光谱成像 / 荧光寿命成像向下探索
多功能荧光寿命分析平台
FLIMLab
让细胞的结构与寿命，一同显现。
从多厂商数据到 PGNN 智能解析，从细胞成像到多模态分析。
连接预处理、寿命解析、结果分析与仿真训练。
图像工作区
可交互细胞结构与寿命，同屏观察。
强度寿命
模拟寿命 / ns1.04.5
区域 A · 设定寿命1.20 ns
高斯 IRF 卷积 · 已知参数模拟。
移动指针，查看模拟像素值
选择寿命区域
切换强度、寿命、Merge，或拖动分界进行对照。FLIMLab
细胞形态为生成示意，寿命与曲线为参数模拟；非实验结果。
一套平台，贯穿整个分析流程。
桌面版平台能力 · 在线版分阶段开放
01跨厂商数据导入+
兼容 PicoQuant、Becker & Hickl、Leica 等主流厂商数据，统一进入后续分析流程。
02PGNN 智能解析+
集成自研 PGNN 通用 AI 解析算法，将物理信息与深度学习用于荧光寿命分析。
03预处理与 ROI+
ROI、AI 图像处理、数据校正与常规预处理，为后续分析准备数据。
04多模态与 4D+
面向大图分析与拼接、4D 数据等任务，扩展单幅二维图像之外的分析视角。
05多算法寿命分析+
整合主流拟合与非拟合方法，连接传统算法与开源 AI 分析方法。
06后处理与下游分析+
从结果后处理到下游数据分析与可视化，将寿命参数转化为可观察、可比较的结果。
07多格式结果导出+
按后续分析与报告需求，导出图像、曲线和数值结果。
08仿真与模型训练+
集成 FLIM 仿真引擎与深度学习算法训练，连接模拟数据、模型开发和分析验证。
FLIMLab 桌面平台 · 在线体验进入在线版
研究方向读懂光谱，
读懂光谱，
也读懂时间。
用光谱辨别信号，用寿命观察动力学。
将光学测量、数据分析与物理模型连接起来。
学习与仿真先理解原理，
先理解原理，
再动手验证。
设置条件，观察变化，检查模型。
让原理成为一次可以亲手完成的计算。
模型预览合成数据
在工作台内调整参数、比较方案与导出结果。
代表成果
更多论著 从方法，走向发现。
从仪器噪声中，恢复光谱信息
学习仪器的噪声分布，改善高光谱显微与纳米成像中的信号质量。
论文详情
Noise learning of instruments for high-contrast, high-resolution and fast hyperspectral microscopy and nanoscopy
He, H., Cao, M., Gao, Y. et al. Nature Communications 15, 754 (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-44864-5
更快获取纳米红外高光谱图像
利用小型空间–光谱网络探索快速成像，减少对大规模训练数据的需求。
论文详情
Fast Nano-IR Hyperspectral Imaging Empowered by Large-Dataset-Free Miniaturized Spatial–Spectral Network
Gao, Y.; Zheng, P.; Meng, Z.-D.; Wang, H.-L.; You, E.-M.; Zhong, J.-H.; Tian, Z.-Q.; Wang, L.; He, H.
Analytical Chemistry 96(23), 9610–9620 (2024). DOI: 10.1021/acs.analchem.4c01211
研究交流与加入
中山大学深圳校区医学园 2-420学院介绍与招生信息
欢迎光学、计算机、机械工程、分析化学及生物医学等相关背景的同学与研究者交流。
hehao23@mail.sysu.edu.cn 广东省深圳市光明区公常路 66 号中山大学深圳校区医学园 2-420学院介绍与招生信息