分辨率提升10倍！AI助力顯微鏡升級 可生成高清三維圖像
發(fā)布時間：
2021-12-02
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在近現(xiàn)代科學的歷史上，顯微鏡技術的一次次飛躍促成了生命科學、材料等領域的蓬勃發(fā)展。20世紀50年代，人工智能先驅Marvin Minsky提出了共聚焦顯微技術。相比于傳統(tǒng)的顯微鏡，這種可以獲取連續(xù)切片、呈現(xiàn)物體三維面貌的新技術迅速受到了青睞，走進了全世界的生物學實驗室。
不過，共聚焦顯微技術也并非沒有缺點。在現(xiàn)有的技術下，這類顯微鏡在第三個維度的成像較為模糊。樣本厚度越大，成像效果也越差。此外，這類顯微鏡成像所需的時間較長，同時熒光信號也會對觀察對象產(chǎn)生光毒性。
現(xiàn)在，一項嶄新的技術有望改變共聚焦顯微鏡的局限性，開創(chuàng)新的研究局面。在《自然》雜志的最新研究中，由美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）領導的研究團隊開發(fā)了一款全新的多視角超分辨率共聚焦顯微鏡，并將該設備與深度學習技術相結合，使得共聚焦顯微鏡的分辨率提升了10倍以上，并且實現(xiàn)了對各類生物組織的高分辨率三維成像。
對于研究團隊來說，要實現(xiàn)共聚焦顯微技術的突破，需要從硬件與軟件兩方面入手。
硬件方面，研究團隊創(chuàng)建了一臺能從3個方向對樣本進行逐行掃描的“三視角逐行掃描共聚焦顯微鏡”。新的顯微鏡平臺包含了3個不同方向的物鏡，它們各自成像，隨后在計算機中拼合成一張完整的三維圖像。
與傳統(tǒng)的共聚焦顯微鏡相比，新型顯微鏡的縱向分辨率大幅增加。但是，這項技術依然存在一個矛盾之處：當熒光的光照等級較高時，顯微鏡成像更清晰，但卻會造成光中毒，損傷樣本；但如果降低光照等級，成像的信噪比會下降，背景中的顆粒會使大量細節(jié)變得模糊。
因此，有沒有辦法在降低光中毒風險的同時，進一步提升顯微鏡的三維分辨率？
答案是提升軟件——人工智能派上了用場。
研究團隊使用的是深度學習算法，他們構建的神經(jīng)網(wǎng)絡可以對已有的成像結果進行學習。經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡能夠區(qū)分出低質量（即低信噪比）與高質量的圖像，并且即使是在輸入的圖像質量不高時，該網(wǎng)絡也能預測形成高質量的圖像。研究團隊還發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過足夠的訓練，他們甚至可以教會神經(jīng)網(wǎng)絡根據(jù)單一視角、單一方向的分辨率提升推廣到三維圖像，擴展超分辨顯微的效果潛力。
利用這種訓練手段，研究團隊在包括活體生物在內的超過20個樣本中證實了這個平臺的成像能力。從單個細胞中蛋白質的分布，線蟲胚胎、幼蟲與成年個體中的細胞核與神經(jīng)元的發(fā)育過程，再到小鼠的腎臟、心臟、大腦組織……單幅圖像在100納米~200微米的各類組織都得到了高分辨率的呈現(xiàn)。結合了深度學習之后，新型顯微鏡的分辨率相較于傳統(tǒng)的共聚焦顯微鏡提升了10倍以上。
▲該顯微鏡對小鼠不同組織的成像效果（圖片來源：參考資料[1]）
目前，該研究團隊和其他合作者已經(jīng)利用這套系統(tǒng)完成了一些生物領域的應用。
注：原文有刪減
參考資料：
[1] Yicong Wu et al., Multiview confocal super-resolution microscopy. Nature (2021) https://doi.org/10.1038/s41586-021-04110-0.
[2] Enhancing the workhorse: Artificial intelligence, hardware innovations boost confocal microscope’s performance. Retrieved Nov 24th, 2021 from https://www.eurekalert.org/news-releases/935905
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