Nature重磅，深度学习赋能光学领域，引爆光学新风口，迎来黄金时代！

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深度学习光学成像结合了深度学习与光学成像技术，旨在通过数据驱动的方法提升成像质量、速度和自动化水平。传统光学成像面临分辨率限制、噪声干扰、复杂环境下的信号衰减以及数据处理效率低等挑战。深度学习凭借其自动特征提取、强大的非线性建模能力和高效数据处理优势，为这些挑战提供了解决方案。该技术在生物医学成像、计算成像、遥感与天文成像以及工业检测等领域展现出广泛应用前景。 深度学习光学成像的应用 显微成像 具体应用 生物医学成像：用于细胞、组织、器官的高分辨率成像，如荧光显微镜、共聚焦显微镜等。 活体成像：实时观察活体样本的动态过程，如细胞分裂、神经活动等。 病理学分析：自动识别和分类病理切片中的病变区域。 优势 提升分辨率：通过超分辨率技术突破光学衍射极限。 去噪与增强：在低光条 ………………………………