发表机构
The City College of City University of New York（纽约城市大学城市学院）
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本文在合成帧上训练神经网络逼近密集发射源定位的最优贝叶斯估计器，为高通量大视场超时空分辨率SMLM奠定基础。
AI 中文摘要
我们在合成帧上训练神经网络，以逼近密集发射源定位中的最优贝叶斯估计器。该结果验证了未来训练神经网络以实现高通量大视场超时空分辨率SMLM的研究方向。
英文摘要
We train neural networks on synthesized frames to approach the optimum Bayes estimator for dense emitter localization. The result justifies the future work on training neural networks to achieve high-throughput large-FOV super spatiotemporal resolution SMLM.
Comments28 pages, 5 figures
