应北京理工大学122cc太阳集团潘利源和梁玮老师邀请，加州大学旧金山分校研究员张国勋博士于2025年08月22日在北理工122cc太阳集团作题为“AI驱动下的荧光显微镜创新技术”的报告。张国勋博士分享了他如何将人工智能和深度学习应用于显微镜成像领域，并详细阐述了其团队在解决功能性荧光成像核心挑战方面的创新工作，即两大关键挑战：如何减少对活体样本的光毒性，以及如何从海量数据中高效提取隐藏信息。
张国勋博士及其团队针对这些挑战，提出了系列创新解决方案，从根本上减少对活体样本的损伤，团队通过直接降低激发光强度，成功实现了低损伤成像。同时解决了由此带来的低信噪比问题，他们开发了系列AI算法，如基于3D自监督去噪的方法DeepCAD，基于盲点神经网络的视频去噪算法 DeepSeMi，专为加速神经元数据分析而设计的 DeepWonder 方法等。
此外，张国勋博士还与参会的师生就AI for science、生物医学数据处理等前沿问题与未来发展展开了热烈的讨论。通过这次学术报告，学院师生对人工智能在生物医学成像领域的应用有了更深入的理解，进一步拓宽了研究生的国际视野，为未来在相关方向的学术研究和交流合作奠定了坚实基础。
报告人简介：
张国勋博士，加州大学旧金山分校的博士后研究员，清华大学博士，科研方向主要是探究专注于将人工智能应用于显微镜技术及其数据分析，旨在利用科技对抗疾病。在《Nature methods》上发表论文3篇，《Light: Science & Applications》上发表论文1篇。