荧光成像技术和机器学习的发展生物医学应用

荧光成像技术彻底改变了生物医学研究提供了一个非侵入性和高分辨率生物过程在分子可视化的工具,细胞,全身水平。这使得研究人员调查复杂的生物系统以前所未有的敏感性和特异性,导致生物医学研究的重要发现在各个领域。近年来,机器学习已经成为一个关键的工具对大而复杂的图像数据进行分析和解读。通过结合这两种技术,研究人员可以利用的优势开发新见解生物系统,提高诊断和治疗疾病。

我们欢迎提交高质量的原始研究、审查、原子力和视角,文章地址这些主题,并提供洞察当前最先进的荧光成像生物医学应用。这个研究课题将提供一个平台,跨学科的讨论和研究人员之间的合作,临床医生、和行业专业人士,推进生物医学研究的终极目标和改善人类健康。

在本研究课题中,我们专注于为生物医学应用荧光成像技术的最新进展,重点放在机器学习与荧光成像技术的集成。感兴趣的主题包括,但不限于:
•开发新型荧光探针和传感器成像生物过程
•机器学习方法荧光体的设计和优化,包括预测的光谱特性,优化,合成及构效关系。
•应用荧光成像技术等多学科领域的细胞和分子生物学、神经科学、免疫学、癌症研究、药物发现。
•荧光显微技术的进步,包括超分辨率显微镜,第二个近红外多光子显微镜和生物窗口(NIR-II, 1000 - 1700海里)成像。
•荧光成像与其它成像模式的整合,如磁共振成像(MRI),正电子发射断层扫描(PET)
•开发的机器学习算法的分析和解释荧光成像技术诊断和治疗的数据。
•挑战和未来的发展方向为生物医学应用在荧光成像技术的发展

关键字:荧光成像技术,生物医学,机器学习,NIR-II荧光团,超分辨率

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。