黄维院士/李林教授/彭勃副教授《自然-通讯》：基于深度学习的线粒体图像分割与功能预测算法研究论文

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人工智能（AI）的快速发展正在推动各领域发生变革。2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖共同表彰了AI技术在复杂系统模拟和研究工具创新中的突破性贡献，这表明AI已成为驱动科学前沿发展的关键动力。在生物医学领域，深度学习在大规模数据分析和图像处理方面表现出了卓越的能力，为探索生命奥秘和开发创新疗法提供了全新的研究范式。 线粒体是细胞生命活动的核心驱动力，其形态与功能之间的复杂关系在能量代谢、信号传导和细胞凋亡等过程中发挥着重要作用。近年来，线粒体形态学和功能的研究已成为揭示多种疾病发病机制的关键切入点。然而，由于线粒体动态且复杂的结构特性，人工测量和传统分析方法在精确性方面面临诸多挑战，特别是在处理高通量和异质性样本时更是缺乏有效策略。因此，如何量化线粒体形态与功能之间的关系仍 ………………………………