用於提高智能手機顯微成像的深度學習技術

圖所示，是利用手機的相機進行的血液塗片圖像的成像，中間經過增強演算法的成像，右邊是利用實驗室顯微鏡的成像。圖片來源：加州大學洛杉磯分校。

來自加州大學洛杉磯分校工程學院的研究人員已經證明，深度學習作為一個強大的人工智慧形式，可以用於實現提高智能手機的照片拍攝的微觀細節情況。這種技術提高了智能手機圖像的解析度和色彩細節，甚至能讓它們接近實驗室級顯微鏡的圖像質量。

這一進步有助於將高質量的醫療診斷帶到資源貧乏的地區，那些無法獲得高端診斷技術地區的人們會因此而受益。這項技術使用的是可以用3D印表機廉價生產的附件，價格不到100美元一張，而購買同樣質量的實驗室級設備所需的數千美元。

當今智能手機上的相機設計用來拍攝人物和風景，而不是產生高解析度的顯微圖像。因此，研究人員開發了一種附件，可以放置在智能手機鏡頭上，以提高解析度和對圖像細節的可見性，降低到大約一百萬分之一米的範圍。

但這僅僅解決了部分挑戰，因為沒有任何附件能夠彌補智能手機相機的圖像感測器和鏡頭以及高端實驗室設備之間的質量差異。新技術通過人工智慧重現實驗室分析所需的解析度和顏色細節，彌補了這種差異。

這項研究是由電氣和計算機工程和生物工程教授Aydogan Ozcan和加州大學洛杉磯分校的博士後學者Yair Rivenson共同完成。Ozcan研究小組介紹了移動顯微鏡若干創新和感知，並保持在發展領域的攜帶型醫療診斷和感測器資源貧乏的地區特別關注。

「使用深度學習，我們彌補了基於廉價手機基礎顯微鏡的成像與標準桌面式顯微鏡的高端鏡頭的高素質圖像之間的差距，」Ozcan說。「我們相信，我們的方法廣泛適用於其他廉價的顯微鏡系統，例如，便宜的鏡頭或相機，可以方便地替代高端台式顯微鏡，成本效益高，可移動的替代品。」

他補充說，新技術可以在全球衛生、遠程醫療和診斷相關的應用中找到大量應用。

研究人員拍攝的圖像的肺組織標本，血塗片，首先使用一個標準的實驗室級別的顯微鏡，然後利用連接智能手機上的一個3D印刷的顯微鏡頭。然後，研究人員將這對對應的圖像反饋到一個計算機系統中，該系統「學會」如何快速增強手機圖像。這個過程依賴於加州大學洛杉磯分校研究人員開發的一種基於深層學習的計算機代碼。

為了研究他們的技術是否能應用於其他類型的低質量圖像，研究人員利用深層學習成功地完成了類似的轉換，這些圖像丟失了一些細節，因為它們被壓縮為通過計算機網路更快地傳輸或更有效地存儲。

這項研究發表在美國化學學會期刊《ACS Photonics》上。它是建立在Ozcan研究小組之前的研究基礎即使用深度學習重構全息圖和提高顯微鏡質量之上的。

來源：https://phys.org/news/2018-04-deep-smartphone-microscopes-laboratory-grade-devices.html

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