機(jī)器學(xué)習(xí)幫助一些最好的顯微鏡看得更清楚，工作得更快，并處理更多的數(shù)據(jù)。為了觀察魚腦中迅速的神經(jīng)元信號，科學(xué)家們已經(jīng)開始使用一種叫做光場顯微鏡的技術(shù)，這使得對這種快速的生物過程進(jìn)行三維成像成為可能。但是這些圖像往往缺乏質(zhì)量，而且需要數(shù)小時或數(shù)天的時間才能將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維體積和電影。

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現(xiàn)在，歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室(EMBL)的科學(xué)家們已經(jīng)將人工智能(AI)算法與兩種尖端的顯微鏡技術(shù)相結(jié)合--這一進(jìn)展將圖像處理的時間從數(shù)天縮短到僅有幾秒鐘，同時確保所得到的圖像是清晰和準(zhǔn)確的。該研究結(jié)果發(fā)表在《自然方法》上。

論文的兩位主要作者之一、現(xiàn)為慕尼黑工業(yè)大學(xué)博士生的尼爾斯-瓦格納說："最終，我們能夠在這種方法中取得'兩個世界的最佳效果。人工智能使我們能夠結(jié)合不同的顯微鏡技術(shù)，因此我們可以像光場顯微鏡允許的那樣快速成像，并接近光片熒光顯微鏡的圖像分辨率。"

雖然光片熒光顯微鏡和光場顯微鏡聽起來相似，但這些技術(shù)有不同的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。光場顯微鏡捕捉到大的三維圖像，使研究人員能夠以非常高的速度跟蹤和測量非常精細(xì)的運(yùn)動，如魚的幼蟲的心臟跳動。但是這種技術(shù)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，可能需要幾天時間來處理，而且最終的圖像通常缺乏分辨率。

光片熒光顯微鏡在同一時間對特定樣本的單一二維平面進(jìn)行觀察，因此研究人員可以以更高的分辨率對樣本進(jìn)行成像。與光片熒光顯微鏡相比，光片顯微鏡產(chǎn)生的圖像處理起來更快，但數(shù)據(jù)不那么全面，因?yàn)樗鼈円淮沃荒軓膯我坏亩S平面捕捉信息。

為了利用每種技術(shù)的優(yōu)勢，EMBL的研究人員開發(fā)了一種方法，利用光場顯微鏡對大型三維樣品進(jìn)行成像，并利用光片顯微鏡訓(xùn)練人工智能算法，然后創(chuàng)建一個準(zhǔn)確的樣品三維圖像。

Robert Prevedel是EMBL小組的負(fù)責(zé)人，他的小組貢獻(xiàn)了新穎的混合顯微鏡平臺，他指出，建造更好的顯微鏡的真正瓶頸往往不是光學(xué)技術(shù)，而是計(jì)算。這就是為什么早在2018年，他和安娜決定聯(lián)合起來。"我們的方法對那些想研究大腦如何計(jì)算的人來說將是真正的關(guān)鍵。我們的方法可以對魚的幼蟲的整個大腦進(jìn)行實(shí)時成像，"羅伯特說。

他和安娜說，這種方法也有可能被修改，以適用于不同類型的顯微鏡，最終使生物學(xué)家能夠觀察幾十個不同的標(biāo)本，并更快地看到更多的東西。例如，它可以幫助找到參與心臟發(fā)育的基因，或者可以同時測量成千上萬個神經(jīng)元的活動。

接下來，研究人員計(jì)劃探索該方法是否可以應(yīng)用于更大的物種，包括哺乳動物。