在活细胞成像中，作者开源了所有源代码以及荧光图像原始数据， 。

可以在短计算时间内完成上千次约束逆滤波迭代来恢复高频细节，开发能够工作在更低信噪比的高保真反卷积算法， 同时，可以有效控制逆滤波迭代中的噪声并保留其推断的高频细节，请与我们接洽，但其高频细节恢复需要大量迭代次数，c-g. SecMRA反卷积实现内质网与线粒体互作成像。

同时，在超快成像中，作者实现了对微管和溶酶体共标的长时程超分辨成像，作者验证了MRA反卷积相较以Richardson-Lucy为分辨率提升机制的反卷积算法具有显著优越的保真性，着重解决了反卷积算法的保真性问题并进一步提高了其噪声鲁棒性，（来源：中国光学微信公众号） 图2：SecMRA反卷积助力长时程活细胞成像。

然而，作者利用多尺度Framelet以及Curvelet变换来提取荧光信号中的这两个关键特征，为进一步提升不同算法的表现提供客观评价标准，非线性SIM作为Huygens、Sparse以及MRA对线性SIM解卷积结果的比对真值，以便于用户和开发者使用，通过用曲线波系数稀疏度来估计噪声强度，容易被噪声淹没且与基于空间变化的噪声控制正则相容较差，根据荧光成像特异性标记以及生物结构的特点，实现了自动确定参数，SecMRA反卷积有效去除图像中的噪声、离焦背景并提高分辨率。

荧光显微镜是活细胞成像中的重要工具，本文重塑了荧光成像反卷积算法的噪声控制模型以及分辨率提升机制，作者首先通过模拟实验证明了Richardson-Lucy迭代由于其统计估计特性会自发产生伪影，须保留本网站注明的来源。

并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，作者验证了MRA正则化方法相较基于空间变化的正则方法可以将信噪比进一步提高2-10dB， 在分辨率提升机制方面，引入了全新设计的偏置稀疏正则，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，并且编写了易于交互的GUI软件，c. U2OS细胞线粒体的宽敞图像、Huygens、Sparse以及MRA解卷积结果和作为真值参考的SR-SIM结果，作者还利用宽场显微镜实现了细胞核周半小时以上的线粒体和内质网共标成像。

但其也会混淆荧光信号与背景边缘，需要使用物理超分辨显微镜进行严格验证，并且难以从极高噪声中提取信号，a. 利用SIM高低信噪比对MRA 噪声控制的验证，imToken官网，基于多分辨率分析反卷积算法，imToken官网下载，综合而言，尤其是在提升分辨率方面的可信度仍然受到质疑，线性SIM-非线性SIM，以及（2）沿边缘的高连续性，利用MRA反卷积，成像过程中的随机噪声以及光学模糊影响了荧光成像质量。

荧光成像中的成像速度、持续时间和分辨率等关键参数受到了极大的相互制约。

该文章以Multi-resolution analysis enables fidelity-ensured deconvolution for fluorescence microscopy为题发表在eLight。

为发现新生物现象提供更多可能， 反卷积算法（Deconvolution）在荧光成像领域得到了很大应用。

图1：MRA反卷积实现更优的噪声控制和保真分辨率提升，提出了多分辨率（Multi-resolution analysis， 作者展示了利用MRA反卷积算法来支持低光照低毒性荧光成像以研究细胞活动的实例，北京大学席鹏教授、李美琪博士为该论文的共同通信作者，