用于远场超分辨率成像的一维斐波那契光栅
利用一维斐波那契光栅将倏逝波转换为传播波，然后通过反卷积重构物体信息，实现远场超分辨成像。
锯齿相位衍射光栅光子射流阵列的首次实验观察
利用锯齿相衍射光栅控制光子纳米射流(PNJ)。
光学远场超透镜超越衍射极限成像的传输特性理论
利用设计的超透镜(FSL)实现超分辨率图像的重建。
纳米颗粒超分辨率成像的深度学习增强显微镜
设计了深度非局部U-Net网络来建立光学衍射图像与粒子尺寸之间的非线性投影。
多模态结构照明显微镜的自监督去噪使长期超分辨率活细胞成像成为可能
为SIM开发了一个基于像素重新对齐的自监督去噪框架(PRS-SIM)。
零射击学习实现了光学荧光显微镜的即时去噪和超分辨率
结合Zero-Shot技术设计了ZS-DeconvNet框架。
U-Net++:重新设计跳跃连接以利用图像分割中的多尺度特征
嵌套不同深度的U-Net网络以解决U-Net的未知最佳架构深度问题，重新设计跳跃连接以解决U-Net中的连接限制问题。
用于医学图像分割的嵌套U-Net体系结构(U-Net++)
基于嵌套和密集跳跃连接的分割架构U-Net++。
注意力U-Net:学习在哪里寻找胰腺(Attention U-Net)
在U-Net框架下加入了注意力机制。
基于U-Net的递归残差卷积神经网络(R2U-Net)用于医学图像分割
基于循环卷积神经网络和循环残差卷积神经网络提出了RU-Net与R2U-Net，并用三种医学图像对模型进行了评估。
