AI方法利用光學(xué)現(xiàn)象生成更優(yōu)顯微圖像
定量相位成像(QPI)是一種廣泛應(yīng)用于細(xì)胞研究的顯微技術(shù)。盡管基于QPI的早期生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用已有所發(fā)展,但其采集速度和圖像質(zhì)量仍需提升,以確保廣泛適用性。 T>J ,kh 來自德國亥姆霍茲德累斯頓-羅森多夫研究中心(HZDR)下屬格爾利茨高級(jí)系統(tǒng)理解中心(CASUS)、倫敦帝國理工學(xué)院和倫敦大學(xué)學(xué)院的科學(xué)家提出,利用通常會(huì)降低圖像質(zhì)量的色差現(xiàn)象,通過標(biāo)準(zhǔn)顯微鏡生成高質(zhì)量圖像。借助生成式AI模型,僅需一次曝光即可獲得使QPI在生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用中具備吸引力的圖像質(zhì)量。研究團(tuán)隊(duì)于2月底在費(fèi)城舉辦的第39屆人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)(AAAI 2025)年度會(huì)議上展示了該成果,相關(guān)論文已發(fā)布于arXiv預(yù)印本平臺(tái)。 8O[l[5u& 傳統(tǒng)染色法雖能提供有價(jià)值的信息,但其耗時(shí)、昂貴且依賴試劑的缺點(diǎn)限制了臨床診斷中的廣泛應(yīng)用。近年研究聚焦于QPI等無標(biāo)記顯微技術(shù)。QPI不僅記錄樣本吸收或散射的光強(qiáng),還通過散射信息捕捉樣本對(duì)穿過光的相位偏移——這一變化與樣本厚度、折射率等結(jié)構(gòu)特性直接相關(guān)。與需要昂貴設(shè)備的傳統(tǒng)QPI不同,計(jì)算型QPI無需復(fù)雜硬件。 > iYdr/^a 當(dāng)前主流的計(jì)算QPI方法之一是求解強(qiáng)度傳輸方程(TIE)。該微分方程可通過記錄的相位變化重建樣本圖像,易于整合至現(xiàn)有光學(xué)顯微鏡系統(tǒng),且成像質(zhì)量優(yōu)異。但傳統(tǒng)TIE方法需多次變焦拍攝以消除偽影,操作復(fù)雜且耗時(shí),難以滿足臨床需求。 ~Bi%8G 利用色差 p+y"r4 CASUS青年研究組負(fù)責(zé)人、AAAI會(huì)議論文通訊作者Artur Yakimovich教授表示:“我們的方法與TIE原理相似,但通過物理與生成式AI的結(jié)合,僅需單次曝光。” 團(tuán)隊(duì)利用顯微鏡透鏡系統(tǒng)無法完美匯聚所有波長(即色差)的特性,將紅、綠、藍(lán)光的微小焦距差異轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢(shì)——通過常規(guī)RGB探測(cè)器分別記錄三色光的相位偏移,構(gòu)建多焦面堆棧,實(shí)現(xiàn)計(jì)算QPI。 Rgl cd 然而,色差QPI面臨關(guān)鍵挑戰(zhàn):紅藍(lán)光焦點(diǎn)間距極小,傳統(tǒng)TIE求解難以奏效。論文第一作者之一、CASUS博士生Gabriel della Maggiora指出:“生成式AI的引入成為破局關(guān)鍵。” 團(tuán)隊(duì)基于包含120萬張圖像的開放數(shù)據(jù)集訓(xùn)練AI模型,使其能夠從有限數(shù)據(jù)中提取相位信息。 1X9J[5|ll 在臨床樣本上驗(yàn)證 QXgfjo 團(tuán)隊(duì)采用去年提出的條件變分?jǐn)U散模型(CVDM)——一種計(jì)算效率優(yōu)于傳統(tǒng)擴(kuò)散模型的生成式AI架構(gòu),開發(fā)了適用于定量數(shù)據(jù)的新型擴(kuò)散模型。通過配備商用彩色相機(jī)的普通明場(chǎng)顯微鏡對(duì)真實(shí)臨床樣本(如人尿紅細(xì)胞)測(cè)試,該方法成功還原細(xì)胞環(huán)形結(jié)構(gòu),而傳統(tǒng)TIE方法未能實(shí)現(xiàn)。此外,新方法幾乎消除了圖像中的云狀偽影。 Hlpt zez Yakimovich團(tuán)隊(duì)專注于開發(fā)可即時(shí)應(yīng)用于臨床的顯微計(jì)算技術(shù),其核心挑戰(zhàn)在于抑制生成式AI的“幻覺”干擾。團(tuán)隊(duì)通過融合物理原理(如色差的光學(xué)機(jī)制)顯著提升了結(jié)果的可靠性。這一基于AI的定量相位成像案例證明,物理驅(qū)動(dòng)的生成式AI在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域前景廣闊。 c6SXz%'k 相關(guān)鏈接:https://dx.doi.org/10.48550/arxiv.2406.04388
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