Abstract
Fluorescence live cell microscopy is central to the analysis of inter- and intracellular signaling. However, analysis of highly dynamic, local processes requires high temporal and spatial resolution imaging, which is intrinsically linked to a low signal-to-noise ratio. To improve image quality after data acquisition, computational techniques, referred to as deconvolution, are being developed. Here, we discuss recent approaches in the areas of variational and deep learning image deconvolution.
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Literatur
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Lena-Marie Woelk 2009–2015 Physikstudium an der Universität Hamburg. Dort 2016–2019 Promotion in Theoretischer Festkörperphysik. Seit 2019 Postdoktorandin im Bereich Medizinische Bildverarbeitung am Institut für Computational Neuroscience (ICNS) des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE).
Björn-Philipp Diercks 2007–2012 Biologiestudium (B.Sc., M.Sc.) an der Universität Hamburg mit anschließender Promotion am Institut für Biochemie und Molekulare Zellbiologie (IBMZ) des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf. Seit 2020 Arbeitsgruppenleiter am IBMZ.
René Werner 1999–2005 Informatik- und 2001–2008 Physikstudium an der Universität Hamburg. 2012 Promotion in Informatik an der Universität zu Lübeck. 2012–2015 Postdoktorand und seit 2015 Arbeitsgruppenleiter für Medizinische Bildverarbeitung am Institut für Computational Neuroscience (ICNS) des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf.
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Woelk, LM., Diercks, BP. & Werner, R. Dekonvolution von Mikroskopiedaten bei niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis. Biospektrum 28, 720–722 (2022). https://doi.org/10.1007/s12268-022-1850-2
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