李栋（客座）
/ 博士 研究员 博士生导师
国家"杰出青年科学基金"获得者 中国科学院生物物理研究所，生物大分子重点实验室，研究组长
简历
2002 - 2006 浙江大学，光电信息工程学系，学士
2006 - 2011 香港科技大学，电子与计算机工程学系，博士
2011 - 2015 霍华德·休斯医学研究所，Janelia研究校园，博士后
2015 -2024.6 中国科学院生物物理研究所，研究员
获奖及荣誉
2021年 中国科学院优秀青年科学家奖
2021年 国家杰出青年科学基金
2020年 中国科学院优秀导师奖
2019年 掠入射结构光超分辨成像技术发展与应用（Cell, 2018）入选年度中国十大科学进展
2019年 科学探索奖，腾讯基金会
2019年 中源协和生命医学创新突破奖
2015年 PicoQuant 青年研究员奖，国际光学工程学会(SPIE)
2011年 青年科学家奖获奖者，香港科学会
社会任职
承担项目情况
光学显微成像技术已成为生命科学研究中必不可少的共性关键技术，其革新一直是生物医学领域发展的重要驱动力。近年来以超分辨显微镜，单分子成像与追踪，以及多光子非线性显微成像为代表的技术革新，为生命科学发展带来了新的契机。李栋课题组致力于光学显微成像技术的研制工作，先后开发了:（1）条纹激活非线性结构光显微镜; （2）掠入射结构光超分辨显微镜;（3）傅立叶域注意力深度学习超分辨成像等技术方法，并利用这些新型成像技术开展细胞生物学研究。
1. 多模态、高速、多色、长时程超分辨显微镜系统研制
超分辨成像技术为提高分辨率往往需要很高的激发光功率，较长的采集时间，这导致活体样品的漂白和损伤，以及在超分辨图像中产生伪信息。李栋课题组探索新的超分辨成像技术方案，降低获得高可信度超分辨信息的代价，并在获得更高分辨率的同时提高成像速度，延长超分辨成像时程，使其适用更广的生物医学研究领域。
2. 深度学习超分辨显微成像算法开发
生物显微成像技术的发展需要多学科的交叉融合。近年来基于神经网络的深度学习算法有了重大突破，但是将深度学习等人工智能方法用于显微成像技术领域尚处于起步阶段，首先严重缺乏足够丰富且多样的生物图像训练数据，其次面对复杂多样的生物结构，以及不同信噪比和分辨率的成像条件，生物学家在多大程度上能够信任神经网络输出的超分辨图像？如何根据显微成像的技术特点优化设计神经网络？李栋课题组围绕上述问题，结合不同显微成像方法的技术原理，发展深度学习超分辨显微成像算法，并进一步开发软硬件融合的智能显微镜系统。
3. 新型超分辨成像技术应用于生命科学研究
李栋课题组已研制成功的新型显微成像技术为在高时空分辨率下连续捕捉细胞内生物过程的动态分子事件提供了切实可用的解决方案。李栋课题组主要以合作研究形式开展多领域生命科学研究，利用高时空分辨成像提供与测序、生化、质谱等方法相互补的时空动态信息。
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（资料来源：李栋研究员，2023-01-12）
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