光学显微镜中的人工智能与深度学习

　　光学显微镜已经存在了数百年，但科学家仍在探索新方法，新技术和新技术来帮助他们观察微观世界。近期研究人员将一种称为压缩成像的计算成像方法与一种更快的扫描方法相结合。

　　该新方法用于在不到一秒的时间内获取花粉颗粒的双光子显微镜图像。如果使用传统方法，则需要花费五倍的时间。一些可能的应用将是可视化神经网络或同时监视数百个神经元的活动。神经元在大约10毫秒内传送信号，远快于传统显微镜系统可以追踪的速度。

　　改进更快的扫描双光子显微镜

　　新型光学显微镜可将超快脉冲的红外激光脉冲提供给样品。光线与组织或荧光标签相互作用，后者发出用于创建图像的信号。之所以使用它，是因为它能够生成高达1毫米深度的高分辨率3D图像。因为弱光条件要求点检测器需要逐点图像采集和重建，所以光学显微镜的这种迭代方法限制了成像速度。

　　为了加快成像速度，研究人员开发了一种多焦点激光照明方法。该方法使用数字微镜设备（DMD），这是一种低成本的扫描仪，通常在投影仪中使用。通过将多焦点扫描与压缩感测相结合，研究人员能够进一步提高成像速度。这种方法可以减少70％至90％的曝光量来重建样本。

　　人工智能和深度学习改变了光学显微镜的游戏规则

　　更快的显微镜技术意味着可以在更短的时间内捕获更多的图像。对大量图像的分析成为瓶颈，但是人工智能（尤其是深度学习以超人的准确性处理大量图像）可以加快分析速度。然后，先进的AI系统可以使用这些经过处理的图像来构建高清晰度的合成图像，而这只需要人类科学家花费一小部分时间。

　　尽管仍有改进的余地，但令人欣喜的是，在一个确定的时期内，传统的科学与人工智能和机器视觉等截然不同的学科融为一体，创造的不仅仅是其总和。