AI熒光成像：無濾波熒光顯微成像技術

這一革命性的技術突破，不僅簡化了成像系統，降低了成本，還大大提高了成像速度和精度，為生物檢測技術的升級開辟了新路徑。

傳統熒光成像系統需配備多套濾波組件以滿足多波段成像需求，操作繁瑣且耗時。針對這一問題，上海理工大學莊松林院士、張大偉教授領銜的團隊與上海交通大學附屬仁濟醫院浦南分院、美國杜克大學展開醫工交叉合作，提出利用AI技術取代傳統光學濾光組件的解決方案，成功研發出無濾波熒光顯微成像技術。

該技術的核心在于“數字虛擬濾波器”的開發。團隊利用AI技術，使熒光顯微成像系統能夠自動選擇熒光通道，準確預測熒光信號，從而實現對生物樣本的高效、精確檢測和分析。這一技術摒棄了昂貴的熒光濾波元件，簡化了成像系統，降低了成本，同時提高了成像速度和精度。

無濾波熒光顯微成像技術

對此，論文第一作者、上海理工大學戴博教授打了個比方：“顯微鏡里的細胞就好比天際各種顏色的星光，我們要用不同的鏡片來識別不同的顏色，那么想把這些光點都識別出來，就要不停的換鏡片，耗時耗力。我們研究團隊使用AI技術顛覆了這一概念，也就是說無論天上有多少顏色光點，我們用一個普通的望遠鏡就可以全部清晰、快速地識別出來。”

目前，團隊已針對多色熒光量子點納米顆粒、多種熒光染料共染的細胞、組織切片、動態細胞進行了熒光成像實驗，還利用該系統進行了成纖維細胞活化蛋白表達分析、人食管組織/人肝組織切片檢測等一系列生物研究、臨床檢測實驗。實驗數據表明，無濾波熒光顯微成像技術性能優秀。例如，在對腫瘤切片進行病理檢測時，傳統方法至少需要20分鐘，而該技術僅需4分鐘，效率提高了5倍。這意味著醫生能夠更快速、更準確地做出診斷。

“該技術存在巨大的研究價值和應用潛力，有待進一步移植到各類相關儀器中，有望顛覆式推動現有生化檢測儀器的智能化升級換代。”張大偉教授說。

據悉，上海理工大學團隊將繼續深化與國內外科研機構和醫療機構的合作，推動無濾波熒光顯微成像技術的臨床轉化和應用推廣，以期在醫學、刑偵等領域發揮更大作用。