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Leonardo：一种删除光片显微镜图像中样品引起的像差的工具集
4 Helmholtz AI，Helmholtz Munich，Neuherberg，德国，德国14 5 MORGRIDGE研究所，美国威斯康星州麦迪逊，美国威斯康星州麦迪逊15 6 6 6 Helmholtz Center，Helmholtz Center，Neuerherg，德国Neuherberg，德国16 7研究院 University, 17 Munich, Germany 18 8 Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 19 9 Department of Industrial and Molecular Pharmaceutics, Purdue University, 575 Stadium Mall Drive, West Lafayette, 20 IN 47907, USA 21 10 School of Medicine, Koç University, İstanbul, Turkey 22 11 Computer Aided Medical Procedures, Technical University of Munich, Munich, Germany 23 12 Computer美国巴尔的摩的约翰·霍普金斯大学（John Hopkins University），美国巴尔的摩24 13 AI研究所，赫尔姆霍尔茨·慕尼黑，德国诺伊尔伯格，德国诺伊尔伯格，25 14卓越群“多尺度生物影像学：从分子机器：从分子机器到可激发的细胞网络到可激发的细胞网络”
基于Cepstrum的干涉显微镜（CIM）用于定量相成像
摘要：提出了一种用于编码对相干显微镜中成像样品的复杂幅度场进行编码的通用方法，其中不需要对两个干涉梁中的任何一个限制。因此，成像梁通常可以与任何其他复杂振幅分布，尤其是考虑两个正交方向的任何其他复合幅度分布，尤其是自身的相干和移位版本。复杂的场值是通过一种新型基于Cepstrum的算法（称为空间移动Cepstrum（SSC））基于对象场频谱的互相关项的加权减法而被称为空间转移的CEPSTRUM（SSC），此外，除了从Holograper and Interviental的组合中，一项均具有一定的信息（一个范围）（一个范围）（一个范围）（一个范围）（一个范围），该效率是一份逐步播放的一部分（一个）。干涉梁移动1像素。结果，由于检索了该过程中涉及的三个干涉场的复杂幅度，因此视野的三倍。对此方法的概念验证验证，称为基于CEPSTRUM的干涉显微镜（CIM），考虑了考虑使用外轴全息构型，用于检索在紧凑的QUASIC-CASI-COMON-COMON-COMPOCT QUASIC-COMPONT QUASIC-COMPONT COMPLITACH PATER仪中的交叉相关性。包括不同类型的相样品的实验结果（包括分步校准和演示的分辨率测试目标以及固定的生物样本）。
使用X射线和光学显微镜
软X射线断层扫描（SXT）可以实现完全水合，低温保存的生物样品的三维（3D）成像，揭示了超微结构的细节，而无需染色，嵌入或切片。传统上仅在同步基因设施上可用，激光驱动的等离子源的最新进展导致了紧凑的软X射线显微镜（例如SXT-100）的发展。SXT-100将成像分辨率降低到54 nm全螺距，在30分钟到两个小时内获得了断层图。SXT-100与落叶显微镜整合在一起，通过桥接荧光和电子显微镜来促进相关工作流，同时保留玻璃化样品的结构完整性。我们通过各种用例演示了SXT-100的功能，包括成像Euglena Gracilis，酿酒酵母酵母细胞和哺乳动物细胞中的纳米颗粒。相对较短的断层图采集时间，软X射线断层扫描的几乎没有破坏性的性质以及其定量成像功能强调了其作为高级生物成像的强大工具的潜力。未来的发展有望增强吞吐量和更深入的整合，并与新兴的相关成像方式以及包括组织在内的各种样本类型。
CellSeg3d：荧光显微镜的自我监督3D细胞分割
了解细胞的复杂三维结构在生物学的许多学科中至关重要，尤其是在神经科学中。在这里，我们介绍了一组模型，包括3D变压器（Swinuneter）和一种新颖的3D自我监督学习方法（WNET3D），旨在解决生成3D地面真相数据和量化3D卷的核的固有复杂性。我们开发了一个名为CellSeg3d的Python软件包，该软件包在Jupyter笔记本和Napari GUI插件中提供了对这些模型的访问。认识到高质量的3D地面真相数据的稀缺性，我们创建了一个完全被人类宣传的中膜数据集，以提高该领域的评估和基准测试。为了评估模型性能，我们在四个不同的数据集中进行了测试：新开发的MesoSpim数据集，一个3D Platynereis-ish-Nuclei共聚焦数据集，一个单独的3D Platynereis-Nuclei灯光数据集，以及一个具有挑战性且具有挑战性和密集包装的Mouse-Skull-Nucleii colderii coldasaset。我们证明，我们的自我监管模型WNET3D（未经任何地面真相标签训练）以最先进的监督方法来实现绩效，为在标签式生物学环境中更广泛的应用铺平了道路。
deepcristae，用于恢复活显微镜图像中线粒体cristae的CNN
线粒体在真核细胞的生命周期中起着至关重要的作用。但是，我们仍然不知道它们的超微结构（例如内膜的cristae）如何动态发展以调节这些基本功能，以响应外部条件或与其他细胞成分相互作用。尽管高分辨率的荧光显微镜与最近开发的创新探针可以揭示该结构组织，但它们的长期，快速和实时3D成像仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们开发了一个称为DeepCristae的卷积神经网络，以恢复低空间分辨率显微镜图像中的线粒体cristae。我们的网络是使用专门为Cristae修复设计的新型损失从2D Sted图像训练的。为了有效地增加训练集的大小，我们还开发了一个以线粒体区域为中心的随机图像贴片采样。为了评估deepcristae，使用我们得出的指标来进行定量评估，我们通过关注线粒体和cristae像素而不是像往常一样在整个图像上进行了定量评估。根据所示的使用条件，DeepCristae在广泛的显微镜模态（刺激的发射耗尽（STED），Live-SR，Airyscan和Lattice Light片显微镜下都很好地工作。它最终是在与内托/溶酶体膜相互作用期间的线粒体网络动力学的上下文中应用的。
“先进电子显微镜的新视角”青年教授
异质外延及其应用研究中心 (CRHEA) 是一个专门从事半导体材料外延的研究实验室，特别是宽带隙半导体，如 III 族氮化物材料 (GaN、AlN)、氧化锌 (ZnO)、碳化硅 (SiC) 及其在洁净室中的微纳米加工。CRHEA 还研究二维材料，如石墨烯、氮化硼和过渡金属二硫属化物以及超导 (NbN) 和新型铁电材料 (ScAlN、ZnMgO)。这些材料被加工成微电子、光电子、光子学、超表面和量子异质结构的设备。CRHEA 还开展纳米科学和晶体生长的基础研究。CRHEA 涉及的主要领域涉及能源转型、未来通信以及环境和健康。该实验室拥有九个分子束外延生长反应器和六个气相生长反应器。它还拥有用于材料结构表征的工具，包括最先进的透射电子显微镜 (TEM) (https://www.crhea.cnrs.fr/ACT-M/index.htm) 和用于微纳米制造的洁净室。CRHEA 拥有 70 名研究人员，其年度预算为 450 万欧元（不包括工资）。
显微镜中的机器学习 - 见解，机会和挑战
机器学习（ML）正在将图像处理和分析的领域从艰苦的任务自动化转变为对视觉模式的开放式探索。这对图像驱动的生命科学研究，尤其是显微镜具有显着意义。在这篇评论中，我们关注与从用户的角度应用基于ML的管道用于显微镜数据集相关的机会和挑战。我们研究了不同数据特征的重要性 - 数量，可传递性和内容 - 以及如何确定要使用的ML模型以及它们的输出。在细胞生物学问题和应用的背景下，我们进一步讨论了ML公用事业范围，即数据策展，探索，预测和解释，以及它们在显微镜的背景下所带来的并转化为什么。最后，我们探讨了显微镜中与ML相关的挑战，常见的人工制品和风险。基于其他领域的见解，我们建议如何在显微镜中减轻这些陷阱。
超铁颗粒诱导的肺上皮细胞损伤的纳米生物界面研究的新型相关显微镜方法
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者，它是根据预印本提供的（未经同行评审的认证），他已授予Biorxiv的许可证，以在
新型聚合物薄膜制造用于原位透射电子显微镜研究的石墨化
由于其出色的物理，化学和电化学特性，热解碳已成为各种技术应用的有前途的材料[1]。热解碳可以通过在受控条件下在高温和惰性气氛中的受控条件下的聚合物碳前体进行热解。通过调整热解条件，碳原子的杂交以及衍生碳的物理化学特性可以量身定制。尽管一些研究人员试图以原子量规模研究石墨化过程，但全面的理解仍然难以捉摸。透射电子显微镜（TEM）非常适合研究纳米级热处理过程中聚合物薄膜的石墨化[2]。的确，TEM提供了原位分析能力的优势，这些功能可以揭示热解过程中热解碳的纳米结构。但是，聚合物薄膜样品的制备仍然是一个挑战。这项工作介绍了通过两光子聚合物化（2pp）3D打印技术的基于mems的TEM加热芯片（密集溶剂）上悬浮的聚合物薄膜结构的微结构[3]。我们还报告了原位研究的结果，用于追踪热解碳的石墨化。