神经网络生成三维图像，以色列研发显微镜可观察活细胞

据当地媒体日前报道，以色列理工大学成功开发出一种新型显微镜，能以超高分辨率展现活细胞的三维图像，有望为生物学研究带来革命性变化。

通常，生物学家利用显微镜呈现的细胞二维图像观察其内部情况，而细胞本身是三维结构，因此二维图像无疑会丢失部分信息。

迄今为止，人们通过对研究样本逐层扫描，然后用计算机合成三维图形的方法来了解物体结构。但逐层扫描过程要求被扫描对象必须在整个过程保持静止，该局限性表明它不可能用于观察活细胞。而标准光学显微镜由于存在透镜衍射极限，也具有局限性。

以色列理工大学研究人员开发的超分辨率三维成像系统名为DeepSTORM3D，它不仅能够以10倍于标准光学显微镜的分辨率绘图，而且还能绘制研究对象的动态三维图像。

DeepSTORM3D系统开发负责人约阿夫·肖特曼副教授说，通过波阵面成形的方法可以从二位图像中获取深度信息，该方法对相机获得图像中的每个分子的深度进行编码。然而，其存在的问题是，如果附近有多个分子，它们的图像会在相机成像中重叠，这将大大降低空间和时间分辨率，以至于有时无法对某些研究对象获得有用的图像。

为了解决这个问题，研究人员将目光转向深度学习领域，开发一种能够产生自行解决方案的人工神经网络。将大量虚拟样本输入网络对系统进行培训后，神经网络知道如何从现实的显微镜数据中产生超高分辨率的三维图像。

研究人员使用该系统能够绘制细胞的能量产生者——线粒体的三维图像，并为活细胞中荧光标记端粒成像。肖特曼表示，这项以超高分辨率绘制活细胞中生物学过程的新技术，将帮助人们扩展生物学研究的深度。

总编辑圈点

人类是个“贪心”的物种，不仅想把那些小东西看得更清晰，还想把它们看得更有“深度”。生命科学研究的发展对显微技术提出了越来越高的要求，要空间分辨率高，要成像深度大，还要求速度快。可是要做到这些，在物理上难度就很大。如果在物理这条路上走不通，能不能换一种思维方式？研究人员用了深度学习，让神经网络“学会”从显微镜数据中生成三维图像，这样一来，人类就能从显微镜中看到3D版的活细胞。奇思妙想，总能从学科交叉处涌现。