美国国立卫生研究院 (NIH) 的科学家与美国芝加哥大学和中国浙江大学的合作者开发了新的显微镜图像处理技术,可以将后处理时间缩短数千倍.
研究人员修改了许多人使用的反卷积算法,以便显微镜运行得更快。这种方法最初是为医学成像的其他领域提出的,例如计算机断层扫描 (CT);然而,该团队表示,这是它第一次成功地适用于荧光显微镜。
该团队还减少了定位和拼接样本的多个视图所需的时间。这一进步的一个关键部分依赖于一个称为并行化的过程,这种方法有时用于超级计算,而不是一个接一个地处理每个单独的函数,而是将任务分解为可以同时分析的更小的任务。
最后,他们表明,他们可以通过使用一种人工智能 (AI) 神经网络进一步减少处理数据所需的时间。研究人员训练神经网络以比其他方式更快地生成更清晰、更高分辨率的图像。