拉荷亚——深度学习是科学家从显微镜中的低分辨率图像中收集更多细节的潜在工具，但通常很难收集足够的基线数据来在此过程中训练计算机。 现在，索尔克研究所的科学家开发的一种新方法可以通过拍摄高分辨率图像并人为地对其进行降级，使该技术更容易实现。

研究人员将这种新工具称为“crappifier”，它可以使科学家更容易地获得以前难以观察的细胞或细胞结构的详细图像，因为它们需要弱光条件，例如线粒体，它可以当受到用于照射它们的激光的压力时会分裂。 它还可以帮助显微镜的大众化，让科学家即使没有强大的显微镜也能捕获高分辨率图像。 研究结果发表于 8 年 2021 月 XNUMX 日的期刊上 自然方法 .