為了觀察魚大腦中的神經(jīng)元信號，科學家已經(jīng)開始使用一種叫做光場顯微鏡的技術，這種技術有助使這種快速的生物過程在3D中成像。但這些圖像往往缺乏質(zhì)量，而且需要數(shù)小時或數(shù)天才能將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成3D卷和動畫。

　　現(xiàn)在，歐洲分子生物學實驗室等機構的科學家已經(jīng)將人工智能算法與兩種尖端顯微鏡技術結(jié)合起來，進步將圖像處理時間從幾天縮短到幾秒，同時確保得到的圖像清晰準確。研究結(jié)果近日發(fā)表在《自然—方法》上。

　　該論文的兩位主要作者之一、慕尼黑工業(yè)大學的Nils Wagner說：“最終，我們能夠在這種方法中‘兼得’。人工智能使我們能夠結(jié)合不同的顯微鏡技術，這樣就可以在光場顯微鏡允許的速度下成像，并接近光片顯微鏡的圖像分辨率。”

　　雖然光片顯微鏡和光場顯微鏡聽起來相似，但這些技術有不同的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。光場顯微鏡捕捉大的3D圖像，使研究人員能夠跟蹤和測量非常精細的運動，例如幼魚的心跳。但這種技術會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，可能需要數(shù)天來處理，而且最終的圖像通常缺乏分辨率。

　　光片顯微鏡可以在一個給定樣本的單一2D平面上成像，因此研究人員可以以更高的分辨率成像樣本。與光場顯微鏡相比，光片顯微鏡產(chǎn)生的圖像處理速度更快，但數(shù)據(jù)并不全面，因為它們一次只從單個2D平面上獲取信息。

　　為了充分利用每種技術的優(yōu)勢，研究人員開發(fā)了一種方法，使用光場顯微鏡對大的3D樣本進行成像，用光片顯微鏡訓練人工智能算法，然后創(chuàng)建樣本的精確3D圖像。研究人員還使用了光片顯微鏡來確保人工智能算法有效。

　　歐洲分子生物學實驗室的Robert Prevedel，指出，建造更好的顯微鏡的真正瓶頸往往不是光學技術，而是計算能力?！拔覀兊姆椒▽τ谀切┫胙芯看竽X如何計算的人來說是非常關鍵的。我們的方法可以實時成像魚幼蟲的整個大腦。”Prevedel說。

　　下一步，研究人員計劃探索這種方法是否可以應用于更大的物種，包括哺乳動物。

　　相關論文信息：http://dx.doi.org/10.1038/s41592-021-01136-0