DL-SMLM: a biological imaging dataset containing paired widefield and SMLM super-resolution images

DL-SMLM is a biological image dataset provided for deep-learning super-resolution microscopy, specially methods enabled by single-molecule localization microscopy (SMLM). DL-SMLM provides aligned low-resolution (LR) and high-resolution (HR) image pairs of subcellular structures in fixed cells, acquired from total internal reflection fluorescence microscopy (TIRF) and SMLM, respectively. This dataset consists of five biological structures: CCPs (clathrin heavy chain), ER membrane (sec61β), ER lumen (KDEL), microtubules (MAP7), and mitochondria outer membrane (TOMM20). For each LR image data, we provide a raw image stack with 100 frames captured at 50 ms per frame, which allows users to generate images with different signal-to-noise ratios. For each SR image data, we provide a reconstruction image (8× magnification) and a raw localization data, which allows users to generate customized SMLM reconstructions with different amplifications. For more information about DL-SMLM, please contact us. Please contact the author by e-mail [e-mail].

DL-SMLM是一款面向深度学习超分辨率显微技术的生物图像数据集，尤其适配单分子定位显微术（single-molecule localization microscopy, SMLM）所支持的各类研究方法。
该数据集提供了固定细胞内亚细胞结构的配准低分辨率（low-resolution, LR）与高分辨率（high-resolution, HR）图像对，分别通过全内反射荧光显微术（total internal reflection fluorescence microscopy, TIRF）与SMLM采集获得。
本数据集涵盖五种生物结构：网格蛋白重链（clathrin heavy chain, CCPs）、内质网膜（sec61β）、内质网腔（KDEL）、微管（MAP7）以及线粒体外膜（TOMM20）。
针对每一组低分辨率图像数据，我们提供了以每帧50 ms时长采集的100帧原始图像序列，支持用户生成不同信噪比的图像。
针对每一组超分辨率图像数据，我们提供了一张8倍放大倍率的重建图像与原始定位数据，可帮助用户生成不同放大倍率的定制化SMLM重建结果。
如需了解DL-SMLM的更多相关信息，请联系我们。可通过电子邮箱[e-mail]与作者取得联系。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DL-SMLM是一个生物成像数据集，专门为深度学习超分辨率显微镜设计，提供对齐的低分辨率和高分辨率图像对，涵盖五种亚细胞结构，包括CCPs、ER膜、微管和线粒体等。数据集包含原始图像堆栈和定位数据，支持用户自定义图像处理，适用于基于单分子定位显微镜的超分辨率方法研究。