復(fù)旦團(tuán)隊(duì)AI4S造“實(shí)驗(yàn)神器”

中國(guó)教育報(bào)-中國(guó)教育新聞網(wǎng)訊（記者 任朝霞 通訊員 李怡潔）近年來(lái)，面對(duì)人們快速增加的影像清晰度需求，眾多手機(jī)、數(shù)碼相機(jī)廠商不斷探索如何在控制成本的情況下，使用AI模型進(jìn)一步提升像素級(jí)。同樣的技術(shù)理念被復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授顏波帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)遷移到了生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室里的常用研究工具“熒光顯微鏡”上，他們發(fā)明的跨任務(wù)、多維度圖像增強(qiáng)基礎(chǔ)AI模型（UniFMIR），實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)有熒光顯微成像極限的突破。4月12日，相關(guān)研究成果發(fā)表在科學(xué)期刊《自然-方法》。

由于顯微鏡光學(xué)硬件和生物樣本光敏感性（在熒光照射下，生物活性降低）帶來(lái)的挑戰(zhàn)，過(guò)去幾年中，生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的科學(xué)家們開(kāi)始攜手探索用AI的路徑來(lái)增強(qiáng)圖像質(zhì)量的辦法。然而，成像模式多樣、降質(zhì)類(lèi)型復(fù)雜、增強(qiáng)過(guò)程迥異等一系列問(wèn)題，使得這一任務(wù)極具挑戰(zhàn)性，于是，大多數(shù)科學(xué)家選擇“每次解決一個(gè)問(wèn)題”，聚焦于研制針對(duì)單一需求的“專(zhuān)有”AI模型。

來(lái)自復(fù)旦大學(xué)的這支AI for Science團(tuán)隊(duì)則選擇直擊挑戰(zhàn)，以“一站式集成”為目標(biāo)，直接構(gòu)建了首個(gè)“統(tǒng)一”的熒光顯微鏡圖像增強(qiáng)AI基礎(chǔ)模型（UniFMIR），大幅提升在“圖像超分辨率重構(gòu)、各向同性重構(gòu)、3D去噪、圖像投影和過(guò)程重建”五大任務(wù)方向上的性能。

UniFMIR采用了基于Swin Transformer結(jié)構(gòu)的特征增強(qiáng)模塊來(lái)增強(qiáng)特征表示，針對(duì)不同任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)流程共享相同的特征增強(qiáng)計(jì)算。通過(guò)收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并使用不同圖像增強(qiáng)任務(wù)的數(shù)據(jù)微調(diào)模型參數(shù)，UniFMIR展現(xiàn)出比專(zhuān)有模型更好的增強(qiáng)性能和泛化性。

這意味著，加載了UniFMIR的熒光顯微鏡可能成為生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室中的“神器”?？茖W(xué)家們能更清晰地觀察到活細(xì)胞內(nèi)部的微小結(jié)構(gòu)和復(fù)雜過(guò)程，加速全球生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)研究、疾病診斷相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和醫(yī)療創(chuàng)新；同時(shí)，在半導(dǎo)體制造、新材料研發(fā)等領(lǐng)域，該成果可以用來(lái)提升觀察和分析材料微觀結(jié)構(gòu)的質(zhì)量，從而優(yōu)化制造工藝和提高產(chǎn)品質(zhì)量。

UniFMIR的成功研發(fā)標(biāo)志著我國(guó)在關(guān)鍵科學(xué)儀器領(lǐng)域“國(guó)產(chǎn)設(shè)備+基礎(chǔ)模型”的組合能有效減少對(duì)進(jìn)口設(shè)備的依賴(lài)，也為全球科研領(lǐng)域的進(jìn)步貢獻(xiàn)了中國(guó)智慧和力量。

“這次我們想到把AI圖像增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用于熒光顯微鏡上，并構(gòu)建UniFMIR，出發(fā)點(diǎn)就是AI for Science。我們的模型為熒光顯微鏡圖像增強(qiáng)提供了一個(gè)通用的解決方案，通過(guò)簡(jiǎn)單的參數(shù)微調(diào)便可應(yīng)用于不同任務(wù)、成像模式和生物結(jié)構(gòu)。未來(lái)，生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們可通過(guò)進(jìn)一步擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和豐富度來(lái)不斷強(qiáng)化UniFMIR的圖像重構(gòu)能力。”顏波對(duì)UniFMIR被用于更多類(lèi)型實(shí)驗(yàn)的可能性充滿信心。

該項(xiàng)研究由復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院數(shù)字媒體實(shí)驗(yàn)室完成。實(shí)驗(yàn)室博士后馬晨曦博士和青年研究員譚偉敏博士為該工作的共同第一作者，顏波為通信作者，其他作者還包括實(shí)驗(yàn)室博士生何瑞安。該研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金委和上海市科委項(xiàng)目資助。