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冷冻电镜
01 02
cryoSENSE：压缩感知借助蛋白质冷冻电镜图像流形上的稀疏先验与生成先验实现高通量显微成像
cryoSENSE: Compressive Sensing Enables High-throughput Microscopy with Sparse and Generative Priors on the Protein Cryo-EM Image Manifold
把去噪扩散模型当作图像流形上的生成先验，用于从欠采样测量中重建图像；这种「稀疏先验 + 扩散生成先验」的混合重建思路可以直接迁移到其他欠采样成像任务（如快速 MRI、低剂量 CT、压缩超分辨），并且论文给出了在像素域与傅里叶域欠采样下两种先验各自的适用边界。
CryoKRAQEN：面向冷冻电镜异质重建中量化嵌入网络的核正则化退火方法
CryoKRAQEN: Kernel-Regularized Annealing for Quantized Embedding Networks in Cryo-EM Heterogeneous Reconstruction
把三平面隐式表示与核引导的量化潜变量分配结合，做成无编码器的解码器框架，可迁移到其他需要从极噪、连续变化观测中恢复潜结构的逆问题（如动态场景重建、低剂量成像），其避免码本坍缩的退火式量化分配策略也值得借鉴。