特征与远程像素依赖关系的建模能力。该架构中的物理先验引导模式激活(PPA)模块，显式编码了结构光调制的频率信息，增强了对高密度照明条纹的解调能力，从而更完整地恢复图像的超分辨细节。
在公开基准数据集上的定量评估显示，SSR-SIM在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等指标上优于现有的非学习型、有监督及无监督SIM算法，且在多种荧光光子数条件下表现稳健。该方法展现出较低的光毒性，钙离子荧光指示剂监测证实其引起的细胞应激反应与阴性对照组相当，显著低于传统SIM，有利于长时程观测。此外，该方法网络模型参数量小(最低仅0.33M)，重建速度快(如处理512×512图像约需17毫秒)，并可通过集成的蒙特卡洛Dropout层提供不确定性估计。
凭借高时空分辨率、低光毒性和长时程成像能力，研究团队利用SSR-SIM在多种活细胞场景中取得了系列观测成果，包括：持续记录肌动蛋白骨架重塑超4小时；清晰观测线粒体嵴的分裂、融合与旋转；实时捕捉病毒糖蛋白与内质网的相互作用及其导致的内质网形态变化；解析内吞循环过程中运输载体的形态转变；揭示痘苗病毒诱导的肌动蛋白彗星尾具有“中空”、“多尾”等复杂结构；以及记录隧道纳米管中线粒体在运输过程中仍能发生分裂等新现象。研究团队还将该技术拓展至三维成像(SSR-3D-SIM)，实现了在极低光照下对线粒体网络等结构的高保真三维动态观测。
研究团队指出，SSR-SIM不仅解决了深度学习SIM对真值数据的依赖问题，还通过引入物理先验提升了重建保真度与通用性。该技术有望将SIM固有的高速、低光毒性、多色兼容等优势，进一步拓展至更广泛的活体生物样本和动态过程研究中，为细胞生物学、病毒学、神经科学等领域提供新的研究工具。该工作也为计算显微成像领域提供了算法与物理模型深度融合的新范式。
素材来源：Nature Methods
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