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研究团队期望能将本次工作中的创新手段进一步推广到各类光谱中，使用人工智能高效训练和搜寻微弱光谱信号，也推广到图像识别中把多个相关结构截取出来放在一起，产生人工“多结构”图像来高效训练和搜寻微弱图像信号。
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该平台还应用了包括深度学习在内的高级计算工具，保证长时间内的稳定成像。这一特性使得soTILT3D在处理密集发光点时的速度可达传统方法的十倍以上，大大缩短了捕捉细胞内复杂结构（例如核纤层、线粒体和细胞膜蛋白）详尽图像所需的时间。
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