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摘要
结构光照明超分辨显微镜（SIM）已成为分子细胞生物领域进行活细胞动态过程实时观测的重要工具。SIM作为一种计算成像方法，其成像质量很大程度依赖于超分辨图像重建算法的优劣。近5年来，陆续报道了近10种针对不同条件下的SIM超分辨成像开源算法，基于深度学习的SIM重建算法也层出不穷。理解各算法的原理及异同从而在实际成像实验中选择合适的成像算法，成为了SIM成像技术应用的重要环节。首先介绍了SIM成像的原理；然后分别从结构光参数估计、频谱优化的重建算法、基于深度学习的重建算法三方面介绍了SIM重建算法的最新进展，为SIM研究者及用户提供参考；最后总结了高质量SIM超分辨图像重建仍需解决的问题。
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单位中国科学院苏州生物医学工程技术研究所; 中国科学技术大学; 生物医学工程学院
