4月13日，記者從復旦大學獲悉，該校計算機科學技術學院教授顏波帶領的團隊的研究成果發布在科學期刊《自然-方法》（nature methods）上。他們發明的跨任務、多維度圖像增強基礎ai模型（unifmir），實現了對現有熒光顯微成像極限的突破。
何為熒光顯微鏡？
這類顯微鏡利用部分物質受紫外線照射後可發熒光的特性，以及通過染色讓本不具有該特性的物質發出熒光，可以觀察細胞內物質的吸收、運輸、化學物質的分布及定位等。在解析度方面，它遠超普通光學顯微鏡0.2微米極限，到達觀測分子的納米尺度，是生命科學領域不可或缺的研究工具。自2006年橫空出世，熒光顯微鏡已幫助全球科學家研製出了對帕金森氏症、阿爾茨海默氏症和亨廷頓氏症等神經退行性疾病更有針對性的治療方法。
儘管熒光顯微鏡的觀測解析度已達到納米尺度，但科學家們並不滿足於此。由於顯微鏡光學硬體和生物樣本光敏感性（在熒光照射下，生物活性降低）帶來的挑戰，過去幾年中，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。然而，成像模式多樣、降質類型複雜、增強過程迥異等一系列問題，使得這一任務極具挑戰性，於是，大多數科學家選擇「每次解決一個問題」，聚焦於研製針對單一需求的「專有」ai模型。
來自復旦大學的這支團隊，以「一站式集成」為目標，直接構建了首個「統一」的熒光顯微鏡圖像增強ai基礎模型（unifmir），大幅提升在「圖像超解析度重構、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。
據悉，這一顯微鏡可以幫助科學家們能更清晰地觀察到活細胞內部的微小結構和複雜過程，加速全球生命科學、醫學研究、疾病診斷相關領域的科學發現和醫療創新；同時，在半導體製造、新材料研發等領域，該成果可以用來提升觀察和分析材料微觀結構的質量，從而優化製造工藝和提高產品質量。
同時，這一研發成果，也標誌著我國在關鍵科學儀器領域「國產設備+基礎模型」的組合能有效減少對進口設備的依賴，也為全球科研領域的進步貢獻了中國智慧和力量。
（總台記者 王殿甲）
