深度衰減是生物學(xué)家非常熟悉的一個(gè)問(wèn)題： 觀察樣本越深，圖像就越模糊。一個(gè)蠕蟲(chóng)胚胎或一塊組織可能只有幾十微米厚，但當(dāng)顯微鏡儀器探查到頂層之外時(shí)，光線的彎曲會(huì)導(dǎo)致顯微鏡圖像失去清晰度。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，顯微鏡學(xué)家在現(xiàn)有的顯微鏡上增加了一些技術(shù)，以消除這些扭曲。但這種被稱為自適應(yīng)光學(xué)的技術(shù)需要時(shí)間、資金和專業(yè)知識(shí)，因此能使用這種技術(shù)的生物實(shí)驗(yàn)室相對(duì)較少。

現(xiàn)在，HHMI Janelia 研究園區(qū)的研究人員與合作者開(kāi)發(fā)出了一種方法，可以進(jìn)行類似的校正，但不需要使用自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)，不需要添加額外的硬件，也不需要拍攝更多的圖像。來(lái)自 Shroff 實(shí)驗(yàn)室的一個(gè)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了一種新的人工智能方法，可以在厚厚的生物樣本中生成清晰的顯微鏡圖像。

論文發(fā)表在《自然·通訊》（Nature Communications）雜志上。

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為了創(chuàng)造這項(xiàng)新技術(shù)，研究小組首先想出了一種方法，為顯微鏡深入均勻樣本成像時(shí)圖像如何退化建立模型。然后，他們將模型應(yīng)用于同一樣本未退化的近側(cè)圖像，使這些清晰的圖像變得與更深的圖像一樣扭曲。然后，他們訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)扭轉(zhuǎn)整個(gè)樣本的失真，從而在樣本的整個(gè)深度獲得清晰的圖像。

這種方法不僅能生成更好看的圖像，還能讓研究小組更精確地計(jì)算蠕蟲(chóng)胚胎中的細(xì)胞數(shù)量，追蹤整個(gè)小鼠胚胎中的血管和血管束，并檢查小鼠肝臟和心臟碎片中的線粒體。

這種基于深度學(xué)習(xí)的新方法不需要任何設(shè)備，只需要一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)顯微鏡、一臺(tái)帶顯卡的計(jì)算機(jī)和一個(gè)關(guān)于如何運(yùn)行計(jì)算機(jī)代碼的簡(jiǎn)短教程，因此比傳統(tǒng)的自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)更容易獲得。

Shroff 實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)在使用這項(xiàng)新技術(shù)為蠕蟲(chóng)胚胎成像，該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃進(jìn)一步開(kāi)發(fā)該模型，使其對(duì)樣本結(jié)構(gòu)的依賴性降低，這樣新方法就能應(yīng)用于不太均勻的樣本。

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