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分子荧光显微镜是生命科学和材料科学中超分辨率和纳米级成像的领先方法。然而，超分辨率荧光显微镜通常受限于系统特定的校准和稀疏闪烁分子的长时间采集。该研究团队提出了一种深度学习方法，能够直接从单个衍射受限的相机帧中重建超分辨率图像。该模型仅使用涵盖广泛光学和样本参数的合成数据进行训练，从而实现了跨显微镜和实验条件的鲁棒泛化能力。应用于采集时间为150毫秒的密集并四苯样品时，该方法相比Richardson-Lucy反卷积和ThunderSTORM多发射体拟合显著降低了重建误差。结果证实了该方法能够在580纳米波长下分辨相距35纳米的发射体，相当于将分辨率提高了七倍，超越了瑞利准则。通过从单次短曝光中提供前所未有的细节，且无需先验信息和校准，该方法实现了在标准宽场设置上对快速、密集或光敏感样品的即插即用超分辨率成像。