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顕微鏡の高解像度化には、高度な画像再構成アルゴリズムが不可欠です。特にSTED顕微鏡等でノイズや回折限界といった課題を克服するために重要です。深層学習などの計算モデルは、大量の画像データから学習し画質を向上させ、隠れた詳細を明らかにします。これにより、生細胞内のミトコンドリア動態等の動的プロセスを詳細に観察でき、細胞機能や疾患理解に貢献します。堅牢な評価と共に、計算技術と物理学の融合が顕微鏡の限界を押し広げます。
