這是上海理工大學科研團隊以AI for Science(人工智能驅動科學創新)為核心理念的新成果，或將為生物檢測技術升級提供一個顛覆性的答案。

　　據了解，團隊從AI技術出發，開發了“數字虛擬濾波器(digital optical filter)”，提出了無濾波熒光顯微成像技術。使用該技術的熒光顯微成像系統，可完全摒棄昂貴的熒光濾波元件，通過暗場照明方式，減弱背景噪聲。成像系統獲取圖像后，通過神經網絡，自動選擇熒光通道，準確預測熒光信號。結果表明，無濾波熒光顯微成像系統具有良好的魯棒性，對不同顯微放大倍率、熒光染料濃度、樣品種類，均能高效、精準地還原出熒光信號，實現高靈敏、高特異性熒光成像。

　　論文第一作者、上海理工大學教授戴博6日表示，顯微鏡里的細胞就好比天際各種顏色的星光，要用不同的鏡片來識別不同的顏色，要想把這些光點都識別出來，就要不停地換鏡片，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。”

　　研究中，科研團隊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。此外，還利用研制的無濾波熒光顯微成像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、臨床檢測的實驗。以往對一份腫瘤切片進行病理檢測需要至少20分鐘，而采用這一新技術則僅需4分鐘，效率提高了5倍之多，將為醫生精準診斷、守護病患健康提供更多的助力。

　　“目前提出的無濾波熒光成像技術在熒光顯微成像系統中得到了初步驗證，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熒光檢測相關的儀器中，例如：共聚焦顯微鏡、熒光流式細胞儀等，有望顛覆式推動現有生化檢測儀器的智能化升級換代。”張大偉說。

　　該成果上海理工大學戴博教授為第一作者，張大偉教授、上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院浦南分院管陽太教授和美國杜克大學Tony Jun Huang教授為通訊作者，碩士研究生游少杰、博士研究生龍嚴和陳鈞一參與研究工作。(完)