近年来，有很多企业、科研机构和高校投入大量精力，致力于AI应用于显微镜研究。当前，显微镜智能化技术发展迅速。

显微镜基本概述

显微镜泛指将微小不可见或难见物品之影像放大，而能被肉眼或其他成像仪器观察的工具。日常用语中之显微镜多指光学显微镜，放大倍率、清晰度（聚焦）、分辨率为显微镜重要因素。

20世纪50年代，人工智能先驱Marvin Minsky提出了共聚焦显微技术。相比于传统的显微镜，这种可以获取连续切片、呈现物体三维面貌的新技术迅速受到了青睐，走进了全世界的生物学实验室。不过，共聚焦显微技术也并非没有缺点。在现有的技术下，这类显微镜在第三个维度的成像较为模糊。样本厚度越大，成像效果也越差。此外，这类显微镜成像所需的时间较长，同时荧光信号也会对观察对象产生光毒性。

随着AI技术的不断发展，出现了崭新的局面；

一：为了观察鱼大脑中的神经元信号，欧洲分子生物学实验室等机构的科学家已经将人工智能算法与光片显微镜和光场显微镜两种尖端显微镜技术结合起来，进一步将图像处理时间从几天缩短到几秒，同时确保得到的图像清晰准确。研究结果发表在《自然—方法》上。

该论文的两位主要作者之一、慕尼黑工业大学的Nils Wagner说：“人工智能使我们能够结合不同的显微镜技术，这样就可以在光场显微镜允许的速度下成像，并接近光片显微镜的图像分辨率。”

虽然光片显微镜和光场显微镜听起来相似，但这些技术有不同的优势和挑战。光场显微镜捕捉大的3D图像，使研究人员能够跟踪和测量非常精细的运动，但这种技术会产生大量数据，可能需要数天来处理，而且最终的图像通常缺乏分辨率。

光片显微镜可以在一个给定样本的单一2D平面上成像，因此研究人员可以以更高的分辨率成像样本。与光场显微镜相比，光片显微镜产生的图像处理速度更快，但数据并不全面，因为它们一次只从单个2D平面上获取信息。

欧洲分子生物学实验室的Robert Prevedel，指出，建造更好的显微镜的真正瓶颈往往不是光学技术，而是计算能力。

二：由美国国立卫生研究院（NIH）领导的研究团队开发了一款全新的多视角超分辨率共聚焦显微镜，并将该设备与深度学习技术相结合，使得共聚焦显微镜的分辨率提升了10倍以上，并且实现了对各类生物组织的高分辨率三维成像。

领导这项研究的是NIH的Hari Shroff博士和吴一聪博士。与传统的共聚焦显微镜相比，新型显微镜的纵向分辨率大幅增加。研究团队使用的是深度学习算法，他们构建的神经网络可以对已有的成像结果进行学习。经过训练的神经网络能够区分出低质量（即低信噪比）与高质量的图像，并且即使是在输入的图像质量不高时，该网络也能预测形成高质量的图像。

吴一聪博士表示：“这项显微成像技术为生物学研究提供了一种新的工具和思路，它能利用深度学习降低光毒性以及提高分辨率，实现对散射样品的三维超分辨、动态、长时间成像，从而帮助科学家探索更多的生物奥秘。”

目前，该研究团队和其他合作者已经利用这套系统完成了一些生物领域的应用。

我们相信，随着AI技术的进一步发展，显微镜技术会得到更好的进步。