多色超分辨定位成像技术将原本空间上密集排布的荧光分子随机分离到数千甚至数万帧荧光图像中,然后通过荧光分子定位、颜色分类以及重建技术得到一幅多色超分辨图像,为研究细胞内精细结构的相对分布及功能提供了新的光学成像工具。现有的多色超分辨定位成像技术建立在单色相机基础上,存在光学系统复杂、图像处理繁琐、串扰高等问题,限制了该技术在生物医学的广泛应用。最近有研究人员发展出了一种基于弱光彩色相机的同时多色超分辨定位成像技术（CC-STORM）,为解决上述问题提供了新的契机。弱光彩色相机利用黑白通道和颜色通道（包含R、G、B、NIR像素）,在同一帧原始图像中同时对两种甚至更多种荧光分子进行位置和颜色信息联合编码。然而,目前CC-STORM中的荧光分子定位方法（MLE-Locator）和颜色分类方法（NCI-Classifier）存在信息解析能力不足的问题,导致成像速度较慢。本文分别从荧光分子的定位、颜色分类以及图像修复三个方面着手,引入基于神经网络的图像处理方法,来增强CC-STORM中荧光分子的位置和颜色信息解析能力,减少对原始图像帧数的需求,从而加快CC-STORM的成像过程。主要内容简述如下:（1）发展了基于卷积神经网络的分子定位方法（CNN-Locator）。首先利用CCSTORM的成像物理模型,开发了一个荧光图像的仿真软件。然后基于卷积神经网络构建了能够融合黑白通道和颜色通道信息的分子定位方法CNN-Locator。最后利用来自仿真软件和生物实验的原始荧光图像对该方法进行训练。实验表明,借助于高密度定位能力,CNN-Locator在不牺牲分辨率的前提下,具有将所需的原始图像帧数减少一半的潜力,意味着成像过程中的采集耗时可以减少到原来的1/2。（2）发展了基于人工神经网络的颜色分类方法（ANN-Classifier）。首先在单色荧光图像（DL633或CF680染料标记）中提取荧光分子的子区域构建训练数据集。然后基于人工神经网络构建了子区域颜色分类方法ANN-Classifier。最后利用荧光分子子区域数据集对该方法进行训练。实验表明,ANN-Classifier与CNN-Locator相结合,能够在不牺牲分辨率的同时,将CC-STORM所需的典型原始图像帧数从30 000帧减少到10 000帧,意味着成像过程中的采集耗时可以减少到原来的1/3。（3）发展了基于残差神经网络的超分辨图像修复方法（RN-Restorer）。首先利用CNN-Locator对单色标记的荧光图像进行处理,重建得到特定结构（微管或线粒体）的单色超分辨图像。然后通过几何变换等一系列数据扩增方法构建大规模数据集。最后基于残差神经网络构建了适用于特定结构的RN-Restorer。实验表明,RN-Restorer和ANN-Classifier、CNN-Locator相结合,能够将CC-STORM的典型原始图像帧数从30 000帧减少到3 500帧,意味着成像过程中的采集耗时可以减少到原来的1/9。综上所述,本文将神经网络方法应用在CC-STORM的图像处理上,发展了分子定位方法CNN-Locator以提高定位能力,发展了颜色分类方法ANN-Classifier以提高数据利用率,发展了图像修复方法RN-Restorer以加速超分辨定位成像。本文将三者结合可以将CC-STORM的成像速度提升~10倍,从而扩大该技术的适用范围。