人工智能给出超声成像的提升

2025年4月15日•物理18，S49

一种从低分辨率超声数据中获得细胞高分辨率图像的新方法可实现更长的无创监测生物体。

成像细胞的首选工具是光学显微镜，因为它具有捕获细胞主要成分所需的分辨率。如果仅需要观察几个小时，该技术就可以很好地工作，但是它会分解更长的时间，因为来自光源的光子最终会损坏细胞。超声成像允许更长的观看时间24小时或更长时间，但其长波长可能比几百微米短，这可能会导致一个通常太低的分辨率。现在，日本大阪大学和同事的Hirotsugu Ogi表现出了人工智能（AI）的方法，可以为细胞的低分辨率图像提供高分辨率改造[1]。OGI预计他们的方法可以改善其他类型的显微镜的分辨率。

为了演示，研究人员收集了相同活干细胞的100,000多个超声和光学图像。然后将图像馈送到AI算法中，该算法经过训练，可以学习两组图像的特征之间的关系。然后，团队使用新的细胞超声图像测试了算法，发现输出图像与这些单元格的光学图像匹配。OGI说，成功的关键是图像中包括低频和高频声信号。低频数据捕获细胞核的机械共振，事实证明这是正确训练AI算法所需的。

凯瑟琳·赖特（Katherine Wright）

凯瑟琳·赖特（Katherine Wright）是物理杂志。