AI荧光成像助力生物检测升级

对于这项新技术，科研人员打了一个形象的比方：“显微镜里的细胞好比天际各种颜色的星光，以往我们要用不同的镜片来识别不同颜色。想把光点都识别出来，就要不停更换镜片，耗时耗力。如今，研究团队使用AI技术颠覆了这一做法，也就是说，无论天上有多少颜色的光点，用一个普通的望远镜就可以全部清晰、快速地识别出来。”

这项研究的灵感并非来自刑事侦查，而是源于推动医学研究的智能化进程。

上理工戴博教授与仁济医院管阳太教授团队在合作研究中发现，现有荧光成像系统存在局限，要装备多套滤波组件才能满足多波段荧光成像的需求。此外，面向多通道荧光成像时，操作人员机械式切换荧光滤波组件，不仅耗时，操作繁琐，无法满足高速成像的应用，还增加了成像系统的复杂性。

对此，管阳太团队的科研助理王侃医生提出，是否可能借助AI技术提升荧光成像系统的效能？这与戴博不谋而合，他也想将AI应用于精密光学器件及系统。

由此，他们提出一个大胆的设想，利用AI技术取代传统光学滤光组件，实现荧光信号的特异性定位及定量分析，从而对生物样本进行高效、精确的检测和分析。其中，开展数字虚拟滤波器的研究成为解锁这一问题的钥匙。

这一研究由上海理工大学光电信息与计算机工程学院、中国工程院院士庄松林，常务副院长张大伟教授带领的超精密光学制造团队，与上海交通大学附属仁济医院浦南分院、美国杜克大学合作完成，医工交叉深度探索微观世界。

在张大伟、戴博团队里，既有光学工程、仪器科学的专家，又有从事人工智能领域研究的学者，团队还一直和临床医生长期合作……多个交叉学科融合，助推了项目的最终落地。

该团队从AI技术出发，开发了“数字虚拟滤波器”，并提出无滤波荧光显微成像技术。使用该技术的荧光显微成像系统，可完全摒弃昂贵的荧光滤波元件，通过暗场照明方式，减弱背景噪声。成像系统获取图像后，通过神经网络自动选择荧光通道，准确预测荧光信号。

此外，研究院还利用研制的无滤波荧光显微成像系统进行成纤维细胞活化蛋白表达分析、人食管组织、人肝组织切片检测等一系列生物研究、临床检测的实验。以往，一份肿瘤切片的病理检测需要至少20分钟，采用这一新技术仅需4分钟，效率提高5倍，将为医生精准诊断、守护病患健康提供更多助力。

“目前，我们提出的无滤波荧光成像技术在荧光显微成像系统中得到初步验证，该技术存在巨大的研究价值和应用潜力，有待进一步移植到各类荧光检测相关仪器中，例如共聚焦显微镜、荧光流式细胞仪等。这有望推动现有生化检测仪器的智能化升级换代。”张大伟说。