三维荧光显微镜通常遭受各向异性的影响，沿轴向方向的分辨率低于侧面成像平面内的分辨率。我们通过提出双周期来解决此问题，这是双环荧光图像的关节反卷积和融合的新框架。受到最近的神经清性方法的启发，双周期被设计为一种循环一致的生成网络，通过结合双视发电机和先前引导的退化模型，以自我监督的方式训练。我们在合成数据和真实数据上验证双周期，显示其最先进的性能，而无需任何外部培训数据。
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通过结合使用卷积神经网（CNN）指定的物理测量模型和学习的图像验证者，对基于模型的架构（DMBA）的兴趣越来越大。例如，用于系统设计DMBA的著名框架包括插件培训（PNP），深度展开（DU）和深度平衡模型（DEQ）。尽管已广泛研究了DMBA的经验性能和理论特性，但当确切地知道所需的图像之前，该地区的现有工作主要集中在其性能上。这项工作通过在不匹配的CNN先验下向DMBA提供新的理论和数值见解来解决先前工作的差距。当训练和测试数据之间存在分布变化时，自然会出现不匹配的先验，例如，由于测试图像来自与用于训练CNN先验的图像不同的分布。当CNN事先用于推理是一些所需的统计估计器（MAP或MMSE）的近似值时，它们也会出现。我们的理论分析在一组明确指定的假设下，由于不匹配的CNN先验，在解决方案上提供了明显的误差界限。我们的数值结果比较了在现实分布变化和近似统计估计器下DMBA的经验性能。
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强度衍射断层扫描（IDT）是指用于从一组仅2D强度测量的样品成像样品的3D折射率（RI）分布的一类光学显微镜技术。由于相位信息的丢失和缺失的锥体问题，无伪影RI地图的重建是IDT的一个基本挑战。神经领域（NF）最近成为一种新的深度学习方法（DL），用于学习物理领域的连续表示。 NF使用基于坐标的神经网络来表示该场，通过将空间坐标映射到相应的物理量，在我们的情况下，复杂价值的折射率值。我们将DEPAF作为第一种基于NF的IDT方法，可以从仅强度和有限角度的测量值中学习RI体积的高质量连续表示。 DECAF中的表示形式是通过使用IDT向前模型直接从测试样品的测量值中学到的，而无需任何地面真相图。我们对模拟和实验生物学样品进行定性和定量评估DECAF。我们的结果表明，DECAF可以生成高对比度和无伪影RI图，并导致MSE超过现有方法的2.1倍。
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用于医学图像重建的深度神经网络传统上使用高质量的地基图像作为训练目标训练。最近关于噪声的工作（N2N）已经示出了使用与具有地面真理的多个噪声测量的潜力。然而，现有的基于N2N的方法不适合于从经历非身份变形的物体的测量来学习。本文通过补偿对象变形来提出用于训练深层重建网络的变形补偿学习（DecoLearn）方法来解决此问题。DecoLearn的一个关键组件是一个深度登记模块，它与深度重建网络共同培训，没有任何地理监督。我们在模拟和实验收集的磁共振成像（MRI）数据上验证了甲板，并表明它显着提高了成像质量。
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