Deep-learning deconvolution and segmentation of fluorescent membranes for high-precision bacterial cell-size profiling
이 논문은 딥러닝 기반의 MEMBRANE 디컨볼루션 및 분할 기술을 활용한 MEDUSSA 라는 고처리량 방법을 개발하여 박테리아 세포 크기의 정밀 프로파일링을 가능하게 하고, 이를 통해 Priestia megaterium 균주 간 세포 부피 차이를 규명하고 그 유전적 기작을 규명한 연구 결과를 제시합니다.