深度衰減是生物學(xué)家非常熟悉的一個問題： 觀察樣本越深，圖像就越模糊。一個蠕蟲胚胎或一塊組織可能只有幾十微米厚，但當(dāng)顯微鏡儀器探查到頂層之外時，光線的彎曲會導(dǎo)致顯微鏡圖像失去清晰度。

為了解決這個問題，顯微鏡學(xué)家在現(xiàn)有的顯微鏡上增加了一些技術(shù)，以消除這些扭曲。但這種被稱為自適應(yīng)光學(xué)的技術(shù)需要時間、資金和專業(yè)知識，因此能使用這種技術(shù)的生物實驗室相對較少。

現(xiàn)在，HHMI Janelia 研究園區(qū)的研究人員與合作者開發(fā)出了一種方法，可以進(jìn)行類似的校正，但不需要使用自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)，不需要添加額外的硬件，也不需要拍攝更多的圖像。來自 Shroff 實驗室的一個團(tuán)隊開發(fā)出了一種新的人工智能方法，可以在厚厚的生物樣本中生成清晰的顯微鏡圖像。

論文發(fā)表在《自然·通訊》（Nature Communications）雜志上。

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為了創(chuàng)造這項新技術(shù)，研究小組首先想出了一種方法，為顯微鏡深入均勻樣本成像時圖像如何退化建立模型。然后，他們將模型應(yīng)用于同一樣本未退化的近側(cè)圖像，使這些清晰的圖像變得與更深的圖像一樣扭曲。然后，他們訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來扭轉(zhuǎn)整個樣本的失真，從而在樣本的整個深度獲得清晰的圖像。

這種方法不僅能生成更好看的圖像，還能讓研究小組更精確地計算蠕蟲胚胎中的細(xì)胞數(shù)量，追蹤整個小鼠胚胎中的血管和血管束，并檢查小鼠肝臟和心臟碎片中的線粒體。

這種基于深度學(xué)習(xí)的新方法不需要任何設(shè)備，只需要一臺標(biāo)準(zhǔn)顯微鏡、一臺帶顯卡的計算機(jī)和一個關(guān)于如何運行計算機(jī)代碼的簡短教程，因此比傳統(tǒng)的自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)更容易獲得。

Shroff 實驗室已經(jīng)在使用這項新技術(shù)為蠕蟲胚胎成像，該團(tuán)隊計劃進(jìn)一步開發(fā)該模型，使其對樣本結(jié)構(gòu)的依賴性降低，這樣新方法就能應(yīng)用于不太均勻的樣本。

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