人类生物学及其复杂系统的复杂性具有推进人类健康,疾病治疗和科学发现的巨大潜力。但是,研究生物相互作用的传统手动方法通常受到生物学数据的含量和复杂性的限制。人工智能(AI)具有分析大量数据集的经过验证的能力,为解决这些挑战提供了一种变革性的方法。本文探讨了生命科学中AI和显微镜的交集,强调了它们的潜在应用和相关挑战。我们提供了有关各种生物系统如何从AI中受益的详细回顾,突出了该域独有的数据类型和标记要求的类型。特别注意显微镜数据,探索处理和解释此信息所需的特定AI技术。通过解决数据异质性和注释稀缺等挑战,我们概述了该领域的潜在解决方案和新兴趋势。主要从AI的角度撰写,本文旨在作为在AI,显微镜和生物学交集的研究人员的宝贵资源。它总结了当前的进步,关键的见解和开放问题,从而促进了鼓励跨学科合作的理解。通过提供对该领域的全面而简洁的综合,本文渴望催化创新,促进跨学科的参与,并加速在生命科学研究中采用AI。
光显微镜是生活和物质科学中使用最广泛的设备,可以研究光与物质的相互作用,比肉眼更好。常规显微镜将反射或传输光强度的空间差异从对象转移到数字图像中的像素亮度差异。然而,相显微镜将光相位的空间差异从对象或通过对象转换为像素亮度的差异。干扰显微镜是一种基于阶段的方法,已经在各种学科中发现了应用。虽然干涉测量结果带来了纳米轴向分辨率,但定量相显微镜(QPM)中的横向分辨率仍然受衍射的限制,类似于其他传统显微镜系统。提高分辨率一直是自从显微镜在第17届
摘要:荧光共聚焦激光扫描显微镜 (LSM) 是生命科学研究中最常用的工具之一。得益于专为 LSM 定制的单光子阵列探测器,LSM 的普及度有望进一步提升。这些探测器提供独特的单光子时空信息,为温和定量的超分辨率成像开辟了新的视角。然而,完美地记录这些信息对显微镜数据采集 (DAQ) 系统提出了重大挑战。我们提出了一个基于数字频域原理的 DAQ 模块,能够记录光子的基本空间和时间特征。我们使用该模块扩展基于单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列探测器的现有成像技术(例如荧光寿命图像扫描显微镜)的功能。此外,我们使用该模块引入了一种强大的多物种方法,该方法在时间域中对荧光团激发光谱进行编码。最后,我们将时间分辨的受激发射损耗显微镜与图像扫描显微镜相结合,从而提高了空间分辨率。我们的研究结果证明了,只需添加一个SPAD阵列探测器和定制的数据采集系统,传统的荧光激光扫描显微镜就能转变为一个简单、信息丰富的超分辨成像系统。我们期待着先进的单光子成像技术的蓬勃发展,从而有效地利用每个光子中编码的所有样本信息。
我们报告了未标记样品的深波长远端光学显微镜的实验证明。,我们通过记录从物体散射到远端的相干光的强度模式来击败常规光学显微镜的K /2衍射极限。我们通过深入学习的神经网络检索有关对象的信息,该神经网络对大量已知对象进行了散射事件的训练。显微镜通过概率地检索成像对象的尺寸。二聚体的亚波长度的宽度以K /10的精度测量,概率高于95%,精度为K /20,概率高于77%。我们认为,所报道的显微镜可以扩展到随机形状的对象,并且对已知形状的对象尤为有效,例如在机器视觉,智能制造和生命科学应用程序的粒子计数的常规任务中发现。
Razvigor Ossikovski, a Hui Ma, b,c,d,* 和 Tatiana Novikova a,* a LPICM、CNRS、巴黎综合理工学院、帕莱索、法国 b 清华大学、物理系、北京、中国 c 清华大学 - 伯克利深圳研究院、精准医疗与健康研究中心、深圳、中国 d 清华大学深圳研究生院、光学成像与传感研究所、深圳市微创医疗技术重点实验室、深圳、中国 e 印度科学教育与研究研究所、物理科学系、加尔各答、印度 f 维尔茨堡大学医院、组织工程与再生医学系 TERM、维尔茨堡、德国 g 弗劳恩霍夫硅酸盐研究所 ISC、再生疗法转化中心 LC-RT、维尔茨堡、德国
图 4. (a) PDMS 上硅纳米带的可视化马赛克图像。红色框表示成像区域。(b) 基于主硅峰面积的硅纳米带 3-D 图像。(c) 基于硅峰位置分布的拉曼图像(蓝色为无应变硅,红色为应变硅)。(d) 基于与典型硅光谱的相关性的拉曼图像(绿色区域为典型硅,蓝色区域为荧光杂质)。(e) 代表性光谱显示了 4c 中拉曼光谱的偏移(应变)。(f) 4d 中代表性光谱显示了荧光。
• 光片显微镜彻底改变了生物成像技术,它能够快速、高分辨率地对标本(包括透明器官)进行三维成像,同时将光损伤降到最低。然而,这一突破也带来了重大挑战:生成的数据量巨大。典型的实验一天内可以生成数 TB 的数据,因此需要制定可靠的数据处理、处理和分析策略。本白皮书概述了有效管理、处理和分析光片显微镜生成的大量数据集的策略。
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