一种荧光寿命辅助的深度学习驱动荧光多色超分辨成像方法

本发明公开了一种荧光寿命辅助的深度学习驱动荧光多色超分辨成像方法，包括如下方法步骤：步骤一：对多种荧光样品进行荧光显微超分辨成像，获得不同组分的超分辨图像；步骤二：通过退化模型，将不同组分的超分辨图像转化为多通道超分辨图像、单通道低分辨图像和分类图，用于训练深度学习模型；步骤三：利用深度学习模型，结合强度图像和荧光寿命信息，将单通道低分辨图像转化为多通道高分辨图像。本发明结合荧光寿命成像和深度学习模型，实现从单通道低分辨图像到多通道高分辨的提升在只使用单通道荧光寿命显微成像系统，不增加成像系统构成的基础上，实现可用通道数和空间分辨率的显著提升，同时确保多通道超分辨图像的精准性得以维持。