显微镜与人工智能的提高

观察迅速在鱼的大脑神经信号,科学家们已经开始使用一种名为光场显微技术,这使得它可以形象等快速3 d生物过程。但图像往往缺乏质量,需要几小时或几天内大量数据被转换成3 d卷和电影。

现在,EMBL的科学家结合人工智能(AI)算法有两个尖端显微技术——提前,缩短了图像处理的时间从几天到几秒钟,同时确保生成的图像清晰、准确。研究结果发表在《自然方法。

“最终,我们可以采取“两全其美”在这种方法中,“尼尔斯·瓦格纳说,本文的两个主要作者现在在慕尼黑工业大学博士生。“人工智能使我们结合不同的显微技术,这样我们就可以图像光场显微镜一样快允许和接近纸张的图像分辨率显微镜。”

虽然纸张显微镜和光场显微镜的声音相似,这些技术有不同的优势和挑战。光场显微镜捕获大型3 d图像,允许研究人员跟踪和测量非常精细的动作,比如鱼幼虫的跳动的心脏,在非常高的速度。但这种技术产生大量的数据,这可能需要几天处理,和最终的图像通常缺乏决议。

纸张显微镜在一个二维平面上给定的样本,因此研究人员可以在高分辨率图像样本。与光场显微镜相比,纸张显微镜产生图像快速处理,但数据不全面,因为它们只获取信息从一个二维平面。

利用每种技术的好处,EMBL的研究人员发明了一种方法,利用光场显微镜图像大型3 d样品和纸张显微镜来训练人工智能算法,然后创建一个精确的3 d图片示例。

“如果你构建算法产生一个图像,你需要检查这些算法构建正确的形象,”安娜Kreshuk解释道,EMBL组长的团队为项目带来了机器学习专业知识。在新的研究中,研究人员使用纸张显微镜确保人工智能算法的工作,安娜说。“这使得我们的研究从过去一直做什么。”

罗伯特•Prevedel EMBL组长的组织贡献小说混合显微镜平台,指出构建更好的真正瓶颈显微镜通常不是光学技术,但计算。这就是为什么,早在2018年,他和安娜决定加入军队。“我们的方法将是很关键的人想研究大脑如何计算。我们的方法可以形象的整个大脑鱼幼虫,实时,”罗伯特说。

他和安娜说这种方法可以修改,以处理不同类型的显微镜,最终让生物学家看几十种不同的标本和看到更多,更快。例如,它可以帮助寻找基因参与的心发展,或可以测量成千上万的神经元的活动在同一时间。

接下来,研究人员计划,探索该方法是否可以应用到更大的物种,包括哺乳动物。

参考:瓦格纳N, Beuttenmueller F, Norlin N, et al。深learning-enhanced光场成像连续验证。Nat方法。2021;18 (5):557 - 563。doi:10.1038 / s41592 - 021 - 01136 - 0

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