——新技术可以改变科学家观察和解读显微图像的方式

《科学进展》（Science Advances）九月刊的封面展示了通过激光扫描共聚焦显微镜（LSCM）获得的肾脏切片三维图像。三种颜色分别对应三种荧光染色剂：DAPI（4',6-二脒基-2-苯基吲哚，4',6-diamidino-2-phenylindole，紫色）、鬼笔环肽（Phalloidin，蓝色）和小麦胚芽凝集素（wheat germ agglutinin，黄色）。激光显微镜是生物学研究的重要工具，但所获取图像的内容和质量限制了对生物现象的观察。Shu Jia实验室的新研究提高了图像质量，可能会改变科学家观察和解释显微图像的方式。

佐治亚理工学院和埃默里大学（Georgia Tech and Emory）的研究团队提出了一种革命性的系统，用于提高荧光显微镜图像的清晰度和质量。他们的创新成果——“通过最佳解析表示进行多尺度图像复原（MIRO）”，可以改变科学家观察和解释显微图像的方式。

佐治亚理工学院和埃默里大学华莱士·H·库尔特生物医学工程系教授Shu Jia说：“这有可能拓展生物知识的视野。”他们的突破性研究成果作为封面故事发表在九月的《科学进展》杂志上。

荧光显微镜是生物学研究中无与伦比的工具，它能揭示细胞结构的深度和功能。但Shu Jia强调，需要提高图像的清晰度。

他说：“当前成像探测器的固有局限性带来了重大挑战，各种噪声源使成像结果变得模糊不清。”

这种噪音会妨碍荧光信号的精确观测，从而限制荧光显微镜的全部潜力。

该研究的第一作者Biagio Mandracchia曾是Shu Jia实验室的博士后，目前是西班牙巴利亚多利德大学（University de Valladolid）的独立研究员，他说：“这导致生成的图像被噪声破坏，使研究人员无法获得最佳视觉数据进行分析。”

Jia说：“MIRO提供了一种全面的算法，可以克服与显微镜有关的所有噪声源。”Jia的合作者包括库尔特系教授Shuichi Takayama、佐治亚理工学院生物科学院的Shuyi Nie和埃默里医学院儿科教授Chunhui Xu。

“与仅针对特定显微镜或相机类型的现有方法不同，MIRO是一种自适应、可通用的解决方案。”Jia补充道：“这种稳健的方法包含一个理论模型，能够识别所有常见的噪声类型，同时从周围的噪声中提取生物特征。”

实际上，MIRO的能力通过应用于各种荧光显微镜技术得到了验证。结果显示出无比清晰的图像，增强了对标本的观察和下游分析。

研究团队还将MIRO与深度神经网络相结合，这是确定性知识与机器智能的结合，为快速、高质量的图像去噪铺平了道路。

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来源：佐治亚理工学院和埃默里大学华莱士·H·库尔特生物医学工程系官网
标题：Designing the Future of Image Restoration in Fluorescence Microscopy