復旦打造“神器”：AI助力顯微鏡秒變高清相機

4月12日，復旦大學計算機科學技術學院教授顏波團隊發明了跨任務、多維度的圖像增強基礎AI模型（UniFMIR），實現了對現有熒光顯微成像極限的突破。相關研究發表于《自然-方法》。

發展至今，熒光顯微鏡的觀測分辨率已達到納米尺度。針對顯微鏡光學硬件和生物樣本光敏感性帶來的挑戰，生命科學和計算機領域的科學家們開始攜手探索用AI的路徑來增強圖像質量的辦法。

復旦大學的AI for Science團隊以“一站式集成”為目標，構建了首個“統一”的熒光顯微鏡圖像增強AI基礎模型，大幅提升在“圖像超分辨率重構、各向同性重構、3D去噪、圖像投影和過程重建”五大任務方向上的性能。UniFMIR采用了基于Swin Transformer結構的模塊來增強特征表示，可針對不同任務的網絡流程共享相同的特征增強計算。通過大規模數據集對模型進行預訓練，并使用不同圖像增強任務的數據微調模型參數，UniFMIR展現出比專有模型更好的增強性能和泛化性。這意味著，加載了UniFMIR的熒光顯微鏡可能成為生命科學實驗室中的“神器”。

 UniFMIR架構 圖片來源于《自然—方法》

相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41592-024-02244-3