清华团队利用物理驱动AI技术实现活体三维高清监测超30万帧

清华大学的研究团队近日在光场显微技术领域取得了重大突破，成功实现了物理驱动的人工智能技术在三维高清显微成像中的应用。这一技术能够对小鼠全器官（如脑、肺）进行长达数小时的高分辨率追踪监测，成像帧数超过30万帧，突破了以往技术的极限。 研究人员首先将光场显微成像技术与数字自适应光学相结合，实现了一种全新的快速、高分辨的3D重构方法。该方法能够在毫秒级别的时间尺度上连续追踪生物体内亚细胞结构的动态变化，揭示了以前无法捕捉的生理规律，为药物筛选等应用提供了重要支持。传统显微镜的技术限制，往往使得长时间的活体监测困难重重，而这项新技术突破了这些限制，大幅提高了成像的精度和稳定性。 在这项研究中，清华大学的卢教授和他的团队设计了一种基于物理模型的自监督学习框架，能够有效提高成像速度和分辨率。他们在《Nature Methods》上发表的论文中详细介绍了这一方法的理论基础和技术路径。此外，该团队还在《Cell》和《Nature Biotechnology》上发表了多篇相关论文，展示了其在活体细胞成像方面的强大优势。 具体来说，该团队成功开发了共焦扫描光场显微镜（Confocal Scanning Light-Field Microscopy, CSLM），通过结合自适应光学技术和深度学习算法，使显微镜具备了“思考”能力，能够实时调整图像质量并自动识别和分析细胞结构。这种智能化的显微镜不仅能够长时间稳定工作，还能够在复杂环境中保持高成像精度，为生物医学研究带来了新的可能。 卢教授和他的团队已经利用这一技术对小鼠脑部进行了长时间的连续监测，成功捕捉到了神经元之间复杂的相互作用过程。此外，他们还在小鼠肺部的研究中展示了该技术在揭示细胞间动力学方面的独特优势。这项技术的应用前景广阔，有助于深入理解生物学的基本机制，并为新药研发提供有力的数据支持。 业内人士认为，清华大学的这一成果代表了显微成像技术的重大进步。通过物理驱动与人工智能的结合，显微镜不仅能显著提高成像质量和效率，还能实现对活体样本长时间、多层次的动态监测，具有重大的科研价值和临床应用潜力。清华大学在生物医学工程领域一直走在国际前列，此次突破再次展示了其在前沿科学领域的创新能力。